奥兰CFSG开发商品和衍生品市场交易管理系统

过去，Olam CFSG使用第三方交易管理系统，成本高昂且难以定制，因此几乎不可能合并新的金融工具。为了解决这些缺点，Olam CFSG交易员和分析师开发了基于Microsoft的内部解决方案^®擅长^®电子表格。虽然在电子表格中添加新工具更容易，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表格中。其次，涉及大量市场和交易数据的计算，如场景分析、风险值(VaR)和反向测试，是耗时的，并经常导致软件崩溃。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的过程，加快定价算法，消除手动处理过程中出现的错误。此外，他们希望开发和部署一个可扩展的交易管理系统，该系统能够可靠地为三大洲的用户提供服务，并处理千兆字节的市场数据和数百万美元的交易每天的交易量。

来自班加罗尔的一个由四名Olam CFSG分析师组成的团队使用MATLAB加速了公司贸易分析和风险管理系统的开发。

分析师们使用MATLAB和Datafeed Toolbox™编写函数从Bloomberg导入市场数据。

他们使用统计和机器学习工具箱清理了导入的数据™ 通过曲线拟合找出缺失值。他们还使用统计学和机器学习工具箱，通过各种图形和绘图来识别和可视化数据中的趋势。

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，并分析期权估值和敏感性。

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

分析师使用数据库工具箱实现了交易管理系统三层体系结构的数据访问层™. 该层提供对MySQL的访问^®用于存储计算的中间和最终结果的数据库。

最后，团队使用MATLAB编译器™ 和MATLAB编译器SDK™ 创建Java^®从他们的MATLAB算法。他们将这些类部署为一组JAR文件，通过Java开发的自定义web应用程序通过远程方法调用(RMI)访问这些文件。

贸易管理系统目前正在生产中，并在印度、阿拉伯联合酋长国、新加坡、英国和美国的不同商业集团中使用。

• 开发时间缩短了两年。Jegan说：“由于MATLAB提供了各种各样的定价模型、统计函数和VaR功能，我们在大约一年内完成了交易管理系统的开发。”。“在更短的时间内部署了显著的增量功能，例如对需要数百万笔交易的投资组合进行场景分析，并将报告自动转换为Excel以进行客户端通信。”
• 手动工作量减少80%；计算效率提高80%。Jegan指出:“由于使用MATLAB自动检索和解析直接从彭博社获取的市场数据，我们减少了80%的时间和人力需求。“此外，我们通过使用并行计算工具箱和数据库工具箱，将贸易处理的计算效率提高了80%以上。对我们的交易团队来说，在财政年度结束时结束业务曾经是一个繁重的过程，现在只需几个小时就能轻松完成。”
• 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 Compiler SDK轻松地将它们部署为JAR文件，”Jegan说。“这使我们能够交付一个可扩展的企业级应用程序，它的所有核心算法都是用MATLAB编写的，表示层是用Java编写的。”