Aberdeen资产管理实现基于机器的基于机器的投资组合分配模型

为了优化其投资组合配置策略，安本需要创建一个模型投资组合，其中股票、大宗商品、债券和房地产等个别资产类别的投资比重高于或低于基准。这些决策部分基于复杂的关系模式，这些关系模式将影响市场的因素的行为及其对未来资产表现的影响联系在一起。阿伯丁希望利用机器学习算法来描述这些关系，理解它们的模式，并基于它们做出交易决策。

Aberdeen分析师需要使用可用的市场数据训练和反馈机器学习算法。认识到他们所拥有的数据越多，他们必须支持其结果的证据越多，集团希望使用市场数据延伸超过15年。金宝app对本地PC的多维问题的较大的数据响起，对于本地PC来说太慢，它们需要使用计算群集加速进程。

AbderDeen使用MATLAB，并行计算工具箱™和MATLABPRALLALLER服务器来实现机器学习算法，以便在Microsoft Azure Cloud中运行它们。

在MATLAB中，Llorente-Cano和他的团队开发了一套分类模型。每种算法都基于统计学和机器学习工具箱™和深度学习工具箱™中的不同机器学习算法，包括神经网络、决策树和支持向量机(svm)。金宝app

他们使用货币政策，企业利润，利率和隐含波动等因素培训了模型。他使用DataFeed Toolbox™访问市场数据。

该团队在超过15年的历史数据上重新击败了训练有素的模型。探索新方法并可重复执行的测试，并可获得新数据，占用全天才能完成。

要加快此过程，Aberdeen的james Mann，Solution Architect解决方案架构师，在桌面上使用并行计算工具箱进行了平行实现，然后使用MATLAB并行服务器在具有80名工人的现场计算机集群上运行并行执行。

后来，Mann将模型重新部署到运行在Microsoft Azure虚拟机(vm)上的相同数量的工作人员。他写了一个脚本，允许MATLAB用户启动云中的虚拟机，MATLAB并行服务器为工人提供机器学习算法访问。完成后，用户运行另一个脚本关闭虚拟机。

Llorente-Cano继续改进资产分配的机器学习模型。他目前正在使用MATLAB基于生态物理学启发的变更点分析方法以及全局优化工具箱中的全局优化方法制定交易​​策略。

• 支持投资组合性能目标。金宝app“我们在利用Matlab机器学习算法开发的资产分配过程中提供了许多投资组合，”Llorente-Cano说。“这些算法有助于我们确定组合是否将超重或超重与我们的基准相比。”
• 处理时间从24小时缩短到3小时。“当我们开始使用Matlab分配计算服务器时，我们开始在Azure Cloud上运行时，我们的处理时间从24小时到3个。”Notes Mann。“因为作业调度程序集成到MATLAB中，因此只需通过打开池并使用”并行计算即可利用并行计算议案循环。”
• 结果证实了多种机器学习技术。Llorente-Cano说:“我们认为，不同的学习方法带来不同类型的知识。”“使用MATLAB，我们将相同的数据呈现给神经网络、支持向量机和分类树，当这些不同的模型做出相同的交易决策时，它给了我们很大的信心。”

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