Con solo unas líneas de código de MATLAB, puede realizar prototipado y validar modelos de finanzas computacionales, acelerar modelos con procesamiento en paralelo y ponerlos directamente en producción.
Las instituciones líderes utilizan MATLAB para determinar tasas de interés, realizar pruebas de resistencia, gestionar carteras valoradas en miles de millones de dólares y negociar instrumentos complejos en segundos.
- MATLAB permite ejecutar prototipos de análisis de riesgos y carteras hasta 120 veces más rápido que en R, 100 veces más rápido que en Excel/VBA, y hasta 64 veces más rápido que Python.
- MATLAB genera automáticamente documentación para la revisión de modelos y el cumplimiento normativo.
- Analistas emplean apps y herramientas prediseñadas para visualizar resultados intermedios y depurar modelos.
- Grupos de TI pueden desplegar modelos protegidos como propiedad intelectual directamente en aplicaciones web y de escritorio como Excel, Tableau, Java, C++ y Python.
- MATLAB ofrece una interfaz para importar datos de mercado históricos y en tiempo real de fuentes de pago y gratuitas, como Bloomberg, Refinitiv y FRED
- MATLAB gestiona datos de streaming y de big data proveniente de fuentes tradicionales y opcionales.
“MATLAB nos permitió concentrarnos en pilares básicos como profesionales de inversión, y desplegar un panel de gestión cuantitativa de riesgos y optimización de carteras que ha aportado valor desde el primer día”.
GESTIÓN DEL RIESGO DE MODELOS FINANCIEROS
Modelscape
Controle, desarrolle, valide, implemente y supervise modelos de diferentes líneas de negocio
Uso de MATLAB para finanzas y gestión de riesgos
Gestión de inversiones
- Cree y desarrolle paneles para gestión de carteras, con prestaciones de generación de informes de riesgos intradía, valoración y ejecución de órdenes.
- Optimice carteras utilizando herramientas prediseñadas para varianza media, valor en riesgo condicional (CVaR), objetivos personalizados y métodos Black-Litterman.
- Mida el rendimiento de inversiones utilizando alfas ajustadas por riesgo, errores de seguimiento, drawdowns máximas, y ratio de Sharpe.
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- Helaba Invest desarrolla y despliega software de análisis financiero empresarial
- Aberdeen Asset Management implementa modelos de asignación de carteras basados en Machine Learning en la nube
- Frontier Advisors desarrolla una plataforma basada en web para análisis de datos de carteras
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Gestión de riesgos
- Desarrolle y valide modelos de probabilidad de incumplimiento (PD), pérdida en caso de incumplimiento (LGD) y exposición al incumplimiento (EAD). Calcule la pérdida de crédito esperada (ECL) para cumplir con IFRS9 y CECL. Utilice pruebas estadísticas para evaluar el rendimiento de modelos y generar informes regulatorios.
- Analice y realice backtesting de valor en riesgo (VaR) y shortfall esperada (ES) con análisis ampliados y soporte para una extensa variedad de factores de riesgo. Realice análisis de escenarios y pruebas de resistencia para evaluar la sensibilidad y resiliencia de carteras en condiciones adversas.
- Agilice la gestión del riesgo de modelos financieros con herramientas de validación e informes automatizados. Acelere simulaciones de riesgo a gran escala con prestaciones de cálculo paralelo.
- Cree sistemas de gestión de riesgos o infraestructura de pruebas de resistencia para CCAR, DFAST, Basilea III y Solvencia II.
Explore casos de éxito:
- Diseño basado en modelos para gestión de riesgo financiero (18:44)
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Proyección y modelado financieros
- Utilice apps de estilo point-and-click para ajustar datos de series temporales con modelos econométricos, como ARMA, ARIMA, GARCH, EGARCH y GJR, o algoritmos de Machine Learning.
- Establezca una interfaz con modelos DSGE para proyectar variables económicas clave.
- Utilice funciones para modelar y proyectar tipos de interés en base a parámetros estimados con los modelos de Nelson-Siegel o Svensson.
Valoración de derivados
- Calcule precios y variables griegas de opciones exóticas con simulación Montecarlo en MATLAB de manera sustancialmente más rápida que con Visual Basic, R y Python.
- Seleccione entre diversos métodos de valoración, como ecuaciones de forma cerrada, árboles binomiales, árboles trinomiales y el modelo de volatilidad estocástica, para calcular precios de opciones. Por ejemplo, opciones europeas, opciones americanas, opciones asiáticas, opciones barrera, caps, floors, swaps y derivados con múltiples activos subyacentes.
- Ejecute aplicaciones de alta carga computacional en paralelo o despliéguelas en una GPU.
- Establezca una interfaz con Numerix.
Seguros y ciencia actuarial
- Analice conjuntos de datos de gran tamaño, cree modelos actuariales personalizados y acelere fácilmente las simulaciones con paralelización.
- Desarrolle modelos de riesgo personalizados utilizando MATLAB como plataforma para Solvencia II.
- Valore diversos productos de seguros, como rentas vitalicias variables, opciones de prestación mínima garantizada, seguros de vida temporales y pólizas de dotación.
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