支点资产管理开发定制定量风险管理系统
挑战
解决方案
结果
- 优化和计算加速
- 风险测量精度提高
- 与数据库和数据处理优化的集成
“我们与MATLAB开发了一个风险管理系统,帮助我们实现我们的策略,更有效地对冲自己的风险,和快速响应市场的变化。MATLAB使我们能够将我们正在进行的研究和我们的基金经理的经验风险引擎。”
Athanasios Bolmatis,支点资产管理
支点Asset Management LLP)是一个独立的私人合伙企业成立于2004年由加文•戴维斯,前高盛(Goldman Sachs)首席经济学家安德鲁·史蒂文斯和高盛(Goldman Sachs)的投资经理。总部设在伦敦,该公司管理着约15亿美元的绝对和相对回报策略。
支点认为风险管理是项目组合管理的一个组成部分,并投资建设基础设施,确保其基金正在密切监测和遵守指定风险限制。使用MATLAB®支点,建立了一个风险管理系统,动态度量风险和回报,使投资组合经理支点风险委员会和支点投资委员会迅速响应市场的事件。
基于MATLAB的系统提供了一个精确的视图,每个基金的当前位置,计算几个风险措施(包括波动性、风险价值、预期不足,跌势,和暴露因素),使场景测试来评估脆弱性违约情况,并帮助基金经理选择对冲。
“MATLAB很容易从内部数据库和外部数据访问财务数据服务提供商没有构建额外的软件,“支点Athanasios Bolmatis主任说。”与MATLAB使用风险管理技术我们可以处理这些数据由我们自己开发的专家系统和规模是我们添加更多的资金。”
挑战
解决方案
支点利用MATLAB开发了一个自定义风险管理引擎,整合本地数据库,通过并行计算和加速风险计算和优化。
使用数据库工具箱™,支点分析师基金位置数据导入到MATLAB从他们的投资组合会计系统,由当地的微软®SQL Server®数据库。
基金的位置数据补充从彭博市场当前和历史数据,FactSet®和其他主要金融数据提供商,团队获得使用数据处理工具箱™。
支点实现风险模型在MATLAB和执行GARCH估计,模拟和预测使用计量经济学工具箱™和优化工具箱™。
他们评估系统的有效性使用历史市场数据,得出结论,模型能够提供准确的风险评估与统计VaR违反一致。
使用优化工具箱,建立了一个应用程序,确定最佳选项的设置,以减少任何投资组合的预期缺口在各种约束条件,如最大做空成本或津贴。
他们加速优化和蒙特卡洛模拟中使用情景分析利用并行计算工具箱™在台式电脑配备了多核处理器上运行它们。
支点人员通过一个独立的应用程序访问风险管理系统日常使用MATLAB编译器构建™。即使他们没有MATLAB安装,他们可以使用这个应用程序的图形界面进行分析并生成风险报告,充分利用多核的桌面。
一些报告出口一个按钮的推的风险管理引擎Microsoft Excel®,使投资和风险管理委员会,以及其他利害关系人,查看风险和性能熟悉电子表格的格式。
结果
优化和计算加速。“风险计算需要一小时以电子系统与MATLAB在几分钟内完成,“Bolmatis说。“当我们八核的系统上运行相同的计算使用并行计算工具箱,我们得到结果在数十秒,使我们能够更加适应市场的事件。”
风险测量精度提高。“因为我们开发了风险管理与MATLAB引擎自己,我们有完整的控制系统,可以不断提高,“Bolmatis指出。
与数据库和数据处理优化的集成。”而不是手动导入数据到电子表格中,我们现在使用MATLAB来自动获取最新数据从本地数据库和外部数据处理,“Bolmatis说。“敏捷性和可扩展性是MATLAB的关键优势。”