Financial Toolbox는 금융 데이터의 수학적 모델링과 통계 분석을 위한 함수를 제공합니다. 예금 회전수, 거래 비용, 반연속 제약 조건, 최소 또는 최대 자산 수를 고려하여 투자 포트폴리오를 분석하고 백테스트하고 최적화할 수 있습니다. 이 툴박스를 통해 리스크를 추정하고 신용 평점표를 모델링하고, 수익률 곡선을 분석하며, 고정 수익 상품 및 유럽 옵션의 가격을 책정하고, 투자 성과를 측정할 수 있습니다.
SDE(확률미분방정식) 툴을 사용하면 다양한 확률 과정을 모델링하고 시뮬레이션할 수 있습니다. 시계열 분석 함수를 통해 누락 데이터의 변환 또는 회귀를 수행하고 서로 다른 거래 캘린더 및 일수 계산법 간에 변환할 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.
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.
포트폴리오 최적화 접근 방식
평균-분산, MAD(평균 절대 편차) 및 CVaR(조건부 최대예상손실액) 포트폴리오 최적화를 수행할 수 있습니다.
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.
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.
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.
현금 흐름 분석
Financial Toolbox를 사용하여 현재 및 미래 가치를 계산하고, 명목 수익률, 유효 수익률 및 수정내부수익률을 결정하고, 감모 및 감가상각을 계산하며, 대출 또는 연금에 대한 정기 이율을 결정할 수 있습니다.
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.
몬테카를로 시뮬레이션
브라운 운동, 기하 브라운 운동, 불변 분산 탄력성, Cox-Ingersoll-Ross, Hull-White/Vasicek, Heston 등의 다양한 SDE 모델에 기반하여 몬테카를로 시뮬레이션의 확률 변수를 생성할 수 있습니다.
제품 관련 자료:
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