Portfolio Optimization and Analysis

A portfolio managers must answer rapidly to market modifies and communicate portfolio metrics to

their customers. Portfolio research teams apply MATLAB to examine and evaluate portfolios and to

prototype and backrest strategies quicker than with conventional programming languages like C++. Once strategies have been formalized, researchers and software developer spread their analysis, strategies, and models into applications for investing managers and customers.

定量投资组合风险和退货

Matlab修改开发人员，立即访问信息，等同于投资组合和基准，图像公开演示故事，并提出最新的程序。开发人员采用预先建立的投资组合分析和优化场合来衡量风险和回报。使用MATLAB和链接的工具箱，投资组合搜索团队可以：beplay ued回归

Forecast asset return and sum return instants from cost or return data

执行均值分析以返回最佳投资组合

通过定义目标和限制来找出自定义的投资组合优化问题

执行资本分配

Calculate and project portfolio-level statistics

应用全局优化方法（例如遗传算法）来构建和数据跟踪指数

Speedily Backtest Portfolio Strategies

为了检查和增加投资组合管理策略，开发人员执行后背测试并尝试进行敏感性分析，例如分析利率对债券投资组合的影响。MATLAB修改了开发人员，以快速构建可以：可以：

访问代码数据库，Excel®和数据提供商，例如FactSet，Bloomberg和Thomson Reuters

管理忽视数据

执行what-if和场景分析

Valuate maximum draw down

检查有效投资组合分配的时间有机演变

执行参数跨度测试以优化投资组合策略备注

Improve Optimization Performance with analog calculating

Clear computationally intensifier optimization troubles in a divide of the time it takes with a

通过应用MATLAB并行计算工具来计算处理器。开发人员可以指定投资组合目标和反测试策略，以在多个计算旋钮中广播项目，而无需对MATLAB代码进行修改。

Employing of MATLAB to Develop Portfolio Optimization Models is as coming:

即使忽略数据，也可以计算资产回报的时刻

应用均值分析以渲染最佳投资组合

请参阅有关有效主题的最佳投资组合的时间进化

静态区域的回报和风险，最小营业额

对此静态区域的投资组合的执行进行回测，以建立

这些投资组合的高质量

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