“对我来说，MATLAB是最好的快速定量分析工具。我可以分析大型数据集，可视化结果，并在验证后自动化过程。用Java®或类似的语言从头开始构建一个完整的执行分析系统将花费数月的时间。”
雪莱史,Liquidnet
机构股票交易员通常会进行数万股的交易。他们在公开市场上执行的许多交易会推高或压低股票价格，导致他们买入股票时支付更高的价格，卖出股票时获得更低的价格。为了减少大型交易对市场的影响，这些投资者转向Liquidnet等另类交易系统，在这些系统中，交易是匿名执行的。
为了确保最佳执行，并为客户提供深入的分析工具，Liquidnet开发了Execution Analyzer，这是一个交易后分析工具，可以在短时间内将订单执行价格与市场趋势进行比较。它们通过使用MATLAB极大地减少了开发时间®．
Liquidnet定量分析师Shelly Shi表示:“我们希望在我们的系统中提供这种分析工具，我们不希望开发过程耗费数月时间。”“MATLAB及其配套工具箱提供现成的数据库访问和数据分析功能，因此，它是开发一个完整的解决方案，以评估在Liquidnet上执行的交易的最快方式。”
传统上，订单执行的表现是根据宏观时间尺度的各种基准来衡量的，包括开盘价、收盘价和成交量加权平均价格(VWAP)。然而，在快速波动的股票市场，许多交易员想知道他们的交易，尤其是那些在暗池中执行的规模较大的交易，表现如何微时间尺度。
为了衡量执行绩效，Liquidnet必须对每一笔交易进行分析，将股权的执行价格与交易前后的价格趋势进行比较，然后计算出量化测度。过去，Liquidnet使用微软®Excel®执行此分析的电子表格。手工处理是在特定的基础上对单个数据集进行的，通常需要几个小时来评估单个订单。
“在以前的流程中，我们写一个SQL查询，将结果复制到电子表格中，然后手工处理，”史说。“即使是检查几笔交易也要花一整天的时间，所以分析每天执行的所有交易很有挑战性。我们需要自动化这个过程，但这在电子表格中是不可能实现的。”
Liquidnet使用MATLAB及其配套工具箱开发了Execution Analyzer，这是一个在微观时间尺度上测量执行性能的自动化系统。
Shi和她的同事从Oracle导入Liquidnet执行数据和市场数据®使用数据库工具箱将数据库转换为MATLAB™．
利用MATLAB和曲线拟合工具箱™， Shi为Liquidnet交易中涉及的每一股股票建立了历史市场数据模型。然后，她在MATLAB中开发了算法，将执行价格与价格趋势进行比较，并推导出一个量化的衡量指标，以代表个人执行的表现。这个度量在统计学上也有意义，因此可以在以后的统计分析中使用。
她使用了统计学和机器学习工具箱™对不同组的事务进行各种统计分析。这些分析被用来进一步改善Liquidnet的交易算法．
为了帮助用户可视化性能，执行分析器使用MATLAB绘图工具生成图形。
交易评估在几分钟内完成，而不是几小时．“我们基于excel的流程分析单笔交易需要数小时，”史说。“使用MATLAB，我们可以在几分钟内完成相同的分析，使我们能够实现一个系统，能够分析我们市场上的每一个执行。”
分析能力扩展到100%的日常事务．“在构建Execution Analyzer之前，执行分析是如此的劳动密集型，以至于覆盖所有执行的事务具有挑战性，”Shi说。“通过MATLAB，我们构建了一个自动化系统，能够100%分析Liquidnet每天执行的订单。”
消除了潜在的数据输入错误．“MATLAB系统比我们的手工方法更可靠，因为在数据输入或任何其他处理步骤上没有人类的交互，”施说。“MATLAB直接从我们的数据库中检索交易和市场数据，因此在这个过程中不存在人为错误的可能性。”
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