matlab 2020b_matlab使用_正版软件

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从 MATLAB 生成代码
从 MATLAB 生成 C、C++、CUDA 和 HDL 代码，只需三个迭代步骤。从任意位置运行和部署代码，台式机、移动设备或嵌入式系统均可。MATLAB Coder 可以随着设计的推进自动生成新代码，无需手工编码。这样可以加速并实现更多的设计迭代。
您可以将生成的代码作为源代码、静态库或动态库，集成到桌面或云端中脱离 MATLAB 环境运行的应用程序。您还可以将生成的代码打包成 MEX 函数并直接在 MATLAB 中使用。
从 Simulink 生成代码
使用 Embedded Coder®，将您的模型转换为高质量源代码和可执行文件，从而实现原型设计和生产。既可使用默认 C 和 C++ 设置，也可使用 SIMD 指令、数据存储类及内存区段代码放置进行优化以实现更高性能。生成 ANSI/ISO C/C++、MISRA-C 或 AUTOSAR 源代码，插入运行时系统。或者，生成完整的交钥匙可执行文件，自动下载并在您的自定义硬件设备上运行。
使用双向可追踪链接，检查模型的生成代码，或使用代码、数据、函数接口和代码指标，生成报告。

Interactively annotate titles, axis labels, and data tips to convey and highlight necessary information. Then automatically generate the corresponding MATLAB code to reproduce your work and add it to your  with a push of a button.

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。

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 。
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