使用汤森路透新闻情绪和MATLAB的阿尔法生成
斯图尔特·科佐拉，马诺斯
随着市场数据量和场所的爆炸式增长，定量交易公司在寻求alpha时面临着越来越复杂的数据管理问题。他们必须解决的问题包括数据收集和准备、模型开发、反向测试和校准、与现有系统的集成以及报告和可视化。
加入我们，与汤森路透和MathWorks一起参加一场专注于解决这些挑战的网络研讨会。它们通过集成的数据管理和建模功能帮助企业提高交易效率，以利用可扩展和可管理的工具处理交易量、场地、数据源和数据深度的大幅增加。
本次网络研讨会的特色是由汤森路透新闻情绪数据提供的MATLAB联合用例。您将学习如何:
- 访问并迅速分析日，日内和实时数据
- 快速准确地开发模型和原型交易应用程序
- 回测并校准您的交易模型和策略
- 利用新闻情绪和文本数据构建有希望的阿尔法信号
- 用gpu和并行计算加速你的算法
主持人：
Stuart Kozola，产品经理，金融，Mathworks
亚历山大·索布齐克(Aleksander Sobczyk)，汤姆森路透定量研究部
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