金融における機械学習向けMATLAB
金融データやオルタナティブデータを使用して,隠れたパターンを発見し,予測モデルを作成
クオンツや金融データサイエンティストは,MATLAB®を使用して,アルゴリズム取引,資産配分,センチメント解析,信用分析,不正検出など,金融におけるさまざまな機械学習アプリケーションの開発と導入を行っています。MATLABの以下の機能により機械学習が容易になります。
- ポイントアンドクリックアプリによるモデルの学習および比較
- ハイパーパラメーターの自動調整および特徴選択によるモデルパフォーマンスの最適化
- 同じコードを使用して,ビッグデータおよびクラスターに計算処理のスケーリングをする機能
- 組み込みアプリケーションおよび高性能アプリケーション向けC / c++コードまたはGPUコードの自動生成
- 教師あり学習と教師なし学習の主要な分類,回帰,クラスタリングアルゴリズム
- 大半の統計および機械学習のベンチマークにおいて,Python®やRよりも速い実行速度
客户的选择
MathWorksが2019年5月のGartner同行见解のデータサイエンスと機械学習プラットフォーム部門において客户选择に選出
金融における機械学習の適用
資産配分
アルゴリズム取引
リスク管理
探索的データ解析
データの前処理にかかる時間を短縮しましょう。金融の時系列からテキストに至るまで,MATLABのデータ型により,データの前処理に必要な時間が大幅に削減されます。高水準関数により,異なる時系列の同期,外れ値の内挿値への置き換え,異常データのフィルタリング,および生テキストの単語分割などが容易になります。また,プロットやライブエディターによって迅速にデータを可視化することで,傾向の理解やデータ品質の問題の特定に役立ちます。
機械学習の適用
最適な機械学習モデルを見つけましょう。分類アプリおよび回帰アプリは,機械学習でサポートが必要な初心者にも,さまざまなモデルを評価したい上級者にも役立ちます。最も一般的な分類アルゴリズムや回帰アルゴリズムを使い,標準的な指標に基づいてモデルを比較し,より詳細な分析や統合に役立つモデルをエクスポートできます。自らコードを記述する場合は,モデルの学習関数に組み込まれているハイパーパラメーターの最適化を使用することで,モデルの調整に最適なパラメーターを見つけることができます。
マルチプラットフォーム展開
C / c++コード,CUDA®コード,エンタープライズ它システム,クラウドなど,さまざまな環境に機械学習モデルを展開することができます。パフォーマンスを重視する場合は,MATLABコードからスタンドアロンのCコードを生成して,予測速度に優れ,メモリフットプリントの小さい配布可能なモデルを作成できます。さらに,機械学習モデルをMATLAB生产服务器™に展開して,网络,データベース,およびエンタープライズアプリケーションと統合させることもできます。
计算金融套件
MATLAB计算财政套件はリスク管理,投資管理,計量経済学,価格付けおよび評価,保険,アルゴリズム取引に関する定量的アプリケーションの開発に役立つ主要12製品のセットです。
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MATLABによる金融リスクのモデル化
