Financial Toolbox

금융 데이터를 분석하고 금융 모델을 개발할 수 있습니다.

 

Financial Toolbox™는 금융 데이터의 수학적 모델링과 통계 분석을 위한 함수를 제공합니다. 예금 회전수, 거래 비용, 반연속 제약 조건, 최소 또는 최대 자산 수를 고려하여 투자 포트폴리오를 분석, 백테스트 및 최적화할 수 있습니다. 이 툴박스를 이용하면 위험을 추정하고 신용 평점표를 모델링하고, 수익률 곡선을 분석하며, 고정 수익 상품 및 유럽 옵션 가격을 책정하고, 투자 성과를 측정할 수 있습니다.

확률 미분 방정식(SDE) 툴을 사용하면 다양한 확률 과정을 모델링 및 시뮬레이션할 수 있습니다. 시계열 분석 함수를 통해 누락 데이터의 변환 또는 회귀를 수행하고 서로 다른 거래 캘린더와 일수 계산법을 상호 전환할 수 있습니다.

시작하기:

금융 데이터 분석

금융 데이터를 전처리 및 분석할 수 있습니다.

데이터 전처리

영업일 규칙, 일수 계산법, 사용자 지정 거래 캘린더, 쿠폰 이자 날짜를 고려하여 날짜 및 시간 형식을 변환합니다. MATLAB®의 타임테이블 기능을 사용하여 누락된 데이터 및 이상값이 있는 항목을 제거하고 시간 관련 데이터를 리샘플링, 집계 및 동기화할 수 있습니다.

기술적 지표 및 금융 차트

기술적 지표(이동평균, 모멘텀, 오실레이터, 거래량 지표, 변화율 등)를 계산하고 금융 차트(캔들스틱, OHLC, 볼린저 밴드 차트 등)를 만들 수 있습니다.

금융 차트 및 기술적 지표.

투자 성과 메트릭

샤프 비율, 정보 비율, 추적 오차, 위험조정 수익률, 표본 하향 편적률, 예상 하향 편적률, 최대 낙폭, 예상 최대 낙폭 등의 메트릭을 계산하는 내장 함수를 사용하여 투자 성과를 평가할 수 있습니다.

성과 메트릭으로 백테스트한 손익 곡선.

포트폴리오 최적화 및 자산 배분

다양한 목표와 제약 조건을 가진 포트폴리오를 구성, 최적화 및 분석할 수 있습니다.

포트폴리오 최적화 접근 방식

평균-분산, 평균 절대 편차(MAD), 조건부 최대예상손실액(CVaR) 포트폴리오 최적화를 수행할 수 있습니다.

MATLAB 및 Financial Toolbox로 구축한 포트폴리오 최적화 응용 프로그램.

효율적 포트폴리오 및 효율적 투자선

포트폴리오 표준 편차, MAD, VaR, CVaR 등의 포트폴리오 위험을 계산하고, 샤프 비율을 최대화하고 효율적 투자선을 시각화하는 효율적 포트폴리오 및 해당 가중치를 추정할 수 있습니다.

효율적 투자선 및 최적의 포트폴리오.

포트폴리오 제약 조건 및 거래 비용

추적 오차, 선형 부등식, 선형 등식, 한계, 예산, 그룹, 그룹 비율, 평균 회전율, 일방 회전율, 최소 자산 수, 최대 자산 수 등의 포트폴리오 최적화 제약 조건을 적용할 수 있습니다. 포트폴리오의 총수익 또는 순수익 최적화에 비례 또는 고정 거래 비용을 통합합니다.

다양한 회전율 임계값에서의 포트폴리오에 대한 효율적 투자선 플롯.

전략 백테스트 프레임워크

투자 전략을 정의한 후 백테스트 프레임워크를 사용하여 과거 또는 시뮬레이션된 시장 데이터에서 백테스트를 수행하고 결과를 분석하며 전략에 대한 성과 메트릭을 생성할 수 있습니다. 기술적 지표, 시장의 심리, 기타 거래 신호를 전략에 통합할 수 있습니다. 프레임워크는 사용자 지정 거래 비용, 확장 또는 롤링 룩백 윈도우, 신용 거래, 롱/숏 포트폴리오도 지원합니다.

여러 투자 전략의 백테스트를 비교하는 손익 곡선.

금융 모델링

현금 흐름을 분석하고 기본 고정 수익 증권 및 유럽 옵션 가격을 책정하며 몬테카를로 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다.

현금 흐름 분석

Financial Toolbox를 사용하여 현재 및 미래 가치를 계산하고, 명목 수익률, 유효 수익률 및 수정내부 수익률을 결정하고, 감모 및 감가상각을 계산하며, 대출 또는 연금에 대한 정기 이율을 결정할 수 있습니다.

현금 흐름 다이어그램.

고정 수익 분석 및 옵션 가격 책정

고정 수익 증권의 가격, 만기수익률, 기간 및 볼록성을 계산할 수 있습니다. 현금 흐름 날짜 완성, 현금 흐름량, 채권의 시간 대 현금 흐름 매핑 등의 분석을 계산할 수 있습니다. Black 및 Black-Scholes 공식을 사용하여 옵션 가격과 그릭을 계산할 수 있습니다.  Financial Instruments Toolbox™를 사용하면 복잡한 금융 상품을 설계 및 가격 책정하고 헤지할 수 있습니다.

콜 옵션 포트폴리오의 감마(z축 높이) 및 델타(색).

몬테카를로 시뮬레이션

브라운 운동, 기하 브라운 운동, 불변 분산 탄력성, Cox-Ingersoll-Ross, Hull-White/Vasicek, Heston 등의 다양한 확률 미분 방정식(SDE) 모델에 기반하여 몬테카를로 시뮬레이션의 확률 변수를 생성할 수 있습니다.

다차원 시장 모델의 단일 경로.

최신 기능

백테스트 워크플로

투자 전략 정의, 백테스트 실행 및 결과 요약

확률 미분 방정식 모델

Heston 및 Bates 모델의 전이확률 밀도 시뮬레이션

포트폴리오 분석

비즈니스 캘린더를 사용한 기간별(PoP) 롤링 수익률 계산

위 기능과 관련 함수에 대한 자세한 내용은 릴리스 정보 를 참조하십시오.

Computational Finance Suite

MATLAB Computational Finance Suite는 위험 관리, 투자 관리, 계량경제학, 가격 책정과 가치 평가, 보험, 알고리즘 거래에 사용되는 정량적 응용 프로그램을 개발할 수 있도록 돕는 12개 필수 제품을 포함합니다.