安本资产管理在云端实现基于机器学习的投资组合配置模型

为了优化其投资组合配置策略，安本需要创建模型投资组合，其中股票、大宗商品、债券和房地产等个别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，这些关系模式将影响市场的因素的行为及其对未来资产表现的影响联系起来。阿伯丁希望应用机器学习算法来描述这些关系，了解它们的模式，并在此基础上做出交易决策。

安本的分析师需要使用可用的市场数据对机器学习算法进行训练和回溯测试。他们认识到，他们拥有的数据越多，就有越多的证据来支持他们的结果，因此他们希望使用超过15年的市场数据。万博1manbetx对于本地pc来说，在多维问题上使用这么多数据进行回测太慢了，他们需要使用计算集群来加快这一过程。

Abderdeen使用MATLAB、并行计算工具箱™和MATLAB并行服务器来实现资产分配的机器学习算法，并在Microsoft Azure云中运行它们。

Llorente-Cano和他的团队在MATLAB中开发了一套分类模型。每种算法都基于来自统计和机器学习工具箱™和深度学习工具箱™的不同机器学习算法，包括神经网络、决策树和支持向量机。万博1manbetx

他们使用货币政策、公司利润、利率和隐含波动率等因素训练模型。他使用Datafeed Toolbox™访问市场数据。

该团队用超过15年的历史数据对训练过的模型进行了回溯测试。随着新方法的探索和新数据的出现，这些测试需要重复进行，完成测试需要一整天的时间。

为了加快这一过程，Aberdeen的解决方案架构师James Mann使用并行计算工具箱在桌面上创建了一个并行实现的原型，然后使用MATLAB并行服务器在有80个工作人员的现场计算机集群上运行并行执行。

后来，Mann将模型重新部署到运行在Microsoft Azure虚拟机(vm)上的相同数量的工作人员。他写了一个脚本，允许MATLAB用户启动云中虚拟机，MATLAB并行服务器提供机器学习算法访问工人。完成后，用户运行另一个脚本关闭虚拟机。

Llorente-Cano继续完善用于资产配置的机器学习模型。他目前正在使用MATLAB开发基于经济物理学启发的变化点分析方法的交易策略，以及在全局优化工具箱中的全局优化方法。

• 支持投资组合性能目标。万博1manbetxLlorente-Cano表示:“我们的许多投资组合都是基于MATLAB机器学习算法开发的资产配置过程。“这些算法帮助我们确定投资组合与基准相比是增持还是减持。”
• 处理时间从24小时缩短到3小时。Mann指出:“当我们开始使用MATLAB分布式计算服务器在Azure云上运行时，我们的处理时间从24小时缩短到3小时。“因为作业调度器集成到MATLAB中，所以很容易利用并行计算，只需打开一个池并使用parfor循环。”
• 结果被多种机器学习技术证实。略伦特-卡诺说:“我们相信，不同的学习方法会带来不同类型的知识。”“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，当这些不同的模型得出相同的交易决策时，它给了我们很大的信心。”

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