量化金融和风险管理

 

MATLAB 助力量化金融和风险管理

使用 MATLAB 可以导入数据、开发算法、调试代码、扩展处理能力等。

 

只需用几行 MATLAB® 代码,即可建立计算金融模型的原型并对其进行验证,使用并行处理加速这些模型,然后直接将它们投入生产。

顶尖机构使用 MATLAB 来确定利率、执行压力测试、管理数十亿美元的投资组合,并在瞬间完成复杂金融产品的交易。

  • MATLAB 速度快:运行风险和投资组合分析原型的速度比在 R 中快达 120 倍,比在 Excel/VBA 中快达100 倍,比 Python快达 64 倍。
  • MATLAB 可以自动生成文档供模型审查和监管审批。
  • 分析师可以使用预置的应用和工具来可视化中间结果并调试模型。
  • IT 团队可以将 IP 受保护的模型直接部署到桌面和 Web 应用程序中(如 Excel、Tableau、Java、C++ 和 Python)。
  • MATLAB 包括一个用于从免费和付费来源(包括 Bloomberg、Thomson Reuters、FactSet、FRED 和 Twitter)导入历史和实时市场数据的界面。
  • MATLAB 可以处理来自传统和替代数据源的大型流式数据。 

“MATLAB 让我们作为投资专家能够将注意力集中在我们的核心能力上,部署量化风险管理和投资组合优化的控制板。从第一天起,该控制板就为我们团队创造了价值。”

Mathew John 和 Jason Liddle,SMMI

使用 MATLAB 进行金融和风险管理

投资管理

  • 为投资组合经理构建并完善控制板,纳入当日风险报告、评估和交易执行功能。
  • 使用预置的工具,通过均值-方差、平均绝对离差 (MAD)、条件风险价值 (CVaR) 和 Black-Litterman 方法执行投资组合优化。
  • 使用风险调整后的 alpha值、跟踪误差、最大跌幅和夏普比率来衡量投资业绩。

风险管理

  • 在整个风险模型生命周期内自动化、加强并提供可执行的报告。在仅仅三个月内,完成模型验证、模型审查、模型实施和监管审批这整个过程。
  • 针对 CCAR、DFAST、Basel III 和 Solvency II 构建风险管理系统或压力测试基础架构。
  • 使用模型和函数来量化所面临的风险(例如市场、信用和运营风险),使用 VaR 和预期缺口回测验证模型,使用机器学习算法和文本分析作为传统方法的补充。

算法交易

  • 使用传统方法(例如技术指标或计量经济模型)或更前沿的机器学习算法来制定交易策略。
  • 使用 MATLAB 代码实时执行交易策略。

金融预测和建模

  • 使用点击应用程序,借助计量经济模型(例如 ARMA、ARIMA、GARCH、EGARCH、GJR)或机器学习算法拟合时序数据。
  • 提供了用来预测关键经济变量的 DSGE 模型界面。
  • 使用函数,基于从 Nelson-Siegel 或 Svensson 模型估计的参数进行利率建模和预测。

衍生品定价

  • 使用 MATLAB 中的 Monte Carlo 仿真计算外部期权的价格和敏感度指标变量,远远快于其在 Visual Basic、R 和 Python 中的运算速度。
  • 选择各种定价方法(例如闭合方程、二叉树、三叉树和随机波动模型)来对期权进行定价,包括欧式期权、美式期权、亚式期权、障碍期权、利率封顶期权、利率保底期权、互换期权和多基础资产衍生品。
  • 并行运行计算密集型应用程序或者将它们部署到 GPU。
  • 与 Numerix 进行交互。

保险和精算学

  • 分析大数据集,创建定制的精算模型,并使用并行化轻松加快仿真速度。
  • 以 MATLAB 为平台,针对 Solvency II 构建自定义风险模型。
  • 对各种保险产品(如变额年金、最低收益保证期权、定期保险和养老保险)进行定价。