MatlabFür机器学习IM Finanzwesen
Erkennen您versteckte召集和erstellen您prädiktive Modelle mit Finanz- und alternativen Daten
Quants und Finanzdatenspezialisten nutzen MATLAB®zur Entwicklung und zum Einsatz verschiedener Machine Learning-Applikationen im Finanzwesen, einschließlich algorithmischem Trading, Vermögensallokation, Stimmungsanalyse, Kreditanalyse und Betrugserkennung. MATLAB vereinfacht Machine Learning durch:
- point-und-klick-apps zumTrainieren und ergleichen.von modellen.
- Automatische Abstimmung von HyperparameternundMerkmalsauswahl.zur Optimierung der Modellleistung
- MIT Demselben代码MöglichkeitDie Verarbeitung AUF大数据und cluster zu skalieren
- Automatische Generierung von C / C ++ Over GPU代码FürdentyierteHochleistungsapplikationen.
- Alle gängigenKlassifizierungs-，回归 - und clustering-algorimenFürüberwachtesundnichtüberwachtes林肯
- Schnellereausführungals python.®und R bei den meisten statistischen und Machine Learning Benchmarks
Customers' Choice
Mathworks Wurde Im Mai 2019FürdenGartner的同伴洞察客户对数据科学和机器学习平台的选择Nominiert
Machine Learning-Applikationen im Finanzwesen
Vermögensallokation
Algorithmisches Trading
Risikomanagment
Explorative Datenanalyse
Verbringen Sie weniger Zeit mit der Vorverarbeitung von Daten。Von Finanzzeitreihen bis zum Text reduzieren die MATLAB-Datentypen die zur Vorverarbeitung der Daten erforderliche Zeit erheblich. Funktionen auf hoher Abstraktionsebene erleichtern die Synchronisierung unterschiedlicher Zeitreihen, das Ersetzen von Ausreißern durch interpolierte Werte, das Filtern von Anomalien, die Aufteilung von Rohtext in Wörter und vieles mehr. Visualisieren Sie Ihre Daten in kurzer Zeit anhand von Diagrammen und des Live Editors, um Trends zu verstehen und Probleme der Datenqualität zu identifizieren.
Angewandtes Machine Learning
Finden Sie Die Besten Machine Learning-Modelle。Unabhängig·达蒙，ob sie alsanfängerunterstützungfürdeneinstieg在机器学习Benötigenoder als Experten gengroßeanzahlunterschiedlicher modelle bewerten：appsfürieklassifikationund die回归Grantens Schnell Ergebnisse。Wählen·艾乌斯ZahlreichenGängigenKlassifikations-und rescollationsalgorithmen，Vergleichen Sie Modelle Anhand Von Standardmetriken und Exportieren Sie Vielversprochende Models Zur Weiteren分析und Integration。Wenn Sie Lieber代码Schreiben，KönnenSieDie HyperParameter-Optimierung Nutzen，Den FunktionenFürdasModelltrainingIntegiert Ist，Um So Die Besten参数Füriefeinabstimmung ihres modells zu finden。
Produkte.kennenlernen
Multi-Plattform-Bereitstellung
Stellen Sie Machine Learning-ModelsÜberallBereit，etwa als C/C++ Code, als CUDA®Code,AUF IT-Systemen在Unternehmenoder in der Cloud. Wenn es um Leistung geht, können Sie eigenständigen C Code aus Ihrem MATLAB-Code generieren, um einsatzfähige Modelle mit hoher Vorhersagegeschwindigkeit und geringem Arbeitsspeicherbedarf zu erstellen. Außerdem können Sie Machine Learning-Modelle auf dem MATLAB Production Server™ bereitstellen, um sie in Web-, Datenbank- und Unternehmensanwendungen zu integrieren.
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Computational Finance Suite
Die MATLAB Computational Finance Suite umfasst zwölf wesentliche Bestandteile für die Entwicklung quantitativer Anwendungen im Risikomanagement, Investment-Management, in der Ökonometrie, zur Preisbestimmung und Bewertung, bei Versicherungen und im Algorithmischen Trading.
Kostenlose Testversion Anfordern.
kennlernsoftwarefür30tage sofortverfügbar。
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Modellierung finanzieller Risiken mit MATLAB
