Matematyka finansowa

Bez względu na to jaką dziedziną się zajmujemy, zawsze mamy do czynienia z danymi liczbowymi. Wypracowane przez lata metody pozwalające na wyciągnięcie wniosków na ich podstawie są obecne w każdym obszarze nauki i techniki. Charakterystyki, modele matematyczne i obliczenia stanowią narzędzia do opisywania i zrozumienia skomplikowanych zjawisk i procesów.

Wiodące instytucje używają środowiska MATLAB m.in. jako:

skuteczne zarządzanie ryzykiem dzięki szybkiej symulacji modelu;
analiza portfelowa z uwzględnieniem zróżnicowanych parametrów optymalizacji ;
eksport modeli w postaci chronionych aplikacji okienkowych i webowych;
import historycznych i aktualnych danych rynkowych z serwisów takich jak Bloomberg, Refinitiv, czy FRED;
automatyzacja uczenia maszynowego z uwzględnieniem ekstrakcji cech dla różnych danych.

Praca z danymi

Analityka danych i jej automatyzacja to podstawowe zadania nauk technicznych, finansowych i statystycznych. Obsługa zróżnicowanych typów danych o ogromnych rozmiarach, integracja z bazami danych, zastosowanie specjalistycznych metod przetwarzania informacji w zależności od dziedziny to wyzwania stawiane przed środowiskami programistycznymi. Oprogramowanie MATLAB ułatwia te zadania przez szereg aplikacji i Live Editor, który pozwala na tworzenie interaktywnych skryptów zawierających sformatowany tekst, pliki graficzne i hiperłącza. Wysoka wydajność przetwarzania jest osiągalna dzięki obliczeniom równoległym i chmurowym.

Finanse

Inżynieria finansowa wykorzystuje techniki matematyczne i metody numeryczne w celu wspomagania tradingu, inwestowania czy zarządzania ryzykiem finansowym. Analiza rynkowa, kredytowa czy operacyjna to główne zadania specjalistów z dziedziny ekonomii, którzy świadomi odpowiedzialności za swoje decyzje wykorzystują dedykowane moduły finansowe środowiska MATLAB. Daje to możliwość opracowywania skomplikowanych modeli, korzystania z szerokiego zakresu generatorów liczb pseudolosowych i przeprowadzania symulacji kompleksowych systemów np. za pomocą metody Monte-Carlo.

Uczenie maszynowe

Inżynierowie opracowali już tysiące aplikacji uczenia maszynowego wykorzystując oprogramowanie MATLAB, ponieważ pozwala ono na tworzenie algorytmów nie tylko w sposób tekstowy, ale także za pomocą interaktywnych narzędzi. Zaimplementowane zostały metody uczenia nadzorowanego
i nienadzorowanego dla problemów takich jak klasyfikacja, regresja i klasteryzacja. Produkty firmy MathWorks są ze sobą w pełni zintegrowane, dzięki czemu nie ma znaczenia czy pracujemy z danymi tekstowymi, czy też obrazami czy plikami audio. Oszczędność czasu dzięki przeprowadzeniu szybkich obliczeń dla wielu metod daje możliwość wyboru najlepszych rozwiązań do swojego projektu.