定量金融与风险管理的MATLAB

导入数据、开发算法、调试代码、扩大处理能力等等。

在MATLAB的几行代码中®代码,您可以原型化和验证计算金融模型,使用并行处理加速这些模型,并将它们直接投入生产。

主要机构使用MATLAB来确定利率、进行压力测试、管理数十亿美元的投资组合,以及在不到一秒的时间内交易复杂的金融工具。

  • MATLAB很快:运行风险和投资组合分析原型的速度比R快120倍,100 x比Excel/VBA要快高达64倍比蟒蛇还快。
  • MATLAB自动生成模型审核和法规批准的文档。
  • 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组可以部署受IP保护的模型直接到桌面和web应用程序比如Excel、TabLeAu、java、C++和Python。
  • MATLAB包含一个接口,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,汤森路透(Thomson Reuters),事实集,弗雷德,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能力,并部署一个量化风险管理和投资组合优化仪表盘,从第一天起就为我们的团队带来了附加值。”

Mathew 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)和黑色垃圾处理方法
  • 使用风险调整后的阿尔法指数、跟踪误差、最大损耗和夏普比率来衡量投资业绩。

风险管理

  • 在整个风险模型生命周期中自动化、扩充和提供可执行的报告。在短短的三个月内,通过模型验证、模型评审、实施和监管审批来获取模型。
  • 为CCAR、DFAST、Basel III和Solvency II构建风险管理系统或压力测试基础架构。
  • 使用模型和函数来量化风险暴露(例如,市场、信用和操作风险),使用VaR和预期亏空回测来验证模型,并用机器学习算法和文本分析来补充传统方法。

算法交易

  • 使用传统方法(如技术指标或计量经济模型)或更先进的机器学习算法制定交易策略。
  • 使用MATLAB代码实时执行交易策略。

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)或机器学习算法进行拟合。
  • 与DSGE模型的接口,用于预测关键经济变量。
  • 使用函数进行利率建模和基于从Nelson-Siegel或Svensson模型估计的参数的预测。

衍生品定价

  • 在MATLAB中使用蒙特卡罗仿真计算奇异期权的价格和希腊变量,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、二叉树、三叉树和随机波动率模型)来定价期权。其中包括欧洲期权、美国期权、亚洲期权、障碍期权、上限、下限、掉期和多重基础资产衍生品。
  • 并行运行计算密集型应用程序或将其部署到GPU。
  • 与Numerix接口。

保险和精算

  • 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。
  • 利用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、保证最低福利选项s manbetx 845、定期保险和养老保险。