安本资产管理(Aberdeen Asset Management)在云中实现了基于机器学习的投资组合配置模型

挑战

通过使用机器学习技术创建模型投资组合来改进资产配置策略

使用MATLAB开发分类树、神经网络和支持向量机模型,并使用MATLAB并行服务器在云中运行模型万博1manbetx

结果

  • 支持的项目组合性能目标万博1manbetx
  • 处理时间从24小时减少到3小时
  • 结果证实与多种机器学习技术

“MATLAB在金融界的广泛使用是一个真正的优势。许多大学生学习MATLAB,当他们参加我们的实习项目时,他们可以立即做出贡献。此外,学术研究人员开发的强大的MATLAB库帮助我们探索这种编程语言的所有可能性。”

安本资产管理公司(Aberdeen Asset Management)的埃米利奥·洛伦特-卡诺(Emilio Llorente-Cano)

使用MATLAB安本资产管理实习生。


对于专业投资者只 - 而不是由散户投资者或顾问使用

安本资产管理公司是全球管理资产规模最大的独立资产管理公司之一。公司总部位于25个国家,拥有37个办事处,超过750名投资专业人士,约2800名员工。截至2016年6月30日,其管理的资产为3013.9亿英镑。

安本已发展了一项解决方案业务,为投资策略和投资组合万博 尤文图斯构建提供咨询和管理,聘请自己的专家和专业资产类别团队,为客户提供量身定制的投资结果。安本解决方案将交易万博 尤文图斯决策和多资产类别委托建立在模型投资组合上。其中一些模型是用MATLAB开发的高级机器学习算法生成的®而在微软使用MATLAB并行服务器™回测®Azure云。它们为投资决策提供了重要的信息。

“有了MATLAB,我们可以开发原型来快速测试新的机器学习技术,”埃米利奥略伦特,卡诺,在阿伯丁资深投资策略师。“一旦我们完善的技术,并将其纳入到我们的资产分配算法,MATLAB并行服务器让我们通过运行与分布式计算集群上的大型金融数据集的算法得到快速,可靠的结果。”

挑战

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、债券和房地产等单个资产类别的权重高于或低于基准。这些决策部分基于复杂的关系模式,这些模式将影响市场的因素的行为及其对未来资产绩效的影响联系起来。阿伯丁希望利用机器学习算法来描述这些关系,了解它们的模式,并据此做出交易决策。

阿伯丁利用现有的市场数据练好分析师和回测的机器学习算法。认识到更多的数据,他们有,更多的证据,他们将不得不支持他们的结果,该集团希望利用市场数据可以追溯到15年以上。万博1manbetx对一个多方面的问题这么多的数据回溯测试是为本地PC太慢了,他们需要使用计算集群来加速这一进程。

Abderdeen使用MATLAB、Parallel Computing Toolbox™和MATLAB Parallel Server实现了用于资产分配的机器学习算法,并在Microsoft Azure云上运行。

在MATLAB中,Llorente-Cano和他的团队开发了一套分类模型。每种工具都基于一种不同的机器学习算法,包括神经网络、决策树和支持向量机(SVMs)。万博1manbetx

他们使用的因素,如货币政策,企业盈利,利率和隐含波动训练模式。他访问使用数据传送专线工具箱™的市场数据。

该团队用超过15年的历史数据对训练过的模型进行了回测。随着新方法的探索和新数据的出现,这些测试会重复执行,需要一整天才能完成。

为了加速这个过程中,詹姆斯·曼,解决方案架构师在阿伯丁,原型与并行计算工具箱在桌面上并行实现,然后使用MATLAB并行服务器与80名工人跑现场计算机集群上并行执行。

后来,Mann将这些模型重新部署到运行在Microsoft Azure虚拟机(VMs)上的相同数量的工作人员中。他编写了一个脚本,允许MATLAB用户在云中启动vm, MATLAB并行服务器为工作人员提供机器学习算法访问。完成之后,用户运行另一个脚本来关闭vm。

略伦特,卡诺继续完善机器学习模型对资产配置。目前,他正在用MATLAB开发基于经济物理学风格的变点分析方法,以及在全球优化工具箱全局优化交易策略。

结果

  • 支持项目组合性能目标。万博1manbetx“我们已经基于与MATLAB机器学习算法开发的资产配置过程中的许多组合,”略伦特 - 卡诺说。“这些算法帮助我们确定投资组合是否会增持或减持与我们的基准进行比较。”
  • 处理时间从24小时减少到3小时。“我们的处理时间时间从24小时就到3,当我们开始对Azure云与MATLAB分布式计算服务器,运行”笔记曼。“由于工作调度集成到MATLAB,很容易只要打开一个游泳池和使用,以充分利用并行计算PARFOR循环。”
  • 结果证实与多种机器学习技术。“我们相信不同的学习方法会带来不同类型的知识,”Llorente-Cano说。“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,这给了我们很大的信心。”

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