MATLAB

Para finanzas cuantitativas y gestión de riesgos

Utilice MATLAB para importar datos, desarrollar algoritmos, depurar código, aumentar la potencia de procesamiento, etc.

Con unas pocas líneas de código de MATLAB, es posible prototipar y validar modelos financieros computacionales, acelerar esos modelos mediante el procesamiento paralelo e integrarlos directamente en la producción.

Instituciones de primer orden emplean MATLAB para determinar los tipos de interés, realizar pruebas de stress, gestionar carteras de varios miles de millones de dólares y llevar a cabo el trading de instrumentos complejos en menos de un segundo.

Gestión de inversiones

Cree y desarrolle paneles para gestores de carteras con informes de riesgos intradiarios y capacidades de valoración y trading.

Use herramientas prediseñadas para llevar a cabo optimización de carteras mediante los métodos de media-varianza, desviación absoluta de la media (MAD), valor en riesgo condicional (CVaR) y Black-Litterman.

Mida el rendimiento de la inversión mediante alfas ajustadas al riesgo, errores de tracking, máximos drawdowns y el índice de Sharpe.

Gestión de riesgos

Automatice, potencie y proporcione generación de informes ejecutables durante todo el ciclo de vida del modelo de riesgo. Pase sus modelos por validación, revisión, implementación y aprobación normativa en tan solo tres meses.

Cree sistemas de gestión de riesgos o infraestructuras de pruebas de stress para CCAR, DFAST, Basilea III y Solvencia II.

Utilice modelos y funciones para cuantificar la exposición al riesgo (por ejemplo, riesgos de mercado, de crédito y operativos), valide los modelos mediante backtesting de shortfall esperado y valor en riesgo, y complemente los métodos tradicionales con algoritmos de machine learning y analítica de texto.

Trading algorítmico

Desarrolle estrategias de trading mediante métodos tradicionales (por ejemplo, indicadores técnicos o modelos econométricos) o algoritmos de machine learning más innovadores.

Ejecute estrategias de trading en tiempo real mediante código de MATLAB.

Predicción y modelado financieros

Use apps sencillas para ajustar datos de series temporales con modelos econométricos (por ejemplo, ARMA, ARIMA, GARCH, EGARCH o GJR) o algoritmos de machine learning.

Interfaz para modelos DSGE que permite predecir variables económicas clave.

Utilice funciones para el modelado y la previsión de los tipos de interés basadas en parámetros estimados a partir de los modelos de Nelson-Siegel o Svensson.

Valoración de derivados

Calcule el precio y las variables griegas de opciones exóticas mediante la simulación Monte Carlo en MATLAB significativamente más rápido que con su ejecución en Visual Basic, R o Python.

Elija varios métodos de valoración (por ejemplo, ecuaciones cerradas, árboles binarios, árboles ternarios y el modelo de volatilidad estocástica) para fijar el precio de las opciones. Entre ellas se incluyen las opciones europeas, las opciones americanas, las opciones asiáticas, las opciones con barrera, caps, floors, swaps y derivados de activos multisubyacentes.

Ejecute aplicaciones de cálculo intensivo en paralelo o despliéguelas en una GPU.

Interfaz para Numerix.

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