正版软件_matlab 2020b_matlab实用教程

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投资管理
为投资经理开发并持续完善控制工具，提供当日风险报告、评估和交易等功能。
使用预置的工具，通过均值-方差、平均离差 (MAD)、条件风险值 (CVaR) 和 Black-Litterman 模型执行投资组合优化。
运用风险调整后的 alpha值、跟踪误差、大跌幅和夏普比率（Sharpe ratio）来衡量投资业绩。
风险管理
在整个风险模型生命周期内自动化、加强并提供可执行的报告。仅需三个月即可完成模型验证、模型审核、模型实施和合规审批的流程。
针对美联储银行压力测试（ CCAR）、多德-弗兰克法案压力测试 （DFAST）、巴塞尔协议3（Basel III） 和 欧盟偿付能力II（Solvency II） 这些要求来构建风险管理体系或压力测试架构。
使用模型和函数来量化风险暴露（如市场风险、信用风险和运营风险等），使用 VaR 和预期缺口回测进行模型的验证，用机器学习算法和文本分析作为传统方法的补充。
算法交易
使用传统方法（例如技术指标或计量经济模型）或更*的机器学习算法来制定交易策略。
使用 MATLAB 代码实时执行交易策略。

访问流数据和存档数据
使用 MATLAB 和大数据开发算法。MATLAB 支持众多来源的带时间戳的非结构化数据，包括云存储服务（例如 AWS S3、Azure Blob）、OPC UA、RESTful web services和数据库。通过集成 MATLAB 与 MQTT 等消息代理和 Kafka 等流媒体协议，处理连接资产的实时数据。
您可以使用内置功能轻松执行数据整理和清理，以替换缺失或错误的值、平滑数据，以及对齐使用不同时间戳格式的数据集。
开发分析、控制和优化算法
MATLAB 为物联网应用开发提供成千上万种函数，包括用于预测性维护、信号和图像处理、反馈和监督控制、优化以及机器学习的函数。
通过使用现有函数、对其进行自定义或创建自己的函数，使用 MATLAB 开发算法的速度远快于传统编程语言。同一算法适用于许多常见的物联网场景，包括流媒体或大数据。

MATLAB 助力量化金融和风险管理
使用 MATLAB 可以导入数据、开发算法、调试代码、扩展处理能力等。
只需用几行 MATLAB® 代码，即可进行金融计算的建模并对其进行验证，通过并行处理来提高模型运算速度，然后直接将它们运用于日常业务中。
机构使用 MATLAB 来确定利率、进行压力测试、管理数十亿美元的投资组合，并在瞬间完成复杂金融产品的交易。
MATLAB 可进行快速运算：运行风险和投资组合分析模型可比在 R 中快达 120 倍，比在 Excel/VBA 中快达100 倍，比 Python快达 64 倍。
MATLAB 可以自动生成记录供模型复查以及满足合规的要求。
分析师可以使用预置的应用和工具来可视化中间结果并调试模型。
IT 团队可以将用MATLAB开发的模型直接部署到桌面和 Web 应用程序中（如 Excel、Tableau、Java、C++ 和 Python）。
MATLAB 含有从免费和付费来源（包括 Bloomberg、Thomson Reuters、FactSet、FRED 和 Twitter）导入历史和实时市场数据的界面。
MATLAB 可以对从各种数据源导入的大量实时数据流进行处理 。

访问无处不在的数据
设备数据可被结构化或非结构化，它们存储于诸如本地文件、云（例如 AWS® S3、Azure® Blob）、数据库以及历史数据等多种源中。无论您的数据在哪里，您都可以使用 MATLAB 来获取。当您没有足够的故障数据时，可以通过输入信号故障，从机器设备上的 Simulink 模型来生成故障数据，并对系统故障动态进行建模。
整理和探索您的数据以实现简化
数据是散乱的。使用 MATLAB，您可以对数据进行预处理、降维处理并提取特征。
对不同采样率的数据进行调整，并说明缺失值和异常值。
使用的信号处理技术移除杂点、筛选数据并分析瞬态或变化的信号。
使用统计和动态方法进行特征提取和选择，以简化数据集并减少预测模型的过度拟合。
使用机器学习检测和预测错误
运用分类、回归和时序建模技术确定故障根源并预测故障时间。
交互式探查并选择重要的变量来估算 RUL 或对故障模式进行分类。
使用内置函数训练、比较和验证多个预测模型。
计算并可视化置信区间以量化预测中的不确定性。
在生产系统中部署算法
通过在嵌入式设备和企业 IT/OT 系统上实施 MATLAB 算法，缩短响应时间，减少传输的数据，并立即提供结果给车间操作员。
通过使用 MATLAB 和 Simulink 为目标资产和边缘设备自动生成 C/C ++代码来摆脱手动编码。
在含生产服务器的云上扩展 MATLAB 分析，并与 Spotfire、 PI Server 及其他平台集成。
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