わずか数行の MATLAB コードで、金融工学モデルのプロトタイピングと検証を行い、並列処理を使用してそれらのモデルを加速して、直接運用に移行できます。
主要な機関では、MATLAB を使用して金利の決定、ストレス テストの実施、数十億ドル規模のポートフォリオ管理、および複雑な商品の取引を瞬く間に行っています。
- 高速な処理速度。リスクとポートフォリオの分析プロトタイプを、R よりも最大で 120 倍速く、Excel/VBA よりも 100 倍速く、そして Python よりも最大で 64 倍速く実行します。
- MATLAB は、モデルのレビューと規制承認用のドキュメンテーションを自動生成します。
- アナリストは、あらかじめ用意されたアプリとツールを使って中間結果を可視化し、モデルをデバッグします。
- IT グループは、IP 保護されたモデルを直接デスクトップとウェブ アプリケーション (Excel､Tableau､Java､C++､Python など) に展開できます。
- MATLAB には、過去とリアルタイムの市場データを無料または有料のソース (Bloomberg、Refinitiv、FRED、など) からインポートするインターフェイスが含まれています。
- MATLAB は、従来型データ ソースとそれ以外のデータ ソースからのビッグ データとストリーミング データを処理できます。
“MATLAB により、私たちがもつ投資プロフェッショナルとしての専門性に注力することができ、定量的リスク管理とポートフォリオ最適化ダッシュボードを展開できるようになったため、運用開始初日からチーム全体の価値が高まりました。”
資産運用
- 日計リスク レポーティング、価格付け、取引約定機能を備えたダッシュボードをポートフォリオ マネージャー用に開発および拡張させます。
- 平均分散、平均絶対偏差 (MAD)、条件付きバリュー アット リスク (CVaR)、ブラック・リッターマン法を使用したポートフォリオ最適化を実行するためにあらかじめ用意されたツールを使用できます。
- リスク調整後アルファ、トラッキング エラー、最大ドローダウン、シャープ レシオを使用して投資パフォーマンスを測定できます。
金融予測とモデリング
- クリックで操作できる アプリを使用して、時系列データを計量経済学モデル (ARMA、ARIMA、GARCH、EGARCH、GJR など) や機械学習アルゴリズムに適合させることができます。
- DSGE モデルとのインターフェイスにより、主要な経済変数を予測できます。
- ネルソン・シーゲル モデルやスヴェンソン モデルから推定されるパラメーターに基づき、金利モデリングと予測の関数を使用できます。
デリバティブ価格
- MATLAB のモンテカルロ シミュレーションを使用すると、Visual Basic、R、Python と比較して、エキゾチック オプションの価格とグリーク変数の計算時間を大幅に短縮できます。
- 価格オプションに対して、さまざまな価格付け方法 (閉形式方程式、二項ツリー、三項ツリー、確率的ボラティリティ モデルなど) を選択できます。これらには、ヨーロピアンオプション、アメリカン オプション、アジアン オプション、バリア オプション、上限、下限、スワップ、およびあらゆる原資産デリバティブが含まれます。
- 計算量の多いアプリケーションは並列で実行するか、GPU に展開することができます。
- Numerix とのインターフェイスが可能です。
