“我的专长是金融，而不是编程。要对大量数据执行复杂的分析，我需要易于使用的软件，并包含我所需的许多功能。有了MATLAB，我可以在一个环境中完成所有工作，这是一个实实在在的好处。”
奥米德·雷扎尼亚，卡尔伯斯
加州公共雇员退休系统（CalPERS）为大约150万加州公共雇员、退休人员及其家庭管理养老金和健康福利。在过去五年中，CalPERS 2360亿美元的投资组合实现了14.3%的年回报率。
CalPERS的财务经理们正在探索利用高频日内交易在货币市场创造利润的潜力，这是一种新兴的做法，最近由于历史数据、电子交易平台和计算工具的可用性而成为可能。CalPERS使用MATLAB®分析历史货币市场数据，更好地了解市场动态，如交易量、波动性和市场方向。
“通过量化市场动态和建模市场行为，我们可以发现一些非常有趣的机会，”CalPERS的投资官Omid Rezania说。“我们使用MATLAB分析数百万行数据并快速测试新的假设。使用任何其他软件都无法轻松做到这一点。”
CalPERS打算深入了解日内市场动态，这可能导致开发一个自动交易系统，该系统可以在几秒钟内做出决策并执行交易。
为了开发驱动这样一个系统的数学模型，CalPERS需要一个集成的环境来分析大量数据，可视化结果，并通过回溯测试验证新的假设。
“对于每种货币，我们分析了大约四年的买卖价格——700万到1000万行数据。分析更加复杂，因为不像股票，没有人知道在任何一天有多少货币易手，”Rezania说。“尝试过类似分析的同行建议将定制C/ c++代码、SQL和电子表格组合在一起，但我们希望在一个环境中完成这项工作——内置功能和可视化功能——这会使测试想法更容易。”
CalPERS使用MATLAB和配套工具箱分析外汇交易数据并量化市场动态。
在MATLAB中，Rezania分析了包含数百万个出价和要价的文本文件，以及它们发生的时间，有时记录到毫秒。
他还使用MATLAB清理和格式化数据，删除错误条目，并根据需要通过插值插入缺失值。
通过将整个数据集加载到MATLAB矩阵中，Rezania分析了大量时间，以了解市场波动性如何与买入价和卖出价之间的价差相关。
他使用计量经济学工具箱™和金融工具箱™预测市场波动，分析相关性，并检查数据系列中的各种类型的共同运动。一旦假设被开发出来，Rezania就使用Financial Toolbox进行回溯测试并验证模型。
Rezania通过重新利用他开发的许多分析和算法节省了时间。“在MATLAB中以矩阵格式保存所有数据非常有用，”他解释道。“例如，当我对出价栏进行分析时，只需单击一下，就可以重新运行对要价的整个分析。”
开发时间缩短了几个月。Rezania说:“使用c++、SQL和电子表格，我需要花更长的时间来分析市场动态，因为我需要从零开始开发这么多功能。”“MathWorks工具内置了我所需的功能。这至少节省了6个月的开发时间。”
确定了有利可图的市场动态。Rezania指出:“如果你的交易模式只让你在50/50的基础上拥有2%的优势，那么只要你的交易频率足够高，就足以赚取可观的利润。”“使用MathWorks工具，我们开发并测试了一些提供统计优势的策略。”
获得市场洞察力. Rezania说：“CalPERS使用MATLAB的一个关键优势是能够将结果可视化，并清楚地传达市场上正在发生的事情。”。“例如，我们有一个图表，显示了一天中每小时和每分钟的波动峰值。这些信息使我们能够轻松掌握市场在一天中的表现。”
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