MATLAB用于定量金融和风险管理
导入数据、开发算法、调试代码、扩展处理能力等等。
在仅仅几行MATLAB®代码，您可以原型和验证计算金融模型，使用并行处理加速那些模型，并将它们直接投入生产。
领先的机构使用MATLAB来确定利率，进行压力测试，管理数十亿美元的投资组合，并在不到一秒钟的时间内交易复杂的工具。
- MATLAB很快：运行风险和投资组合分析原型比R快120倍，100 x比Excel/VBA更快高达64倍比Python更快。
- MATLAB自动生成文件模型审查和监管批准。
- 分析师使用预构建的应用程序和工具可视化中间结果和调试模型。
- IT组可以部署直接将受IP保护的模型桌面和web应用程序比如Excel、TabLeAu、java、C++和Python。
- MATLAB包括一个接口，用于从免费和付费来源导入历史和实时市场数据，包括彭博，Refinitiv，事实真相，弗雷德，和推特．
- MATLAB处理来自传统和替代数据源的大数据和流数据。
“MATLAB使我们能够专注于我们作为投资专业人士的核心竞争力，并部署一个量化风险管理和投资组合优化仪表盘，该仪表盘从一开始就为整个团队带来了附加值。”
matthew John和Jason Liddle, SMMI
投资管理
- 为投资组合经理构建和发展仪表板，具有日内风险报告、估值和交易执行功能。
- 使用预先构建的工具，使用平均方差、平均绝对偏差（MAD）、条件风险值（CVaR）和黑窝鼠法．
- 使用风险调整阿尔法、跟踪误差、最大亏损和夏普比率来衡量投资业绩。
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财务预测与建模
- 使用点击式应用程序将时间序列数据与计量经济模型（如ARMA、ARIMA、GARCH、EGARCH、GJR）或机器学习算法相匹配。
- DSGE模型接口，用于预测关键经济变量。
- 根据尼尔森-西格尔或Svensson模型估计的参数，使用函数进行利率建模和预测。
衍生品定价
- 在MATLAB中使用蒙特卡罗模拟计算奇异期权的价格和希腊变量的速度明显快于在Visual Basic、R和Python中运行它们。
- 选择不同的定价方法(如封闭方程、二项式树、三项式树和随机波动率模型)对期权进行定价。这些期权包括欧洲期权、美国期权、亚洲期权、障碍期权、上限、下限、掉期和多重标的资产衍生品。
- 并行运行计算密集型应用程序或将其部署到GPU。
- 与Numerix的接口。
保险与精算学
- 分析大型数据集，创建自定义精算模型，并使用并行化轻松加速模拟。
- 使用MATLAB建立自定义风险模型作为偿付能力II的平台．
- 为各种保险产品定价，如可变年金、有担保的最低福利s manbetx 845选择、定期保险和养老保险。
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