Financial Toolbox
分析金融数据，开发金融模型
Financial Toolbox™ 提供了众多函数，用于对金融数据进行数学建模和统计分析。您可以对投资组合进行分析、回测和优化，同时将周转率、交易成本、半连续约束以及最小或最大资产数量考虑在内。该工具箱可用于评估风险、对信用评分卡建模、分析收益率曲线、对固定收益工具和欧式期权定价，以及衡量投资业绩。
随机微分方程 (SDE) 工具支持您对各种随机过程进行建模和模拟。时序分析函数可帮助您在缺失数据的情况下执行转换或回归，并在不同交易日历和天数计算规则之间进行转换。
开始:
数据预处理
转换日期和时间格式，将工作日规则、天数计算规则、自定义交易日历和付息日期考虑在内。使用 MATLAB® 中的时间表功能删除包含缺失数据或离群值的条目，然后重采样、聚合、同步与时间相关的数据。
技术指标和金融图表
计算技术指标（包括移动平均线、动量、振荡指标、成交量指标和变化率）并创建金融图表（包括 K 线、美国线和布林线）。
金融图表和技术指标。
投资业绩指标
使用内置的指标计算函数评估投资业绩，支持的指标包括夏普比率、信息比率、跟踪误差、风险调整后收益、样本下偏矩、预期下偏矩、最大回撤和预期最大回撤等。
使用绩效指标进行回测得到的资金曲线。
投资组合优化方法
执行均值-方差、平均绝对偏差 (MAD) 和条件风险值 (CVaR) 投资组合优化。
使用 MATLAB 和 Financial Toolbox 构建的投资组合优化应用程序。
有效投资组合和有效边界
估计使夏普比率最大化的有效投资组合及其权重，可视化有效边界，并计算投资组合风险，包括投资组合标准差、MAD、VaR 和 CVaR。
有效边界和最佳投资组合。
投资组合约束和交易成本
应用各种投资组合优化约束，包括跟踪误差、线性不等式、线性等式、边界、预算、分组、分组比率、平均周转率、单向周转率、最小和最大资产数量。在投资组合总回报或净回报优化中，考虑比例或固定交易成本。
投资组合在不同周转率阈值下的有效边界图。
策略回测框架
定义投资策略并使用回测框架，以运行回测、分析结果，并根据历史或模拟市场数据为您的策略生成业绩指标。将技术指标、投资情绪和其他交易信号纳入策略中。该框架还支持自定义的交易成本、展开或滚动回看窗口、保证金交易以及长短期投资组合。
资金曲线，对比了多个投资策略的回测。
现金流分析
使用 Financial Toolbox 计算当前价值和未来价值；确定名义回报率、实际回报率和修正后内部回报率；计算摊销和折旧；以及确定贷款或年金的每期利率。
现金流图表。
固定收益分析和期权定价
计算固定收益证券的价格、到期收益率、久期和凸性。对债券的完整现金流日期、现金流金额和时间-现金流映射等进行计算分析。使用 Black 和 Black-Scholes 公式计算期权价格和敏感度指标。您可以使用 Financial Instruments Toolbox™ 对复杂的金融工具进行设计、定价和对冲。
看涨期权投资组合的 gamma（z 轴高度）和 delta（颜色）。
蒙特卡罗模拟
基于各种随机微分方程 (SDE) 模型生成蒙特卡罗模拟的随机变量，支持的模型包括布朗运动、几何布朗运动、常方差弹性、Cox-Ingersoll-Ross、Hull-White/Vasicek 以及 Heston。
多维市场模型的单路径。
