Con solo poche righe di codice MATLAB, puoi prototipare e validare modelli di finanza computazionale, accelerare questi modelli tramite l’elaborazione parallela e implementarli direttamente nella produzione.
I principali istituti usano MATLAB per determinare i tassi d’interesse, eseguire stress test, gestire portafogli del valore di diversi miliardi di dollari e scambiare strumenti complessi in meno di un secondo.
- MATLAB è veloce: consente di eseguire prototipi di analisi del rischio e di portafoglio a una velocità fino a 120 volte superiore rispetto a R, 100 volte superiore rispetto a Excel/
VBA e 64 volte superiore rispetto a Python. - MATLAB genera automaticamente documenti per la revisione di modelli e le approvazioni normative.
- Gli analisti utilizzano applicazioni e strumenti predefiniti per visualizzare i risultati intermedi ed eseguire il debug dei modelli.
- I gruppi IT possono distribuire modelli protetti da proprietà intellettuale direttamente ad applicazioni desktop e web come Excel, Tableau, Java, C++ e Python.
- MATLAB include un’interfaccia per l’importazione di dati di mercato storici e in tempo reale da fonti gratuite e a pagamento quali Bloomberg, Refinitiv e FRED.
- MATLAB gestisce big data e dati in streaming provenienti da fonti tradizionali e alternative.
“Grazie a MATLAB, ci siamo concentrati sulle nostre competenze di base in qualità di professionisti del settore finanziario e abbiamo distribuito un dashboard di gestione quantitativa del rischio e ottimizzazione di portafoglio che ha apportato un valore aggiunto dal primo giorno a tutto il nostro team.”
Gestione del rischio di modello
Modelscape
Controllo, sviluppo, convalida, implementazione e monitoraggio dei modelli tra diverse linee di business
Utilizzo di MATLAB per la gestione del rischio finanziario
Gestione degli investimenti
- Costruisci e sviluppa dashboard per i manager di portafoglio dotati di funzionalità di segnalazione e valutazione del rischio infragiornaliero ed esecuzione di negoziazioni.
- Utilizza gli strumenti predefiniti per eseguire l’ottimizzazione di portafoglio con i metodi media-varianza, deviazione assoluta media (MAD), valore a rischio condizionale (CVaR) e Black-Litterman.
- Misura le prestazioni degli investimenti utilizzando gli alfa adeguati al rischio, i tracking error, I valori massimi di drawdown e l’indice di Sharpe.
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Gestione del rischio
- Automatizza, incrementa e fornisci il reporting eseguibile per tutto il ciclo di vita del modello di rischio. Sottoponi i modelli a validazione, revisione, implementazione e approvazione normativa in soli tre mesi.
- Costruisci sistemi di gestione del rischio o infrastrutture di stress test per CCAR, DFAST, Basel III e Solvency II.
- Utilizza modelli e funzioni per quantificare l’esposizione al rischio (per esempio, rischi operativi, di mercato e di credito), convalida i modelli tramite i back-test VaR e l’Expected Shortfall e integra i metodi tradizionali con algoritmi di machine learning e l’analisi testuale.
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- Due mondi che coincidono: gestione del rischio finanziario e progettazione Model-Based (18:44)
- Integrare l’analisi e la modellazione del rischio in un’applicazione di produzione aziendale
- 6 rischi finanziari modellati in MATLAB
- Una piattaforma tecnologica con un cuore MATLAB: una storia vera di ingegneria finanziaria (28:22)
Previsione e modellazione finanziaria
- Utilizza le app interattive per adattare i dati di serie storiche ai modelli econometrici (tra cui ARMA, ARIMA, GARCH, EGARCH e GJR) o agli algoritmi di machine learning.
- Interfaccia i dati con i modelli DSGE per prevedere le variabili economiche fondamentali.
- Utilizza le funzioni per modellare e prevedere i tassi d’interesse in base ai parametri stimati dai modelli Nelson-Siegel o Svensson.
Prezzi dei derivati
- Utilizzando la simulazione Monte Carlo in MATLAB puoi calcolare il prezzo e le variabili greche delle opzioni esotiche molto più velocemente rispetto all’esecuzione in Visual Basic, R e Python.
- Scegli tra diversi metodi di quotazione (per esempio, equazioni chiuse, alberi binomiali e trinomiali e il modello di volatilità stocastica) per determinare il prezzo delle opzioni. Queste includono opzioni europee, americane e asiatiche, opzioni barriera, opzioni cap, floor e swap e derivati da più attività sottostanti.
- Esegui applicazioni computazionalmente intense in parallelo o distribuiscile a una GPU.
- Interfacciale con Numerix.
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Assicurazioni e scienze attuariali
- Analizza set di dati di grandi dimensioni, crea modelli attuariali personalizzati e accelera le simulazioni con facilità utilizzando la parallelizzazione.
- Costruisci modelli di rischio personalizzati utilizzando MATLAB come piattaforma per Solvency II.
- Stabilisci i prezzi di prodotti assicurativi quali polizze a rendita variabile, polizze di minimo garantito, assicurazioni vitalizie e polizze miste.
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