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MATLAB在金融机器学习中的应用

发现隐藏的模式并使用财务和替代数据创建预测模型

量子和金融数据科学家使用MATLAB^®开发和部署金融领域的各种机器学习应用程序，包括算法交易、资产配置、情绪分析、信用分析和欺诈检测。MATLAB通过以下功能简化机器学习：

指向并单击应用程序训练与比较模型
自动超参数调谐和特征选择优化模型性能
能够使用相同的代码大数据的规模化处理和集群
C/C++或GPU代码的自动生成用于嵌入式和高性能应用程序
通俗分类、回归和聚类算法用于有监督和无监督学习
更快的执行比蟒蛇^®和R在大多数统计和机器学习基准上

顾客的选择

MathWorks于2019年5月将Gartner Peer Insights命名为客户选择的数据科学和机器学习平台

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深度学习与传统机器学习：选择正确的方法

阅读电子书

机器学习在金融中的应用

资产配置

资产分配、机器学习和高性能计算

Aberdeen Standard讨论了使用MATLAB进行机器学习以分析金融市场趋势，并在Microsoft Azure上进行测试。

算法交易

电子书：MATLAB机器学习

这本简短的电子书是你的基本技巧指南。你会发现机器学习在你的掌握之中，你不需要成为专家就可以开始。

风险管理

2个视频

机器学习在风险管理中的应用（2段视频）

了解如何将机器学习技术应用于风险管理，包括市场风险、信用风险和运营风险。

探索性数据分析

花费更少的时间预处理数据。从金融时间序列到文本，MATLAB数据类型大大减少了预处理数据所需的时间。高级函数可以轻松地同步不同的时间序列、用插值替换异常值、过滤异常、将原始文本拆分为文字等。快速可视化数据以了解趋势和识别绘图和实时编辑器的y数据质量问题。

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应用机器学习

寻找最佳的机器学习模型. 无论您是一名初学者，还是一名专家，希望获得机器学习入门方面的帮助，或者希望评估多种不同类型的模型，分类和回归应用程序都能提供快速的结果。从各种最流行的分类和回归算法中进行选择，比较基于标准度量的模型，导出有希望的模型以供进一步分析和集成。如果编写代码更符合您的风格，则可以使用内置于模型训练函数中的超参数优化来找到优化模型的最佳参数。