奥兰CFSG为大宗商品和衍生品市场开发交易管理系统

在过去，奥兰·欧洛姆（Olam CFSG）使用了昂贵且难以定制的第三方贸易管理系统，使其全部但不可能融入新的金融工具。为了解决这些缺点，奥兰·氟普尔格交易员和分析师根据微软开发了一个内部解决方案^®excel.^®电子表格。虽然用电子表格添加新工具更容易，但该公司很快就遇到了这种方法的障碍。首先，分析师花了太多时间手动将彭博的市场数据复制到电子数据表中。其次，涉及大量市场和交易数据的计算，如场景分析、风险价值(VaR)和回测，都是耗时的，经常导致软件崩溃。第三，Excel模型不能适应蒙特卡罗模拟定价。

OLAM CFSG希望自动化检索数据，速度定价算法，并消除手动处理期间发生的错误。此外，他们想开发和部署可扩展的贸易管理系统，能够在三大洲可靠地为用户提供可靠服务的用户，以及每天处理市场数据以及数百万笔交易。

来自班加罗尔的四个Olam CFSG分析师使用MATLAB，加快公司的贸易分析和风险管理系统的发展。

分析师使用MATLAB和Datafeed Toolbox™编写从彭博导入市场数据的函数。

他们使用统计和机器学习工具箱™清除导入的数据，通过曲线配件找到缺失值。它们还使用统计和机器学习工具箱，以识别和可视化数据中数据的趋势，以及各种图形和图。

他们为各种工具开发了定价模型，包括美国和欧洲的障碍期权以及商品和外汇期货。他们基于金融工具工具箱™中的Black-Scholes和Bjerksund-Stensland期权定价模型建立了这个模型。

使用Financial Toolbox™，该团队开发了算法来评估债券和收益率，分析期权估值和敏感性。

为了加快定价和估价计算，该团队使用并行计算工具箱™在多个处理器内核上并行执行它们。

分析师使用Database Toolbox™实现了交易管理系统三层架构的数据访问层。此图层提供对MySQL的访问权限^®用于存储从计算中的中间和最终结果的数据库。

最后，团队使用MATLAB Compiler™和MATLAB编译器SDK™来创建Java^®MATLAB算法的课程。他们将这些类部署为一组JAR文件，用Java开发的定制web应用程序可以通过远程方法调用(RMI)访问这些文件。

贸易管理系统目前正在生产中，在印度，阿拉伯联合酋长国，新加坡，英国和美国的不同业务集中使用。

• 发展时间减少了两年。“由于多种定价型号，统计功能和Matlab中可用的统计功能，我们在大约一年内完成了贸易管理系统的开发，”Jegan说。“在更短的时间内，”显着的增量能力“也部署了更少的时间，例如对需要数百万个交易的投资组合的情景分析，以及对客户通信的Excel自动化报告。”
• 人工工作减少80%;计算效率提高了80％。Jegan指出:“通过使用MATLAB，我们可以自动检索和解析彭博的市场数据，从而减少了80%的时间和人力需求。”“此外，通过使用并行计算工具箱和数据库工具箱，我们将贸易处理的计算效率提高了80%以上。在财政年度结束时关闭业务，曾经对我们的交易团队来说是一个繁重的过程，现在则是一件轻而易举的事情，只需要几个小时。”
• 可扩展的贸易管理平台部署在世界各地。“在MATLAB中开发我们的定价和估值算法的一个关键优势是，我们可以使用MATLAB编译器SDK轻松地将它们部署为JAR文件，”Jegan说。“这使我们能够提供一个可扩展的企业级应用程序，它包含所有用MATLAB编写的核心算法和用Java编写的表示层。”