关于使用MATLAB 进行金融和风险管理的分析和介绍

只需用几行 MATLAB 代码，即可进行金融计算的建模并对其进行验证，通过并行处理来提高模型运算速度，然后直接将它们运用于日常业务中。

顶尖机构使用 MATLAB 来确定利率、进行压力测试、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 可进行快速运算：运行风险和投资组合分析模型可比在 R 中快达 120 倍，比在 Excel/VBA 中快达100 倍，比 Python快达 64 倍。

MATLAB 可以自动生成记录供模型复查以及满足监管合规的要求。

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 团队可以将用MATLAB开发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 含有从免费和付费来源（包括 Bloomberg、Thomson Reuters、FactSet、FRED 和 Twitter）导入历史和实时市场数据的界面。

MATLAB 可以对从各种数据源导入的大量实时数据流进行处理 。

投资管理

为投资经理开发并持续完善控制工具，提供当日风险报告、评估和交易等功能。

使用预置的工具，通过均值-方差、平均绝对离差 (MAD)、条件风险值 (CVaR) 和 Black-Litterman 模型执行投资组合优化。

运用风险调整后的 alpha值、跟踪误差、最大跌幅和夏普比率（Sharpe ratio）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。仅需三个月即可完成模型验证、模型审核、模型实施和合规审批的流程。

针对美联储银行压力测试（ CCAR）、多德-弗兰克法案压力测试 （DFAST）、巴塞尔协议3（Basel III） 和 欧盟偿付能力II（Solvency II） 这些监管要求来构建风险管理体系或压力测试架构。

使用模型和函数来量化风险暴露（如市场风险、信用风险和运营风险等），使用 VaR 和预期缺口回测进行模型的验证，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

运动MATLAB的应用程序，只需移动鼠标并点击，，即可导入时间序列的数据完成计量经济模型的拟合（例如 ARMA、ARIMA、GARCH、EGARCH、GJR）或机器学习算法。

MATLAB提供了DSGE 模型界面来预测关键经济变量的。

根据 Nelson-Siegel 或 Svensson 模型估算的参数进行利率建模和预测。

衍生品定价

使用 MATLAB 中的 Monte Carlo 模拟计算变异期权（exotic option）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。

选择多种方法（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模拟运算速度。

以 MATLAB 为平台，针对 Solvency II 构建自定义风险模型。

对多种保险产品（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。

MathWorks 在线视频

MATLAB 最前线：风险管理知多少

MATLAB是金融研究和建模的重要平台。全球各大银行，资产管理公司，保险公司和监管机构使用MATLAB进行金融分析，如投资组合优化，压力测试，以及分析市场风险，信用风险，操作风险和欺诈监控。本次网络研讨会将着重介绍如何使用MATLAB作为风险分析的平台。亮点包括：

·MATLAB在市场风险，信用风险，操作风险分析的功能

·MATLAB作为风险管理平台的实例