Quelques lignes de code MATLAB suffisent pour vous permettre de prototyper et valider des modèles financiers informatiques et d’accélérer leurs traitements à l’aide de calculs parallèles pour les mettre directement et facilement en production.
Les principales institutions utilisent MATLAB pour évaluer des taux d’intérêt, réaliser des stress tests et gérer leurs portefeuilles de plus en plus complexes en effectuant des transactions en moins d’une seconde.
- MATLAB est rapide : exécutez des analyses des risques et des portefeuilles jusqu’à 120 fois plus rapidement que R, 100 fois plus rapidement qu’Excel/VBA et 64 fois plus rapidement que Python.
- MATLAB génère automatiquement les rapports pour l’évaluation des modèles et la validation réglementaire.
- Les analystes utilisent des outils et applications préconfigurés en « clic bouton » pour visualiser les résultats partiels et déboguer les modèles.
- Les équipes IT peuvent déployer des modèles IP protégés directement dans des applications PC ou web telles qu’Excel, Tableau, Java, C++ et Python.
- MATLAB comprend une interface qui permet d’importer des données de marché historiques ou en temps réel, depuis des sources gratuites ou non comme Bloomberg, Refinitiv ou FRED.
- MATLAB traite des données massives ainsi que des données en streaming provenant de sources traditionnelles et alternatives.
« En tant que gérant de portefeuilles, MATLAB nous permet de nous concentrer sur nos compétences métier et de déployer un tableau de bord pour monitorer nos portefeuilles optimisés via une gestion quantitative des risques. Le bénéfice pour notre équipe a été immédiat. »
Gestion du risque de modèle
Modelscape
Gouverner, développer, valider, implémenter et surveiller des modèles pour tous les secteurs d'activité
Utilisation de MATLAB pour la finance quantitative et la gestion du risque
Gestion des investissements
- Développez et faites évoluer vos tableaux de bord destinés aux gérants de portefeuilles, avec des rapports de risques intraday, de validation et d’exécution des transactions.
- Utilisez des outils préconfigurés pour l’optimisation de vos portefeuilles à l’aide des méthodes de la moyenne-variance (MV), de l’écart absolu moyen (MAD), de la Value-at-Risk (VaR) et VaR conditionnelle (CVaR), ainsi que du modèle Black-Litterman.
- Mesurez vos performances via l’alpha ajusté au risque (risk-adjusted), de la Tracking Error, des maximum drawdowns et du ratio de Sharpe.
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Gestion du risque
- Automatisez, augmentez et apportez la capacité de création de rapports exécutable tout au long du cycle de vie du modèle de risque. Les modèles passent par les étapes de validation, d’évaluation, d’implémentation et de validation réglementaire en trois mois seulement.
- Développez des systèmes de gestion du risque et une infrastructure de stress tests pour CCAR, DFAST, Bâle III et Solvabilité II.
- Utilisez des modèles et des fonctions permettant de quantifier l’exposition au risque (marché, crédit, opérationnel, etc.), validez vos modèles en les backtestant facilement en VaR et CVaR, et ajoutez des algorithmes de Machine Learning et des fonctions d’analyse de textes.
Découvrez les success stories de nos clients :
- La rencontre entre deux mondes : gestion des risques financiers et approche Model-Based Design (18:44)
- Intégrer l'analyse et la modélisation des risques dans une application d'entreprise en production
- 6 risques financiers modélisés dans MATLAB
- Une plateforme technologique basée sur MATLAB : une vraie histoire d'ingénierie financière (28:22)
Prévisions financières et modélisation
- Utilisez des applications clic-bouton pour adapter vos données de séries temporelles aux modèles économétriques (ARMA, ARIMA, GARCH, EGARCH, GJR) ou aux algorithmes de Machine Learning.
- Intégrez des modèles DSGE pour la prédiction des principaux indicateurs économiques.
- Utilisez des fonctions pour la calibration de modèles de taux d’intérêt basée sur l’approche de Nelson-Siegel-Svensson.
Pricing de dérivés
- Calculez des prix et des grecques pour les options exotiques, à l’aide de la simulation de Monte-Carlo dans MATLAB, beaucoup plus rapidement qu’avec Visual Basic, R et Python.
- Sélectionnez différentes méthodes de pricing (comme les solutions de forme fermée, les arbres binomiaux et trinomiaux, ou encore la volatilité stochastique) pour définir le prix des options. Cela inclut les options européennes, américaines, asiatiques, les options à barrière, les caps, les floors, les swaps, et les dérivés aux sous-jacents multi-classes.
- Exécutez des applications complexes en parallèle et déployez les sur un GPU (processeurs graphiques).
- Interfaçage avec Numerix.
Assurance et science actuarielle
- Analysez des jeux de données volumineux, créez des modèles actuariels personnalisés et accélérez facilement vos simulations grâce à la parallélisation.
- Construisez des modèles de risque personnalisés avec MATLAB en tant que plateforme pour Solvabilité II.
- Pricez les différents produits d’assurance tels que les variables annuities, les options à bénéfice minimum garanti, les assurances à échéance et les assurances mixtes.
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Un guide pratique : modélisation des risques financiers avec MATLAB
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