In poche righe di codice MATLAB è possibile prototipare e validare modelli di finanza computazionale, accelerarli utilizzando l’elaborazione parallela e portarli direttamente in produzione.
I principali istituti utilizzano MATLAB per determinare i tassi di interesse, eseguire stress test, gestire portafogli multimiliardari e negoziare 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 in 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 tra cui Bloomberg, Refinitiv e FRED
- MATLAB gestisce big data e dati in streaming provenienti da fonti tradizionali e alternative
“MATLAB ci ha consentito di concentrarci sulle nostre competenze principali come professionisti degli investimenti e di distribuire una dashboard di gestione quantitativa del rischio e di ottimizzazione del portafoglio che ha generato valore fin dal primo giorno per tutto il nostro team.”
GESTIONE DEL RISCHIO DI MODELLO
Modelscape
Controllo, sviluppo, validazione, implementazione e monitoraggio dei modelli tra diverse linee di business
Utilizzo di MATLAB per la finanza e la gestione del rischio
Gestione degli investimenti
- Crea e sviluppa dashboard per i gestori di portafoglio, con funzionalità di rendicontazione dei rischi infragiornalieri, valutazione ed esecuzione delle transazioni.
- Ottimizza i portafogli utilizzando strumenti predefiniti per media-varianza, conditional value-at-risk (CVaR), obiettivi personalizzati e metodi Black-Litterman.
- Misura le performance degli investimenti utilizzando alpha risk-adjusted, errori di tracking, massimi drawdown e indice di Sharpe.
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- Helaba Invest sviluppa e distribuisce un software di analisi finanziaria aziendale
- Aberdeen Asset Management implementa modelli di allocazione del portafoglio basati sul Machine Learning nel Cloud
- Frontier Advisors sviluppa una piattaforma basata su web per l’analisi del portafoglio
- Gestione quantitativa del portafoglio e Machine Learning per gli investimenti istituzionali (16:38)
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Gestione del rischio
- Sviluppa e valida modelli di probabilità di insolvenza (PD), perdita in caso di insolvenza (LGD) ed esposizione in caso di insolvenza (EAD). Calcola le perdite di credito attese (ECL) per garantire la conformità a IFRS9 e CECL. Usa test statistici per valutare le prestazioni del modello e generare report normativi.
- Analizza ed effettua il backtest di Value-at-Risk (VaR) ed Expected Shortfall (ES) utilizzando strumenti analitici avanzati e supporto per un’ampia gamma di fattori di rischio. Esegui analisi di scenari e stress test per valutare la sensibilità e la resilienza del portafoglio in condizioni avverse.
- Snellisci la gestione del rischio di modello con strumenti di validazione e rendicontazione automatizzata. Accelera le simulazioni di rischio su larga scala grazie alle funzionalità di calcolo parallelo.
- Crea sistemi di gestione del rischio o infrastrutture di stress test per CCAR, DFAST, Basilea III e Solvency II.
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- L’incontro di due mondi: gestione del rischio finanziario e progettazione Model-Based (18:44)
- Integrazione dell’analisi e della modellazione del rischio in un’applicazione aziendale di produzione
- 6 rischi finanziari modellati in MATLAB
- Una piattaforma tecnologica con un cuore MATLAB: una storia vera di ingegneria finanziaria (28:22)
Ulteriori informazioni
- Olam CFSG sviluppa un sistema di Trade Management per i mercati delle commodity e dei derivati
- Backtest di un modello di Deep Learning per il trading algoritmico su dati del limit order book
- Backtesting delle strategie di investimento con MATLAB (35:39)
- Framework di strategie di backtesting in Financial Toolbox (2:17)
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Previsione e modellazione finanziaria
- Usa app point-and-click per eseguire il fitting di dati di serie storiche con modelli econometrici (ad esempio ARMA, ARIMA, GARCH, EGARCH, GJR) o con algoritmi di Machine Learning.
- Interfacciati con i modelli DSGE per prevedere le principali variabili economiche.
- Utilizza funzioni per la modellazione e la previsione dei tassi di interesse basate su parametri stimati dai modelli di Nelson-Siegel o di Svensson.
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Prezzo dei derivati
- Calcola prezzo e variabili greche delle opzioni esotiche utilizzando la simulazione Monte Carlo in MATLAB in modo significativamente più rapido rispetto a Visual Basic, R e Python.
- Scegli vari metodi di prezzatura (ad es. formule in forma chiusa, alberi binomiali, alberi trinomiali e modelli a volatilità stocastica) per calcolare il prezzo delle opzioni. Questi includono opzioni europee, americane, asiatiche, barrier, cap, floor, swap e derivati su più attività sottostanti.
- Esegui applicazioni ad alta intensità di calcolo in parallelo o distribuiscile su GPU.
- Esegui l’interfacciamento con Numerix.
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Assicurazioni e scienze attuariali
- Analizza grandi set di dati, crea modelli attuariali personalizzati e accelera facilmente le simulazioni utilizzando la parallelizzazione.
- Crea modelli di rischio personalizzati utilizzando MATLAB come piattaforma per Solvency II.
- Stima il prezzo di diversi prodotti assicurativi come rendite variabili, opzioni con beneficio minimo garantito, assicurazioni a termine e polizze vita miste.
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