Quantitatives Finanz- und Risikomanagement

 

MATLAB für quantitatives Finanz- und Risikomanagement

Verwenden Sie MATLAB, um Daten zu importieren, Algorithmen zu entwickeln, Code zu debuggen, die Rechenleistung hochzuskalieren und mehr.

 

Mit nur wenigen Zeilen MATLAB®-Code können Sie Finanzmodelle erstellen und validieren, diese Modelle durch parallele Verarbeitung beschleunigen und sie direkt in Produktionsumgebungen einbinden.

Führende Finanzinstitute verwenden MATLAB, um Zinssätze zu ermitteln, Stresstests durchzuführen, milliardenschwere Portfolios zu verwalten und komplexe Finanzinstrumente in weniger als einer Sekunde zu handeln.

  • MATLAB ist schnell: Sie können Prototypen für Risiko- und Portfolioanalysen bis zu 120-mal schneller ausführen als in R, 100-mal schneller als in Excel/VBA und bis zu 64-mal schneller als in Python.
  • MATLAB generiert automatisch eine Dokumentation für die Modellüberprüfung und die aufsichtsbehördliche Zulassung.
  • Analysten verwenden vorgefertigte Apps und Werkzeuge, mit denen sie Zwischenergebnisse visualisieren und Modelle debuggen können.
  • IT-Gruppen können das geistige Eigentum von Modellen schützen und die zugehörige Funktionalität direkt in Desktop- und Webanwendungen wie Excel, Tableau, Java, C++ und Python bereitstellen.
  • MATLAB umfasst eine Schnittstelle für den Import von historischen und in Echtzeit erfassten Marktdaten aus kostenlosen und kostenpflichtigen Quellen wie Bloomberg, Thomson Reuters, FactSet, FRED und Twitter.
  • MATLAB verarbeitet Big Data und Streaming-Daten sowohl aus traditionellen als auch aus alternativen Datenquellen.

„Dank MATLAB können wir uns auf unsere Kernkompetenzen als Investmentexperten konzentrieren und ein Dashboard für quantitatives Risikomanagement und Portfolio-Optimierung bereitstellen, das unserem gesamten Team vom ersten Tag an Nutzen gebracht hat.“

Mathew John und Jason Liddle, SMMI

Einsatz von MATLAB im Finanzwesen und Risikomanagement

Investment Management

  • Sie können Dashboards für Portfolio-Manager erstellen und weiterentwickeln inklusive Intraday-Risikoberichten, Bewertungen und der Ausführung von Trades.
  • Verwenden Sie vorgefertigte Tools für die Optimierung von Portfolios mit Methoden wie Mean-Variance, Mean Absolute Deviation (MAD), Conditional Value at Risk (CVaR) und Black-Litterman.
  • Messen Sie die Performance von Investments mit risikobereinigten Alphas, Tracking Errors, maximalen Drawdowns und der Sharpe Ratio.

Risikomanagement

  • Automatisierung, Erweiterung und Bereitstellung ausführbarer Berichte über den gesamten Lebenszyklus des Risikomodells. Sie können ein Modell in nur drei Monaten validieren, überprüfen, implementieren und behördlich genehmigen lassen.
  • Erstellen Sie Risikomanagement-Systeme oder eine Stresstest-Infrastruktur für CCAR, DFAST, Basel III und Solvency II.
  • Verwenden Sie Modelle und Funktionen, um Risikoanfälligkeiten zu quantifizieren (z. B. Markt-, Kredit- und operationelle Risiken), validieren Sie die Modelle mit VaR und Expected Shortfall Backtesting und ergänzen Sie die traditionelle Methoden mit Machine Learning-Algorithmen und Textanalytik.

Algorithmischer Handel

  • Entwickeln Sie Handelsstrategien mit traditionellen Methoden (z. B. technischen Indikatoren oder ökonometrischen Modellen) oder innovativen Machine Learning-Algorithmen.
  • Führen Sie Handelsstrategien in Echtzeit unter Verwendung von MATLAB-Code aus.

Finanzprognose und -modellierung

  • Verwenden Sie Point-and-Click Apps, um Zeitreihendaten mit ökonometrischen Modelle (z. B. ARMA, ARIMA, GARCH, EGARCH, GJR) oder Machine Learning-Algorithmen zu fitten.
  • Nutzen Sie Schnittstellen zu DSGE-Modellen, um wichtige ökonomische Variablen vorherzusagen.
  • Verwenden Sie Funktionen für die Modellierung und Prognose von Zinssätzen auf der Grundlage von Parametern, die mit Nelson-Siegel- oder Svensson-Modellen geschätzt werden.

Bewertung von Derivaten

  • Berechnen Sie Preise und Greeks exotischer Optionen mit Monte-Carlo-Simulationen deutlich schneller in MATLAB als mit Visual Basic, R oder Python.
  • Wählen Sie zwischen unterschiedlichen Preisbestimmungsmethoden für Optionen (z. B. geschlossenen Gleichungen, Binomial- und Trinomialbäume und stochastischen Volatilitätsmodellen). Diese umfassen europäische Optionen, amerikanische Optionen, asiatische Optionen, Barrier-Optionen, Caps, Floors, Swaps und multi-underlying Derivaten.
  • Sie können rechenintensive Anwendungen parallelisieren oder auf einer GPU ausführen.
  • Nutzen Sie die Schnittstelle zu Numerix.

Versicherungen und Aktuarwissenschaften

  • Analysieren Sie umfangreiche Datenmengen, erstellen Sie individuelle versicherungsmathematische Modelle und beschleunigen Sie Simulationen mit einfachen Mitteln durch Parallelisierung.
  • Erstellen Sie individuelle Risikomodelle mit MATLAB als Plattform für Solvency II.
  • Bestimmen Sie Preise für unterschiedliche Versicherungsprodukte, wie variable Annuitäten, garantierte Mindestleistungsoptionen, Risko- sowie kapitalgebundene Lebensversicherungspolicen.