Financial Toolbox
Análisis de datos financieros y desarrollo de modelos financieros
Financial Toolbox™ proporciona funciones para modelización matemática y análisis estadístico de datos financieros. Es posible llevar a cabo la optimización de carteras teniendo en cuenta la rotación, los costes transaccionales, las limitaciones semicontinuas y el número mínimo o máximo de activos. Esta toolbox permite estimar el riesgo, modelizar credit scorecards, analizar las curvas de tipos, valorar los instrumentos de renta fija y las opciones europeas y medir el rendimiento de la inversión. Sus funciones de análisis de series temporales permiten realizar transformaciones o regresiones con datos ausentes y llevar a cabo conversiones entre distintos calendarios de trading y convenciones de días.
Comience:
Preprocesamiento de datos
Convierta formatos de fecha y hora, lo cual incluye convenciones de días laborables, convenciones de días, calendarios de trading personalizados y fechas de liquidación de cupones. Utilice las capacidades de timetable de MATLAB para eliminar entradas con datos ausentes y valores atípicos, así como para remuestrear, agregar y sincronizar datos relacionados con el tiempo.
Indicadores técnicos y gráficos financieros
Calcule indicadores técnicos (tales como medias móviles, momentos, osciladores, indicadores de volumen y tasa de cambio) y cree gráficos financieros (por ejemplo, gráficos de velas, de bandas de Bollinger o de apertura, alza, baja y cierre).
Gráficos financieros e indicadores técnicos.
Métricas de rendimiento de la inversión
Evalúe el rendimiento de la inversión mediante las funciones integradas para calcular métricas tales como índice de Sharpe, índice de información, error de tracking, rentabilidad ajustada al riesgo, momentos parciales más bajos de muestra, momentos parciales esperados de muestra, máximo drawdown y máximo drawdown esperado.
Curva de beneficios/pérdidas mediante backtesting con métricas de rendimiento.
Enfoques de optimización de carteras
Utilice Financial Toolbox para realizar optimizaciones de carteras tales como media-varianza, desviación absoluta de la media (MAD) y valor en riesgo condicional (CVaR).
Aplicación de optimización de carteras creada con MATLAB y Financial Toolbox.
Carteras eficientes y fronteras eficientes
Calcule la cartera eficiente y las ponderaciones que maximizan el índice de Sharpe, visualice las fronteras eficientes y calcule los riesgos de la cartera (incluyendo desviación estándar, MAD, VaR y CVaR).
Frontera eficiente y cartera óptima.
Limitaciones de cartera y costes de transacción
Aplique limitaciones de optimizaciones de carteras, incluidos error de tracking, desigualdad lineal, igualdad lineal, límite, presupuesto, grupo, ratio de grupo, rotación media, rotación de sentido único, número mínimo de activos y número máximo de activos. Incorpore los costes transaccionales proporcionales o fijos a la optimización del rendimiento bruto o neto de la cartera.
Gráfico de fronteras eficientes de carteras con distintos umbrales de rotación.
Análisis de flujos de caja
Utilice Financial Toolbox para calcular valores presentes y futuros, determinar tasas de rentabilidad internas nominales, efectivas y modificadas, calcular la amortización y la depreciación y determinar la tasa de interés periódica de préstamos o anualidades.
Diagrama de flujo de caja.
Análisis de renta fija y valoración de opciones
Calcule el precio, el rendimiento al vencimiento, la duración y la convexidad de los títulos de renta fija. Calcule analíticas tales como la asignación completa de fechas de flujo de caja, importes de flujos de caja y tiempo hasta flujo de caja para los bonos. Calcule el precio y las griegas de las opciones mediante las fórmulas de Black-Scholes y Black. Cabe la posibilidad de diseñar, valorar y dar cobertura a instrumentos financieros complejos con Financial Instruments Toolbox™.
Gamma (altura del eje Z) y delta (color) para una cartera de opciones call.
Simulación Monte Carlo
Genere variables aleatorias para simulaciones Monte Carlo basadas en diversos modelos de ecuación diferencial estocástica (SDE), como por ejemplo movimiento browniano, movimiento browniano geométrico, elasticidad constante de varianza, Cox-Ingersoll-Ross, Hull-White/Vasicek y Heston.
Ruta única de un modelo de mercado multidimensional.
Modelos de ecuaciones diferenciales estocásticas
lleve a cabo una simulación Monte Carlo para los modelos de difusión con saltos de Bates y Merton
Modelos de ecuaciones diferenciales estocásticas
simule trayectorias de muestra de Bates, Heston y CIR mediante un esquema de discretización cuadrático-exponencial
Riesgo crediticio de consumidores
reemplace un valor ausente en los predictores de credit scorecards por la media, la mediana, el modo o un valor personalizado
Ejemplos de machine learning
serie de ejemplos sobre machine learning para el arbitraje estadístico
Consulte las notas de la versión para obtener detalles sobre estas características y las funciones correspondientes.
Computational Finance Suite
MATLAB Computational Finance Suite es un conjunto de doce productos esenciales que permite desarrollar aplicaciones cuantitativas para gestión de riesgos, gestión de inversiones, econometría, fijación de precios y valoración, seguros y trading algorítmico.
