金融机器学习的MATLAB
发现隐藏的模式，并使用财务和替代数据创建预测模型
宽客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使机器学习容易与:
- 单击应用培训和比较模型
- 自动hyperparameter调优和特征选择优化模型性能
- 能够使用相同的代码对大数据进行规模化处理和集群
- 自动生成C/ c++或GPU代码用于嵌入式和高性能应用程序
- 所有流行的分类、回归和聚类算法对于有监督和无监督的学习
- 更快的执行比Python®在大多数统计和机器学习基准测试中得分为R
客户的选择
MathWorks于2019年5月被Gartner Peer Insights评为数据科学和机器学习平台的客户选择
机器学习在金融中的应用
资产配置
算法交易
风险管理
探索性数据分析
减少数据预处理的时间．从金融时间序列到文本，MATLAB数据类型显著减少了预处理数据所需的时间。高级函数可以很容易地同步不同的时间序列，用插值值替换异常值，过滤异常，将原始文本分割成文字，等等。快速可视化您的数据，以了解趋势，并确定数据质量问题与图和实时编辑器。
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应用机器学习
找到最好的机器学习模型．无论你是一个寻求机器学习帮助的初学者，还是一个寻求评估许多不同类型模型的专家，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，基于标准度量比较模型，并导出有前景的模型以进行进一步的分析和集成。如果编写代码更符合您的风格，那么您可以使用超参数优化(构建在模型训练函数中)来找到优化模型的最佳参数。
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多平台部署
在任何地方部署机器学习模型，包括C/ c++代码，CUDA®代码,企业IT系统，或者云。当性能很重要时，您可以从MATLAB代码生成独立的C代码，以创建具有高性能预测速度和较小内存占用的可部署模型。您还可以将机器学习模型部署到MATLAB Production Server™，以便与web、数据库和企业应用程序集成。
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计算金融套件
MATLAB计算金融套件是一套12个基本产品，使您能够开发定量应用的风险管理，投资管理，计量经济学，定价和估值，保险，和算法交易s manbetx 845。
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用MATLAB建模财务风险
