정량적 금융 및 위험 관리

 

정량적 금융 및 위험 관리에 활용되는 MATLAB

MATLAB에서 데이터 가져오기, 알고리즘 개발, 코드 디버깅, 처리 성능 확장 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

 

MATLAB® 코드 몇 줄로 계산 금융 모델의 프로토타입을 만들어 유효성을 검사하고 병렬 처리 방식으로 모델의 속도를 높이며 곧바로 프로덕션 환경에 보낼 수 있습니다.

유수의 금융 기관에서 금리를 결정하고 스트레스 테스트를 실시하고 수십억 달러 규모의 포트폴리오를 관리하고 복잡한 금융 상품 거래를 실시간으로 처리하는 데 MATLAB을 활용합니다.

  • MATLAB은 빠릅니다: R보다 최대 120배, Excel/VBA보다 최대 100배, Python보다 최대 64배 빠른 속도로 위험 및 포트폴리오 분석 프로토타입을 실행합니다.
  • MATLAB은 모델 검토 및 규제 승인에 필요한 문서를 자동으로 생성합니다.
  • 분석가는 사전 구현된 응용프로그램 및 툴을 사용하여 중간 결과를 시각화하고 모델을 디버깅할 수 있습니다.
  • IT 부서는 IP 보호 모델을 데스크탑 및 웹 응용프로그램(예: Excel, Tableau, Java, C++, Python)에 곧바로 배포할 수 있습니다.
  • MATLAB에 포함된 인터페이스에서 무료 및 유료 소스(예: Bloomberg, Thomson Reuters, FactSet, FRED, Twitter)로부터 과거 및 실시간 시장 데이터를 가져올 수 있습니다.
  • MATLAB은 기존 데이터 소스 및 대체 데이터 소스로부터 수집한 빅데이터와 스트리밍 데이터를 처리합니다.

“MATLAB 덕분에 투자 전문가와 같은 핵심 역량에 집중하고 정량적 위험 관리 및 포트폴리오 최적화 대시보드를 팀 전반에 배포하여 즉시 부가 가치를 창출할 수 있었습니다.”

Mathew John & Jason Liddle, SMMI

금융 및 위험 관리에 MATLAB 활용

투자 관리

  • 포트폴리오 관리자를 위한 대시보드 구축 및 향상 - 일중 위험 보고, 유효성 검사, 거래 실행 기능 포함
  • 사전 구현된 툴에서 평균 분산, 절대 평균 편차(MAD), 조건부 위험 가치(CVaR), Black-Litterman 방식을 사용하여 포트폴리오 최적화
  • 위험 조정 알파를 사용하여 오류, 최대 축소, Sharpe 비율을 추적하면서 투자 성과 측정

위험 관리

  • 위험 모델 라이프사이클의 전 범위 자동화, 보강, 실행 가능한 보고 기능 제공. 단 3개월 만에 모델에 대한 유효성 검사, 검토, 구현, 규제 승인 완료
  • CCAR, DFAST, Basel III, Solvency II를 위한 위험 관리 시스템 또는 스트레스 테스트 인프라 구축
  • 모델 및 함수를 사용하여 위험 노출 정량화(예: 시장, 신용, 운영 위험), VaR 및 예상 부족 백테스트를 통해 모델 유효성 검사, 머신 러닝 알고리즘 및 텍스트 분석으로 기존 방식 보완

알고리즘 트레이딩

  • 기존 방식(예: 기술 지표, 계량 경제 모델) 또는 최신 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 거래 전략 개발
  • MATLAB 코드를 사용하여 거래 전략 실시간 실행

금융 예측 및 모델링

  • 포인트 앤 클릭 방식의 응용프로그램으로 시계열 분석, 계량경제 모델(예: ARMA, ARIMA, GARCH, EGARCH, GJR) 개발 또는  머신 러닝 알고리즘 적용
  • DSGE 모델과 연결하여 주요 경제 변수 예측
  • Nelson-Siegel 또는 Svensson 모델로 추정한 파라미터를 기반으로 하는 금리 모델링 및 예측에 함수 사용

파생 상품 가격 결정

  • MATLAB에서 Monte Carlo 시뮬레이션을 사용하여 Visual Basic, R, Python보다 훨씬 빠른 속도로 이색 옵션의 가격 및 그리스 변수 계산
  • 다양한 가격 결정 방식(예: 폐형(closed-form) 방정식, 이항 트리, 삼항 트리, 확률론적 가변성 모델) 중에서 선택하여 옵션의 가격 결정. 유럽 옵션, 미주 옵션, 아시아 옵션, 배리어 옵션, 캡, 플로어, 스왑, 다중 기초 자산 파생 상품 등 해당
  • 컴퓨팅 중심 응용프로그램 병렬 실행 또는 GPU에 배포
  • Numerix와 연계

보험통계학

  • 대용량 데이터 세트 분석, 맞춤 계리 모델 개발, 병렬화를 이용하여 손쉽게 시뮬레이션 속도 향상
  • MATLAB을 Solvency II를 위한 플랫폼으로 사용하면서 맞춤 위험 모델 개발.
  • 변액 연금, 최저 혜택 보장 옵션, 장기 보장, 기부 정책 등 다양한 보험 상품의 가격 결정