只需用幾行 MATLAB 代碼，即可進行金融計算的建模并對其進行驗證，通過并行處理來提高模型運算速度，然后直接將它們運用于日常業務中。

頂尖機構使用 MATLAB 來確定利率、進行壓力測試、管理數十億美元的投資組合，并在瞬間完成復雜金融產品的交易。

MATLAB 可進行快速運算：運行風險和投資組合分析模型可比在 R 中快達 120 倍，比在 Excel/VBA 中快達100 倍，比 Python快達 64 倍。

MATLAB 可以自動生成記錄供模型復查以及滿足監管合規的要求。

分析師可以使用預置的應用和工具來可視化中間結果并調試模型。

IT 團隊可以將用MATLAB開發的模型直接部署到桌面和 Web 應用程序中（如 Excel、Tableau、Java、C++ 和 Python）。

MATLAB 含有從免費和付費來源（包括 Bloomberg、Thomson Reuters、FactSet、FRED 和 Twitter）導入歷史和實時市場數據的界面。

MATLAB 可以對從各種數據源導入的大量實時數據流進行處理 。

投資管理

為投資經理開發并持續完善控制工具，提供當日風險報告、評估和交易等功能。

使用預置的工具，通過均值-方差、平均絕對離差 (MAD)、條件風險值 (CVaR) 和 Black-Litterman 模型執行投資組合優化。

運用風險調整后的 alpha值、跟蹤誤差、最大跌幅和夏普比率（Sharpe ratio）來衡量投資業績。

風險管理

在整個風險模型生命周期內自動化、加強并提供可執行的報告。僅需三個月即可完成模型驗證、模型審核、模型實施和合規審批的流程。

針對美聯儲銀行壓力測試（ CCAR）、多德-弗蘭克法案壓力測試 （DFAST）、巴塞爾協議3（Basel III） 和 歐盟償付能力II（Solvency II） 這些監管要求來構建風險管理體系或壓力測試架構。

使用模型和函數來量化風險暴露（如市場風險、信用風險和運營風險等），使用 VaR 和預期缺口回測進行模型的驗證，用機器學習算法和文本分析作為傳統方法的補充。

算法交易

使用傳統方法（例如技術指標或計量經濟模型）或更前沿的機器學習算法來制定交易策略。

使用 MATLAB 代碼實時執行交易策略。

金融預測和建模

運動MATLAB的應用程序，只需移動鼠標并點擊，，即可導入時間序列的數據完成計量經濟模型的擬合（例如 ARMA、ARIMA、GARCH、EGARCH、GJR）或機器學習算法。

MATLAB提供了DSGE 模型界面來預測關鍵經濟變量的。

根據 Nelson-Siegel 或 Svensson 模型估算的參數進行利率建模和預測。

衍生品定價

使用 MATLAB 中的 Monte Carlo 模擬計算變異期權（exotic option）的價格和敏感度指標變量，遠遠快于其在 Visual Basic、R 和 Python 中的運算速度。

選擇多種方法（例如閉合方程、二叉樹、三叉樹和隨機波動模型）來對期權進行定價，包括歐式期權、美式期權、亞式期權、障礙期權、利率封頂期權、利率保底期權、互換期權和多基礎資產衍生品。

并行運行計算密集型應用程序或者將它們部署到 GPU。

與 Numerix 進行交互。

保險和精算學

分析大數據集，創建定制的精算模型，并使用并行化輕松加快模擬運算速度。

以 MATLAB 為平臺，針對 Solvency II 構建自定義風險模型。

對多種保險產品（如變額年金、最低收益保證期權、定期保險和養老保險）進行定價。

MathWorks 在線視頻

MATLAB 最前線：風險管理知多少

MATLAB是金融研究和建模的重要平臺。全球各大銀行，資產管理公司，保險公司和監管機構使用MATLAB進行金融分析，如投資組合優化，壓力測試，以及分析市場風險，信用風險，操作風險和欺詐監控。本次網絡研討會將著重介紹如何使用MATLAB作為風險分析的平臺。亮點包括：

·MATLAB在市場風險，信用風險，操作風險分析的功能

·MATLAB作為風險管理平臺的實例