用于定量金融和风险管理的MATLAB
导入数据、开发算法、调试代码、扩展处理能力等等。
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速度很快: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64 x速度比Python。
- 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包括一个用于从免费和付费来源导入历史和实时市场数据的接口,包括彭博,汤森路透(Thomson Reuters),FactSet,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能力,并部署了一个量化风险管理和投资组合优化仪表板,从第一天起就在我们的团队中增加了价值。”
Mathew John和Jason Liddle, SMMI
使用MATLAB进行财务和风险管理
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,使用均值-方差、均值绝对偏差(MAD)、条件风险价值(CVaR)和Black-Litterman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。
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财务预测与建模
- 使用指向和点击应用程序,将时间序列数据与计量模型(如ARMA、ARIMA、GARCH、EGARCH、GJR)或机器学习算法进行匹配。
- 接口DSGE模型预测关键经济变量。
- 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它们部署到GPU。
- Numerix的界面。
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。
- 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、保证最低受益选择s manbetx 845、定期保险和养老保险。
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