量化分析师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使机器学习变得容易:
- 单击应用培训和比较模型
- 自动hyperparameter调优而且特征选择优化模型性能
- 能够使用相同的代码大规模处理大数据和集群
- C/ c++或GPU代码的自动生成用于嵌入式和高性能应用程序
- 所有流行的分类、回归和聚类算法用于监督学习和非监督学习
- 更快的执行比Python®和R在大多数统计和机器学习基准上
客户的选择
MathWorks被Gartner Peer Insights评为2019年5月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
Aberdeen Standard讨论了使用MATLAB进行机器学习来分析金融市场趋势，并在Microsoft Azure上进行测试。
算法交易
风险管理
探索性数据分析
减少预处理数据的时间．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。高级函数使得同步不同的时间序列、用插值值替换异常值、过滤异常值、将原始文本分割成单词等等变得很容易。快速可视化您的数据，以理解趋势和识别数据质量问题与图表和Live编辑器。
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应用机器学习
找到最好的机器学习模型．无论你是在寻找机器学习入门帮助的初学者，还是在寻找评估许多不同类型模型的专家，分类和回归的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，导出有前途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，您可以使用内置在模型训练函数中的超参数优化，以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，您可以从您的MATLAB代码生成独立的C代码，以创建具有高性能预测速度和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™中，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计算金融套件是一组12个基本产品，使您能够开发风险管理、投资管理、计量经济学、定价和估值、保险和算法交易的量化应用程2022世界杯八强谁会赢？序。
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