financial toolbox - matlab.ru · Анализ финансовых данных и ......
TRANSCRIPT
1
Financial ToolboxАнализ финансовых данных и разработка финансовых моделей
Financial Toolbox содержит функции для математического моделирования и статистического анализа финансовых данных. Вы можете оптимизировать портфели инструментов с учетом ребалансировки и коммиссии за транзакции. Тулбокс дает возможность оценивать риск и прозводные финансовые инструменты на акции и процентные ставки. Возможности анализа временных рядов включают регрессии, работу с датами и пропущенными данными.
Ключевые возможности
• ОптимизацияпортфеляпоМарковицуиCVaR
• Анализденежныхпотоков,рисков,моделированиефинансовыхвременныхрядов
• Основныеметодыоценкиопционов:биномиальныеиБлэка-Шоулза
• Регрессияиоценкапропущенныхданных
• ОценкаGARCH-модели,симуляцияипрогнозирование
• Техническиеиндикаторыифинансовыеграфики
Пример приложения для финансового моделирования опционов и портфелей
2
Размещение активов и оптимизация портфеля
Financial Toolbox предоставляет набор инструментов для оптимизации портфеля, проведения анализаразмещениякапиталаиактивов,расчетарисков.Сэтимисредствамивыможете:
• оценитьстатистическиемоментыдоходностейицен;
• вычислитьпараметрыпортфеля,такиекаксредняядоходность,волатильность,varиcvar;
• произвестиоптимизациюпортфелясограниченияминасреднийдоход-волатильность;
• проанализироватьэволюциюдоходностипортфелявовремени;
• произвестиразмещениеактивов;
• учестьребалансировкуистоимостьтранзакций.
Приложение для оптимизации портфеля, написанное в MATLAB, использующее Financial Toolbox. Приложение позволяет интерактивно выбрать портфель, сравнить с эталоном, например, с индексом, вывести отчет основных метрик.
Объектно-ориентированный стиль построения портфеля
ОбъектПортфельпредоставляетболеепростойинтерфейсдляописанияирешениязадачоптимизации,которыйвключаетразличныеметаданные:имяпортфеля,тикерыинструментови начальную позицию.
Тулбокс поддерживает 2 подхода к оптимизации портфеля.
• Оптимизацияпосреднему-волатильностииспользуетволатильностькакмеруриска.Статистические моменты доходностей задаются либо массивом, либо матрицей оценок временныхрядов,либообъектами.
• Оптимизация,вкотороймеройволатильностипринятCVaR.Работапроисходитссимули-рованными рядами доходности.
3
Поддерживаютсятакиеограничения,каклинейныеравенстваинеравенства,граница,бюджет,средняя ребалансировка, ребалансировка только в одну сторону.
Кроме того, вы можете работать с транзакционными издержками. Комиссия за транзакции может быть как пропорциональная, так и фиксированная, и может включаться в общую доходность.
Эффективная граница для задачи оптимизации портфеля с учетом и без учета пропорциональных транзакционных коммисий (TX) и ребалансировки (TO).
Эффективная граница, вычисленная с помощью среднего-волатильности и CVaR.
4
Проверка ошибок и валидация портфеля
Объект«Портфель»содержитметодыдляпроверкинепротиворечивостиограниченийужена стадииконструкциипортфеля.Длясложныхзадачэтосущественноускоряетправильнуюформулировку задачи.
Эффективный портфель и эффективные границы
Взависимостиотвашихцелей,выможетестроитьэффективныепортфелииграницы.Объект«Портфель»предоставляетметодыдляобоихслучаев.Эффективныепортфелимогутстроить-ся относительно нескольких целевых рисков или доходностей.
Дляполученияоптимальныхпортфелейнаэффективнойграницевыможете:
• указатьколичествонеобходимыхпортфелей;
• найтиоптимальныепортфеливкрайнихточкахэффективнойграницы;
• найтипортфель,максимизирующийотношениеШарпа.
Крометого,выможетемоделироватьлонг-шортпортфелисограничениямиребалансировкии без них.
Эффективная граница без ребалансировки 130-30 и с ней. Портфель, максимизирующий отношение Шарпа, отмечен X на границе 130-30.
5
Постобработка и список сделок
Послетого,какзаданырискидоходностьпортфеля,методыобъектаПортфельмогутисполь-зоватьсядля:
• анализарезультатов;
• подборапараметровдляприближениякэффективномупортфелю;
• полученияспискасделок.
Списоксделокпредставляетсяввидеобъектаdataset.
Анализ риска и эффективность инвестиций
Financialtoolboxпредоставляетполноценныйнаборинструментовдляанализаиоценкирисковиэффективностиинвестиций.
Доступныследующиеметрикиэффективности:
• отношениеШарпа;
• информационноеотношение;
• отклонениепортфеляотиндекса;
• доходность/риск;
• выборочныеиожидаемыемоменты;
• максимальнаяпросадкаиожидаемаямаксимальнаяпросадка.
Поверхность результатов бэктестинга отношения Шарпа ведуще-отстающей, экпоненциально-взвешенной стратегии скользящего среднего на ежедневных доходностях.
6
Тулбокс предоставляет набор инструментов для анализа кредитного риска, которые позволяют:
• предобрабатыватьиоцениватьвероятностипереходаизданныхокредитномрейтинге;
• объединятькредитныерейтингивкатегории;
• преобразовыватьвероятностипереходавпорогикачествакредитаиобратно.
Прогнозирование корпоративного дефолта. График показывает полученные на исторических данных результаты, реализовавшиеся и прогнозированные дефолтов с доверительными интервалами 95%.
