困难发展风险管理和组合分析应用运营风险降到最低
挑战
解决方案
结果
- 效率提高了3倍
- 操作风险减轻
- 分析时间从天减少到小时
“数据处理、编程、调试,策划更容易在MATLAB,一切都在一个环境。MATLAB gui性能计算,提供了一个真正的错误检查程序,使客户端报告很酷的定制的情节。这几小时的任务在一个电子表格变成一个两分钟的显而易见的。”
彼得•Ahlgren困难资产管理
重点强调平衡风险管理困难,分析支持单元内的资产管理金宝app部门提供定量分析支持他们的基金经理和分析师,包括资产配置、企业债券配置,性能指标和风险的措施。
困难分析师能够更快、更明智的决定,分析支持单位使用MathWorks工具构建、部署和帮助管理风险和投资组合分析应用程序在前台。金宝app
”与MATLAB很容易把数据从一个数据库,处理它,并执行按需分析各种场景,”Peter Ahlgren说分析师困难。“在几小时内我们可以开发一个简单的原型。如果我们想要保留它,我们可以建立一个用户界面,并使用MATLAB编译器建立一个投资组合经理的生产应用程序可以使用没有任何正式的培训和知识的基础算法。”
挑战
困难就像许多金融服务组织,为许多数据分析任务使用电子表格。应用程序的稳定是关键,然而,电子表格很难处理。“这太容易了,有人在做一个小小的改动spreadsheet-such插入新列和突然得到错误的结果,“Ahlgren指出。“操作风险在生产环境中为电子表格非常高。”
已经开发了一些底层的统计算法在c++中,该集团一度被认为是c++开发一个完整的解决方案。“你可以做任何事在c++中如果你有大量的时间,但我们很快就发现,我们没有,”Ahlgren说。“你可以花两到三个月汇总库和仍然没有你需要的一切。”
分析单元需要工具支持快速开发金宝app算法,数据库访问信息,可视化的结果,和部署困难操作独立应用程序投资组合经理。
解决方案
分析师使用MATLAB困难®、数据库工具箱™和MATLAB编译器™构建易于使用的风险管理和投资组合分析应用程序用于生产在整个公司。
团队使用数据库工具箱进口企业债券数据,信息,和其他金融困难的Oracle数据库的数据。
他们的开发和测试算法在MATLAB计算相关风险指标,包括预期不足和风险价值。团队确定分布符合数据,然后跑模拟使用接合部占各种市场行业之间的相关性。
一些分析功能,支持单位调整代码示例从MATLAB下载中心。金宝app该小组还重用遗留c++代码直接从MATLAB通过调用例程。MATLAB的开放式体系结构和开发环境,特别是特性,比如编辑器、调试器和代码分析器,使Ahlgren快速构建可靠的定量应用程序。
演讲和报告,团队使用MATLAB绘图功能可视化结果以多种格式,便于识别市场或行业最有助于整体风险。
一旦他们有充分测试和调整算法,研究小组开发了一个用户界面在MATLAB GUI设计环境中,并使用MATLAB编译器生成独立的应用程序,它们部署到困难分析师和投资组合经理。
与当地大学的实习生工作,团队还创建了一个基于MATLAB的应用困难与情节和图表制作月度报告客户。
分析支持单位使用MATLA金宝appB快速分析任务。有一次,他们分析了option-adjusted传播,评估和可视化的依赖利率波动以及选项。
风险管理和投资组合分析应用程序正在使用困难的资产管理机构。
结果
效率提高了3倍。“发展与MATLAB三到五倍的速度发展在c++中,“Ahlgren说。”换句话说,我们需要两到三次员工如果我们开发的是在c++中,因为额外的努力需要导入数据从数据库,产生情节可视化的结果,和在库检查错误。”
操作风险减轻。“用MATLAB和MATLAB编译器,我可以快速创建一个简单的独立的生产应用程序中,“Ahlgren说。“与部署一个电子表格,我有完整的数据和控制算法,因此,运营风险几乎是零。”
分析时间从天减少到小时。“当我正在评估期权调整利差科学论文,我用MATLAB完成分析和从想法到答案大约半天,“Ahlgren说。与c++”,它至少需要一个星期。”
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