Financial Toolbox

Analyser des données financières et développer des modèles financiers

Financial Toolbox™ propose des fonctions pour la modélisation mathématique et l'analyse statistique des données financières. Vous pouvez analyser, backtester et optimiser les portefeuilles d'investissement en tenant compte du turnover, des coûts de transaction, des contraintes semi-continues et du nombre minimal ou maximal d'actifs. La toolbox vous permet d'estimer les risques, de modéliser des scorecards de crédit, d'analyser les courbes de taux, de pricer des instruments fixed-income et des options européennes, et vous aide à mesurer la performance des investissements.

Des outils d'équations différentielles stochastiques (EDS) vous permettent d'effectuer la modélisation et la simulation de divers processus stochastiques. Les fonctions d'analyse de séries temporelles vous permettent d'effectuer des transformations ou des régressions avec des données manquantes et d'effectuer des conversions entre différents calendriers de trading et conventions de comptage de jours.

En savoir plus:

Analyse de données financières
Optimisation des portefeuilles et allocation d'actifs
Modélisation financière

Livre blanc gratuit

Modélisation CECL et IFRS 9 dans MATLAB : mesure des pertes de crédit attendues

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Analyse de données financières

Prétraitez et analysez des données financières.

Prétraitement des données

Convertissez les formats de date et d'heure, en tenant compte des conventions relatives aux jours ouvrés et au comptage de jours, des calendriers de trading personnalisés et des dates de paiement de coupon. Utilisez les fonctions de timetable de MATLAB^® pour supprimer les entrées avec des valeurs manquantes ou aberrantes et pour rééchantillonner, agréger et synchroniser les données temporelles.

Prétraitement de données de séries temporelles avec MATLAB

Gestion des données tabulaires horodatées avec une timetable

Indicateurs techniques et diagrammes financiers

Calculez des indicateurs techniques (notamment les moyennes mobiles, les momentums, les oscillateurs, les indicateurs de volume et le taux de change) et créez des diagrammes financiers (notamment des graphiques en chandeliers, Ouverture-Maximum-Minimum-Clôture et des bandes de Bollinger).

Diagrammes financiers et indicateurs techniques

Mesures de performance des investissements

Évaluez la performance des investissements avec des fonctions intégrées de calcul de métriques, notamment le ratio de Sharpe, le ratio d'information, la tracking error, le rendement ajusté en fonction du risque, les moments partiels inférieurs d'échantillons et attendus, le maximum drawdown et le maximum drawdown attendu.

Equity Curve obtenue par backtesting avec mesures de performance

Optimisation des portefeuilles et allocation d'actifs

Construisez, optimisez et analysez des portefeuilles avec divers objectifs et contraintes.

Approches pour l'optimisation de portefeuilles

Optimisez vos portefeuilles avec les méthodes de la moyenne-variance, de l'écart absolu moyen (MAD) et de la Value-at-Risk conditionnelle (CVaR).

Débuter avec l’optimisation de portefeuilles (4:12)

Allocation d'actifs - parité des risques hiérarchiques (2:42)

Application d'optimisation de portefeuilles créée avec MATLAB et Financial Toolbox.

Portefeuilles efficients et frontières efficientes

Estimez le portefeuille efficient et ses pondérations qui maximisent le ratio de Sharpe, visualisez les frontières efficientes et calculez les risques du portefeuille, notamment l'écart-type, l'écart absolu moyen (MAD), la Value-at-Risk (VaR) et la Value-at-Risk conditionnelle (CVaR) du portefeuille.

Optimisation de portefeuille CVaR (4:56)

Frontière efficiente et portefeuille optimal

Contraintes des portefeuilles et coûts des transactions

Appliquez des contraintes d'optimisation de portefeuilles, notamment des contraintes d'erreur de tracking, d'égalité et d'inégalité linéaires, de borne, de budget, de groupe, de ratio de groupe, de turnover moyen, de turnover unilatéral et de nombre minimal ou maximal d'actifs. Intégrez des coûts de transaction proportionnels ou fixes dans l'optimisation du rendement du portefeuille brut ou net.

Graphique de frontières efficientes de portefeuilles à divers seuils de turnover

Environnement de backtesting de stratégies

Définissez des stratégies d'investissement et utilisez l'environnement de backtesting pour exécuter des backtests, analyser les résultats et générer des mesures de performance pour vos stratégies à partir de données du marché historiques ou simulées. Intégrez des indicateurs techniques, des sentiments et tout autre signal de trading dans vos stratégies. L'environnement supporte également les coûts de transaction personnalisés, les fenêtres glissantes ou en expansion, le trading sur marge et les portefeuilles court terme et long terme.

Environnement de stratégies de backtesting dans Financial Toolbox (2:17)

Equity Curves permettant de comparer les backtests de plusieurs stratégies d'investissement

Modélisation financière

Analysez le cash-flow, évaluez le prix des titres fixed-income et des options européennes et réalisez des simulations de Monte-Carlo.

Analyse de cash-flow

Utilisez Financial Toolbox pour calculer les valeurs présentes et futures, déterminer les taux internes de rendement nominal, effectif et modifié, calculer l'amortissement et la dépréciation et déterminer le taux d'intérêt périodique payé sur des prêts ou des annuités.

Diagramme de cash-flow

Analyse de titre fixed-income et pricing d'options

Calculez le prix, le taux actuariel, la durée et la convexité des titres fixed-income. Procédez à des analyses, notamment la date et le montant des cash-flows ou encore le mapping temps/cash-flow pour les obligations. Calculez les prix des options et les grecques en utilisant les formules de Black et de Black-Scholes. Vous pouvez modéliser, pricer des instruments financiers complexes et effectuer des opérations de couverture avec Financial Instruments Toolbox™.

Reinforcement Learning pour le trading (4:15)

Valeurs gamma et delta pour un portefeuille d'options d'achat

Valeurs gamma (hauteur sur l'axe z) et delta (couleur) pour un portefeuille d'options d'achat

Simulation de Monte-Carlo

Générez des variables aléatoires pour les simulations de Monte-Carlo basées sur divers modèles d'équations différentielles stochastiques (EDS), notamment les modèles de mouvement brownien, de mouvement brownien géométrique, d'élasticité constante de la variance, de Cox-Ingersoll-Ross, de Hull-White/Vasicek et de Heston.