クオンツや金融データ サイエンティストは、MATLAB を使用して、アルゴリズム取引、資産配分、センチメント解析、信用分析、不正検出など、金融におけるさまざまな機械学習アプリケーションの開発と導入を行っています。MATLAB の以下の機能により機械学習が容易になります。
- ポイント アンド クリック アプリによるモデルの学習および比較
- ハイパーパラメーターの自動調整および特徴選択によるモデルパフォーマンスの最適化
- 同じコードを使用して、ビッグデータおよびクラスターに計算処理のスケーリングをする機能
- 組み込みアプリケーションおよび高性能アプリケーション向け C/C++ コードまたは GPU コードの自動生成
- 教師あり学習と教師なし学習の主要な分類、回帰、クラスタリング アルゴリズム
- 大半の統計および機械学習のベンチマークにおいて、Python® や R よりも速い実行速度
金融における機械学習の適用
資産配分
資産配分、機械学習、高性能コンピューティング

Aberdeen Standard が、金融市場のトレンドを分析するための機械学習とMicrosoft Azure でテストを行うための MATLAB の使用について説明します。
アルゴリズム取引
ebook: MATLAB による機械学習

短くまとめられた ebook で基礎的な手法を解説。機械学習は専門家でなくても始めることができると分かります。
リスク管理
リスク管理における機械学習の適用
市場リスク、与信リスク、および運用リスクなどを含むリスク管理に機械学習の手法を適用する方法についてご紹介します。
マルチプラットフォーム展開
C/C++ コード、CUDA® コード、エンタープライズ IT システム、クラウドなど、さまざまな環境に機械学習モデルを展開することができます。パフォーマンスを重視する場合は、MATLAB コードからスタンドアロンの C コードを生成して、予測速度に優れ、メモリフットプリントの小さい配布可能なモデルを作成できます。さらに、機械学習モデルを MATLAB Production Server に展開して、Web、データベース、およびエンタープライズ アプリケーションと統合させることもできます。
Computational Finance Suite
MATLAB Computational Finance Suite は、リスク管理、投資管理、計量経済学、価格付けおよび評価、保険、アルゴリズム取引に関する定量的アプリケーションの開発に役立つ主要 12 製品のセットです。