Анализ фиксированной доходности и оценки опционов
Анализ денежных потоков
FinancialToolboxвключаетфункциональность«время-ценность-деньги»длятого,чтобы:
• вычислитьтекущиеибудущиезначения;
• определитьноминал,эффективныеивнутренниедоходности;
• вычислитьамортизациюиобесценивание;
• определитьпериодическуюпроцентнуюставкунакредитилиоблигацию.
7
Базовый анализ акций
Тулбокспредоставляетинструменты,совместимыесоспецификациейSIA(SecuritiesIndustrialAssociation),дляоценки,моделированиякривой доходности и анализа чувствительности для государственных, корпоративных и муниципальных бумаг с фиксированной доходностью. Примеры:
• связкадативыплат;
• времяиценадоэкспирации;
• продолжительностьивыпуклость.
Вы можете оценить ступенчатые и бескупонные облигации в Financial Instruments Toolbox.
Базовые формулы Блэка-Шоулза, Блэка и биномиальные
СFinancialToolboxвыможете:
• Использоватьстандартнуюрыночнуюмодель—формулыБлэкаиБлэка-Шоулза.
• Вычислитьчувствительностигреческихкоэффициентов:лямбды,тетыидельты.
СFinancialInstrumentsToolboxвыможетеоценитьдеривативынаакциииоблигации, используя арсенал моделей и методов, включая биномиальные моделиHeath-Jarrow-Mortonи Cox-Ross-Rubinstein.
Греки гамма (ось z) и дельта (цвет) для портфеля колл-опционов.
8
Анализ временных рядов
Financial Toolbox предоставляет набор средств для анализа временных рядов с финансовых рынков.Тулбоксвключаетобъект«Финансовыйвременнойряд»,которыйподдерживает:
• операциисдатами,включаярабочиеивыходныедни;
• преобразованиядат;
• техническийанализ;
• специальныеграфикиидиаграммы.
ПриложениеFinancialTimeSeriesAppпредоставляетудобныйинтерфейсдлясоздания,управленияиорганизацииобъектов—временныхрядов,включаяпреобразованиевиизмассивов MATLAB.Вытакжеможетезагрузитьданныевэтоприложениеизфайла,базыданных(сDatabase Toolbox)илиотпровайдерафинансовыхданных(cDatafeed Toolbox).
Импортирование и визуализация финансовых данных в Financial Time Series App. Вы можете загрузить данные, вывести выбранные объекты-временные ряды (слева), построить график (справа вверху) и получить доступ к данным от провайдера (справа внизу).
Базовая оценка GARCH, симуляция, прогнозирование
FinancialToolboxвключаетсредствадляработысодномернымиGARCH-моделями.Этиинструментыпозволяют:
• оцениватьпараметрыводномерныхGARCH(p,q)-моделяхcгауссовымиприращениями;
• симулироватьодномерныеGARCH(p,q)-процессы;
• прогнозироватьусловныеволатильности.
Econometrics Toolbox включает средства для работы с условными GARCH-моделями.
9
Регрессия и оценка с пропущенными данными
Financial Toolbox предоставляет средства для осуществления многомерной нормальной регрессииспропущеннымиданнымиилибезних.Выможете:
• осуществитьстандартныерегрессионныеоперациинадподлежащеймоделью,такиекак«кажущаясянезависимойрегресия»(SUR);
• оценитьфункциюлог-правдоподобияистандартныеошибкидлятестированиягипотез;
• провестивычисленияспропущеннымиданными.
Результаты оценки параметров CAPM-модели с пропущенными данными. Вы можете осуществлять оценку с пропущенными данными (в скобках t-статистики), предполагая, что GoOG Beta коэффициент статистически неотличим от нуля (вверху слева), и использовать SUR-регрессию для получения стати-стически значимого Beta-коэффициента для GOOG (внизу справа).
Возможность оценки пропущенных данных поможет вам оценить качество данных и их влияниенавашумодель.Например,выможетеучестьвлияниепропущенныхданныхнаоценкуCAPM-моделиилинавычислениеэффективнойграницыпортфеля.Эффектыпропу-щенныхданныхмогутпривестиксущественноразличнымрешениям.
10
Влияние пропущенных данных на оценку эффективной границы по среднему-волатильности. Красная граница была вычислена удалением временных интервалов, содержащих пропущенные данные. Синяя граница была вычислена с помощью инструмента ecmnmle с интерполяцией пропущенных данных.
Технические индикаторы и финансовые графики
FinancialToolboxпредоставляетбольшоеколичествохорошоизвестныхиндикаторов,оценокэффективностииспециализированныхграфиков,включая:
• скользящеесреднее;
• осцилляторы,стохастики,индексыииндикаторы;
• максимальнаяпросадкаиожидаемаямаксимальнаяпросадка;
• графики,диаграммы,полосыБоллиндера,свечи.
11
Графический интерфейс для исследования различных типов финансовых графиков и технических индикаторов.
Дополнительная информация и контакты
Информацияопродуктах sl-matlab.ru/products
Пробнаяверсия sl-matlab.ru/trial
Запрос цены sl-matlab.ru/price
Техническая поддержка sl-matlab.ru/support
Сообщество пользователей matlab.exponenta.ru
Тренинги sl-matlab.ru/training
Контакты sl-matlab.ruE-mail:[email protected] Тел.:+7(495)232-00-23, доб. 0609Адрес:115114Москва,Дербеневскаянаб.,д.7,стр.8