在MATLAB的几行代码中®代码，您可以原型化和验证计算金融模型，使用并行处理加速这些模型，并将它们直接投入生产。
领先的机构使用MATLAB来确定利率，执行压力测试，管理数十亿美元的投资组合，并在不到一秒钟的时间内交易复杂的工具。
- MATLAB速度快:运行风险和投资组合分析原型比R快120倍，100 x比Excel/VBA更快64 x速度比Python。
- MATLAB自动生成文档以供模型审查和法规批准。
- 分析师使用预先构建的应用程序和工具可视化中间结果和调试模型。
- IT组可以部署IP保护的模型直接桌面和web应用程序例如Excel、Tableau、Java、c++和Python。
- MATLAB包括一个从免费和付费来源导入历史和实时市场数据的接口，包括彭博，Refinitiv，FactSet,弗雷德,而且推特．
- MATLAB处理来自传统数据源和替代数据源的大数据和流数据。
“MATLAB使我们能够专注于我们作为投资专业人士的核心竞争力，并部署量化风险管理和投资组合优化仪表盘，从我们团队的第一天起就增加了价值。”
Mathew John和Jason Liddle, SMMI
运用MATLAB进行财务与风险管理
投资管理
- 为投资组合经理建立和发展仪表板，提供日内风险报告、估值和交易执行能力。
- 使用预构建的工具执行投资组合优化使用均值-方差，平均绝对偏差(MAD)，条件风险价值(CVaR),Black-Litterman方法．
- 使用风险调整的alpha、跟踪误差、最大回撤和夏普比率来衡量投资表现。
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风险管理
- 在整个风险模型生命周期中自动化、扩充并提供可执行的报告。在短短三个月内完成模型验证、模型评审、实现和法规批准。
- 建立风险管理系统或者压力测试CCAR、DFAST、巴塞尔协议III和偿付能力II的基础设施。
- 使用模型和函数来量化风险暴露(例如，市场、信贷和操作风险)，使用VaR和预期短缺回测来验证模型，并用机器学习算法和文本分析来补充传统方法。
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财务预测与建模
- 使用指向和点击应用程序来拟合时间序列数据与计量经济模型(例如，ARMA, ARIMA, GARCH, EGARCH, GJR)或机器学习算法。
- DSGE模型的接口，预测关键的经济变量。
- 使用函数进行利率建模和基于尼尔森-西格尔或Svensson模型估计参数的预测。
衍生品定价
- 使用MATLAB中的蒙特卡洛模拟计算奇异期权的价格和希腊变量比在Visual Basic、R和Python中运行它们要快得多。
- 选择各种定价方法(例如，封闭方程、二叉树、三叉树和随机波动率模型)来为期权定价。这包括欧洲期权、美国期权、亚洲期权、障碍期权、上限、下限、掉期和多种标的资产衍生品。
- 并行运行计算密集型应用程序或将它们部署到GPU上。
- Numerix的界面。
保险和精算学
- 分析大型数据集，创建自定义精算模型，并使用并行化轻松加速模拟。
- 使用MATLAB建立自定义风险模型作为偿付能力II的平台．
- 对各种保险产品进行定价，如可变年金、保证最低福利2022世界杯八强谁会赢？选项、定期保险和养老政策。
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