Mit nur wenigen Zeilen MATLAB Programmcode lassen sich Modelle für Computational Finance prototypisieren und validieren, mithilfe von Parallelverarbeitung beschleunigen und direkt in die Produktion überführen.
Führende Finanzinstitute nutzen MATLAB, um Zinssätze zu bestimmen, Stresstests durchzuführen, Portfolios im Milliarden-Dollar-Bereich zu verwalten und komplexe Instrumente 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 Dokumentationen für die Modellüberprüfung und die aufsichtsrechtliche Zulassung.
- Analysten verwenden vorgefertigte Apps und Tools, mit denen sie Zwischenergebnisse visualisieren und Modelle debuggen können.
- IT-Abteilungen können IP-geschützte Modelle direkt in Desktop- und Webanwendungen wie Excel, Tableau, Java, C++ und Python bereitstellen.
- MATLAB umfasst eine Schnittstelle für den Import von historischen und Echtzeit-Marktdaten aus freien und kostenpflichtigen Quellen, wie Bloomberg, Refinitiv und FRED.
- MATLAB verarbeitet Big Data und Streaming-Daten aus traditionellen und alternativen Datenquellen.
„MATLAB hat es uns ermöglicht, uns auf unsere Kernkompetenzen als Investmentfachleute zu konzentrieren und ein Dashboard für quantitatives Risikomanagement und Portfoliooptimierung bereitzustellen, das vom ersten Tag an in unserem gesamten Team Mehrwert geschaffen hat.“
MODELL-RISIKOMANAGEMENT
Modelscape
Verwaltung, Entwicklung, Validierung, Implementierung und Überwachung von Modellen aller Geschäftsbereiche
Einsatz von MATLAB im Finanz- und Risikomanagement
Investitionsmanagement
- Erstellen Sie Dashboards für Portfoliomanager und entwickeln Sie sie dann weiter, mit Intraday-Risikoberichterstattung, Bewertung und Handelsausführung.
- Optimieren Sie Portfolios mithilfe vorgefertigter Tools für Mean-Variance, Conditional Value-at-Risk (CVaR), benutzerdefinierte Ziele und Black-Litterman-Methoden.
- Messen Sie die Performance von Investments mit risikobereinigten Alphas, Tracking Errors, maximalen Drawdowns und der Sharpe Ratio.
Entdecken Sie Erfolgsberichte von Kunden:
- Helaba Invest entwickelt und implementiert unternehmensweite Finanzanalyse-Software
- Aberdeen Asset Management implementiert Machine-Learning-basierte Portfolioallokationsmodelle in der Cloud
- Frontier Advisors entwickelt eine webbasierte Plattform für Portfolioanalysen
- Quantitative Asset-Verwaltung und Machine Learning für institutionelle Investitionen (16:38)
Produkte
Risikomanagement
- Entwickeln und validieren Sie Modelle für Ausfallwahrscheinlichkeit (PD), Verlustquote bei Ausfall (LGD) und Ausfallkredithöhe (EAD). Berechnen Sie den erwarteten Kreditverlust (ECL), um die Compliance mit IFRS9 und CECL zu unterstützen. Verwenden Sie statistische Tests, um die Modellleistung zu bewerten und aufsichtsrechtliche Berichte zu erstellen.
- Analysieren Sie Value-at-Risk (VaR) und Expected Shortfall (ES) und führen Sie Backtests durch – mithilfe erweiterter Analysen und Unterstützung für ein breites Spektrum an Risikofaktoren. Führen Sie Szenarioanalysen und Stresstests durch, um die Sensitivität und Widerstandsfähigkeit des Portfolios unter ungünstigen Bedingungen zu bewerten.
- Optimieren Sie das Modellrisikomanagement mit Validierungstools und automatisierter Berichterstattung. Beschleunigen Sie umfangreiche Risikosimulationen mit Parallel-Computing-Funktionen.
- Erstellen Sie Risikomanagementsysteme oder Stresstest-Infrastrukturen für CCAR, DFAST, Basel III und Solvency II.
Entdecken Sie Erfolgsberichte von Kunden:
- Das Aufeinandertreffen zweier Welten: Risikomanagement im Finanzwesen und modellbasiertes Design (18:44)
- Integration von Risikoanalyse und Modellierung in eine produktive Unternehmensanwendung
- 6 Finanzrisikomodelle in MATLAB
- Eine Technologieplattform mit MATLAB-Struktur: Eine wahre Geschichte aus dem Finanz-Engineering (28:22)
Weitere Informationen
Finanzprognose und -modellierung
- Verwenden Sie Point-and-Click-Apps, um Zeitreihen mit ökonometrischen Modellen (z. B. ARMA, ARIMA, GARCH, EGARCH, GJR) oder Machine-Learning-Algorithmen anzupassen.
- Nutzen Sie eine Schnittstelle zu DSGE-Modellen, um wichtige ökonomische Variablen zu prognostizieren.
- Verwenden Sie Funktionen für Zinsmodellierung und -prognose auf Basis von Parametern, die aus den Nelson-Siegel- oder Svensson-Modellen geschätzt wurden.
Derivatebewertung
- Ermitteln Sie Preise und Griechen exotischer Optionen mithilfe von Monte-Carlo-Simulation in MATLAB und arbeiten Sie damit deutlich schneller als in Visual Basic, R und Python.
- Wählen Sie verschiedene Preisbestimmungsmethoden (z. B. geschlossene Formeln, Binomialbäume, Trinomialbäume und das stochastische Volatilitätsmodell), um Optionen zu bewerten. Dazu zählen europäische, amerikanische und asiatische Optionen, Barrier-Optionen, Caps, Floors, Swaps und Derivate mit mehreren Basiswerten.
- Führen Sie rechenintensive Anwendungen parallel aus oder stellen Sie sie auf einer Grafikkarte bereit.
- Nutzen Sie die Schnittstelle zu Numerix.
Versicherungs- und Aktuarmathematik
- Analysieren Sie große Datensätze, erstellen Sie benutzerdefinierte aktuarielle Modelle und beschleunigen Sie die Simulationen einfach mithilfe der Parallelisierung.
- Erstellen Sie benutzerdefinierte Risikomodelle mit MATLAB als Plattform für Solvency II.
- Bewerten Sie verschiedene Versicherungsprodukte, z. B. Variable Annuities, Optionen mit garantierter Mindestleistung, Risikolebensversicherungen und Kapitallebensversicherungen.
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