用于金融应用的MATLAB算法交易
斯图尔特·Kozola MathWorks
了解MATLAB如何支持您的组织中的算法交金宝app易的原型和开发。
算法交易是一个复杂的多维问题;有许多不同的挑战需要处理和解决。其核心是需要能够开发、构建和测试一个健壮的交易算法，但这个过程需要解决一系列周边问题，包括数据收集、准备和可视化、模型开发、回溯测试、校准、与现有系统的集成和最终部署。我们看看这个过程中的每个部分，看看MATLAB如何提供一个单一的平台，允许有效地解决这个问题的所有部分。
具体的主题包括:
- 数据收集选项，包括每日历史，日内和实时数据
- 在MATLAB中建立模型和原型
- 反向和校准模型
- 与现有库和软件交互
- 在许多环境中部署最终应用程序，包括.NET，Java和Excel
- 高频交易工具，包括来自MATLAB的并行计算，GPU和C代码
关于演示者：Stuart Kozola是Mathworks的产品经理，专注于Matlab®和用于计算金融的附加产品。下载188bet金宝搏在加入2006年的Mathworks之前，Stuart在Pratt＆Whitney（United Technologies）担任了用于燃气轮机燃烧系统的设计工程师。斯图尔特获得了B.S.在Wyoming大学的化学工程中，M.S.在亚利桑那州立大学的化学工程中，M.S.从Rensselaer Polytechnic Institute的电气工程，以及来自卡内基梅隆大学的M.B.A.
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