matlab 助力量化金融和风险管理
使用 matlab 可以导入数据、开发算法、调试代码、扩展处理能力等。
只需用几行 matlab® 代码，即可进行金融计算的建模并对其进行验证，通过并行处理来提高模型运算速度，然后直接将它们运用于日常业务中。
顶尖机构使用 matlab 来确定利率、进行压力测试、管理数十亿美元的投资组合，并在瞬间完成复杂金融产品的交易。
- matlab 可进行快速运算：运行风险和投资组合分析模型可比在 r 中快达 120 倍，比在 excel/vba 中快达100 倍，比 python快达 64 倍。
- matlab 可以自动生成记录供模型复查以及满足监管合规的要求。
- 分析师可以使用预置的应用和工具来可视化中间结果并调试模型。
- it 团队可以将用matlab开发的模型直接部署到桌面和 web 应用程序中（如 excel、tableau、java、c 和 python）。
- matlab 含有从免费和付费来源（包括 bloomberg、refinitiv、factset、fred 和 twitter）导入历史和实时市场数据的界面。
- matlab 可以对从各种数据源导入的大量实时数据流进行处理 。
“matlab 让我们作为投资专家能够将注意力集中在我们的核心能力上，部署量化风险管理和投资组合优化的控制板。从第一天起，该控制板就为我们团队创造了价值。”
mathew john 和 jason liddle，smmi
投资管理
- 为投资经理开发并持续完善控制工具，提供当日风险报告、评估和交易等功能。
- 使用预置的工具，通过均值-方差、平均绝对离差 (mad)、条件风险值 (cvar) 和 black-litterman 模型执行投资组合优化。
- 运用风险调整后的 alpha值、跟踪误差、最大跌幅和夏普比率（sharpe ratio）来衡量投资业绩。
风险管理
- 在整个风险模型生命周期内自动化、加强并提供可执行的报告。仅需三个月即可完成模型验证、模型审核、模型实施和合规审批的流程。
- 针对美联储银行压力测试（ ccar）、多德-弗兰克法案压力测试 （dfast）、巴塞尔协议3（basel iii） 和 欧盟偿付能力ii（solvency ii） 这些监管要求来构建风险管理体系或压力测试架构。
- 使用模型和函数来量化风险暴露（如市场风险、信用风险和运营风险等），使用 var 和预期缺口回测进行模型的验证，用机器学习算法和文本分析作为传统方法的补充。
算法交易
- 使用传统方法（例如技术指标或计量经济模型）或更前沿的机器学习算法来制定交易策略。
- 使用 matlab 代码实时执行交易策略。
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金融预测和建模
- 运动matlab的应用程序，只需移动鼠标并点击，，即可导入时间序列的数据完成计量经济模型的拟合（例如 arma、arima、garch、egarch、gjr）或机器学习算法。
- matlab提供了dsge 模型界面来预测关键经济变量的。
- 根据 nelson-siegel 或 svensson 模型估算的参数进行利率建模和预测。
衍生品定价
- 使用 matlab 中的 monte carlo 模拟计算变异期权（exotic option）的价格和敏感度指标变量，远远快于其在 visual basic、r 和 python 中的运算速度。
- 选择多种方法（例如闭合方程、二叉树、三叉树和随机波动模型）来对期权进行定价，包括欧式期权、美式期权、亚式期权、障碍期权、利率封顶期权、利率保底期权、互换期权和多基础资产衍生品。
- 并行运行计算密集型应用程序或者将它们部署到 gpu。
- 与 numerix 进行交互。
保险和精算学
- 分析大数据集，创建定制的精算模型，并使用并行化轻松加快模拟运算速度。
- 以 matlab 为平台，针对 solvency ii 构建自定义风险模型。
- 对多种保险产品（如变额年金、最低收益保证期权、定期保险和养老保险）进行定价。
