随着市场数据量和场所的爆炸式增长，量化交易公司在追求alpha的过程中面临着越来越多的数据管理复杂性。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、与现有系统集成以及报告和可视化。
加入我们的网络研讨会，与汤森路透和MathWorks一起解决这些挑战。它们通过集成的数据管理和建模功能帮助公司提高交易效率，以处理交易量、场所、数据源和数据深度的大规模增长，并使用可扩展和可管理的工具。
本次网络研讨会的特点是由汤森路透新闻情绪数据提供的MATLAB联合用例。你将学习如何:
- 访问并快速分析每日、日内和实时数据
- 快速准确地开发交易应用程序模型和原型
- 回溯测试和校准您的交易模型和策略
- 使用News Sentiment和文本数据构建有前景的alpha信号
- 用gpu和并行计算加速你的算法
主持人：
Stuart Kozola, MathWorks财务部门的产品经理
Aleksander Sobczyk，汤森路透定量研究
