정량적금융및위험관리에활용되는matlab
MATLAB에서데이터가져오기,알고리즘개발,코드디버깅,처리성능확장등다양한작업을수행할수있습니다。
정량적금융및위험관리에활용되는matlab
MATLAB®코드몇줄로계산금융모델의프로토타입을만들어유효성을검사하고병렬처리방식으로모델의속도를높이며곧바로프로덕션환경에보낼수있습니다。
유수의금융기관에서금리를결정하고스트레스테스트를실시하고수십억달러규모의포트폴리오를관리하고복잡한금융상품거래를실시간으로처리하는데MATLAB을활용합니다。
- MATLAB은빠릅니다:R보다최대120배Excel VBA /보다최대100배,Python보다최대64배빠른속도로위험및포트폴리오분석프로토타입을실행합니다。
- Matlab은모델검토및규제승。
- 분석가는사전구현된응용프로그램및툴을사용하여중간결과를시각화하고모델을디버깅할수있습니다。
- 它부서는IP보호모델을데스크탑및웹응용프로그램(예:Excel表、Java、c++、Python)에곧바로배포할수있습니다。
- MATLAB에포함된인터페이스에서무료및유료소스(예:彭博社、Refinitiv FactSet,弗雷德,Twitter)로부터과거및실시간시장데이터를가져올수있습니다。
- MATLAB은기존데이터소스및대체데이터소스로부터수집한빅데이터와스트리밍데이터를처리합니다。
“MATLAB덕분에투자전문가와같은핵심역량에집중하고정량적위험관리및포트폴리오최적화대시보드를팀전반에배포하여즉시부가가치를창출할수있었습니다。”
Mathew John & Jason Liddle, SMMI
网址:자관리
- 포트폴리오관리자를위한대시보드구축및향상——일중위험보고,유효성검사,거래실행기능포함
- 사전구현된툴에서평균분산，절대평균편차(mad)，조건부위험가치(CVaR),Black-Litterman방식을사용하여포트폴리오최적화
- 위험조정알파를사용하여오류,최대축소,夏普비율을추적하면서투자성과측정
금융예측및모델링
- 포인트앤클릭방식의응용프로그램으로시계열분석,계량경제모델(예:ARMA ARIMA、GARCH、EGARCH GJR)개발또는머신러닝알고리즘적용
- Dsge모델과연결하여주경제변수예측
- - siegel또는Svensson모델로추정한파라미터를기반으로하는금리모델링및예측에함수사용
파생상품가격결정
- MATLAB에서蒙特卡罗시뮬레이션을사용하여Visual Basic, R, Python보다훨씬빠른속도로이색옵션의가격및그리스변수계산
- 다양한가격결정방식(예:폐형(封闭)방정식,이항트리,삼항트리,확률론적가변성모델)중에서선택하여옵션의가격결정。유럽옵션,미주옵션,아시아옵션,배리어옵션,캡,플로어,스왑,다중기초자산파생상품등해당
- 컴퓨팅중심응용프로그램병렬실행또는gpu에배포
- Numerix와연계
보험통계학
- 대용량데이터세트분석,맞춤계리모델개발,병렬화를이용하여손쉽게시뮬레이션속도향상
- MATLAB을Solvency II를위한플랫폼으로사용하면서맞춤위험모델개발。
- 변액연금,최저혜택보장옵션,장기보,장기부정책등다양한보험상품의가격결정
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