安本资产管理公司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，使股票、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，将影响市场的因素的行为与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，理解它们的模式，并基于它们做出交易决策。

安本的分析师需要利用现有的市场数据对机器学习算法进行训练和回测。他们认识到，他们拥有的数据越多，就需要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用这么多数据对一个多维问题进行回测对于本地pc来说太慢了，他们需要使用计算集群来加快这个过程。

Abderdeen使用MATLAB、并行计算工具箱™和MATLAB并行服务器实现了用于资产分配的机器学习算法，并在微软Azure云中运行。

在MATLAB中，Llorente-Cano和他的团队开发了一套分类模型。每一个都基于统计和机器学习工具箱™和深度学习工具箱™不同的机器学习算法，包括神经网络、决策树和支持向量机(svm)。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来训练模型。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测。随着新方法的探索和新数据的获得，这些测试会反复进行，耗时长达一天。

为了加快这个过程，James Mann, Aberdeen的解决方案架构师，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并行服务器在一个有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用户启动云中的vm，在那里MATLAB并行服务器提供机器学习算法访问工人。一旦完成，用户运行另一个脚本来关闭vm。

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和全局优化工具箱中的全局优化方法的交易策略。

• 支持组合性能目标。万博1manbetxLlorente-Cano说:“我们基于MATLAB机器学习算法开发的资产配置过程建立了许多投资组合。”“这些算法帮助我们确定，与我们的基准相比，投资组合是偏重还是偏重。”
• 处理时间从24小时缩短到3小时。“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小时增加到3小时，”Mann说。“由于作业调度程序集成到MATLAB中，只需打开一个池并使用，就可以很容易地利用并行计算的优势parfor循环。”
• 结果证实了多种机器学习技术。“我们相信不同的学习方法会带来不同类型的知识，”Llorente-Cano说。“通过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，当这些不同的模型做出相同的交易决策时，它给了我们很大的信心。”

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