Finans Mühendisliği
EIM Group Hedge Fon Portföy Yönetimi için MATLAB ile Kantitatif Araçlar Geliştirdi
Kurumsal yatırımcılar, örneğin sigorta şirketleri ve merkez bankaları, hedge fon portföyleri oluşturarak hisse senedi ve bonolarla karşılaşacakları riskleri farklılaştırabilmektedirler. Hedge fon potföy yöneticileri bu riskleri hesaplamak, izlemek ve tahmin etmek için kantitatif hesaplamalar yapmalıdırlar. Hedge fonların hisse senetleri ve bonolardan daha karmaşık bir yapısı olduğundan, portföy yöneticileri alışılagelmiş analitik yöntemleri ve modelleri kullanamamaktadır.
EIM Group hedge fon endüstrisinde önde gelen bir kurumdur. EIM Group MATLAB kullanarak geliştirdiği analitik modeller ile her müşterinin ihtiyacı ve risk profili doğrultusunda hedge fon portföyü oluşturabilmektedir.
EIM Group'da finansal analist olarak çalışan Dr. Stéphane Daul "MathWorks ürünleri ve gelişmiş istatistik metodları ile, endüstride daha önce yapılmamış bir şeyi başarmış olduk" şeklinde konuşmaktadır. "EIM'de çalışan her portföy yöneticisi yine MathWorks araçları ile bağımsız çalıştırılan uygulamalara çevrilmiş olan uygulamalar ile oluşturdukları portföyleri izleyebiliyor ve simülasyon sonuçlarına ulaşabiliyor"
Problem
EIM, müşterileri için hedge fon portföyler oluşturuken, yüksek seviye analitik modeller kullanmak zorundaydı. Sistemlerin karmaşık olması analitik olarak sonuca varmayı imkansız hale getiriyordu. Bu nedenle EIM binlerce model için Monte Carlo simülasyonu gerçekleştirerek doğru risk ve getiri değerlerine ulaşmalıydı.
Bunu yapabilmek için EIM kantitatif analistlerin karmaşık sistemleri modelleyebilecekleri ve hızlı bir şekilde simülasyonlar gerçekleştirebilecekleri bir ortama ihtiyaç duymaktaydı. Bunun yanında EIM geliştirecek olduğu uygulamayı bünyesindeki tüm portföy yöneticilerine dağıtmalıydı ki simülasyon sonuçlarına ulaşsınlar ve portföylerinin kar ve zarar dağılımlarını hesaplayabilsinler.
"MathWorks araçları ile karmaşık portföy yönetimi sorularına hızlı bir şekilde cevap bulabildik. Müşterilerimize kantitatif analizler yaparak kısa zamanda geri dönebilmemiz rekabet açısından bize çok önemli bir avantaj sağladı."
Dr. Stéphane Daul,
EIM Group
Çözüm
EIM MATLAB kullanarak kantitatif hedge fon analizi için gelişkin bir model oluşturmuştur. Daha sonra MATLAB geliştirme araçları ve MATLAB Compiler'ı kullanarak bir grafik arayüz tasarlayıp bunu bağımsız çalışır hale getirmişlerdir. Portföy yöneticileri bu grafik arayüzünü kullanarak simülasyon sonuçlarına ulaşmakta ve portföylerinin kar ve zarar dağılımlarını bulmaktadır.
İlk önce bir yıllık araştırmalarının sonucunda geliştirdikleri analitik modeli geliştirmek için MATLAB'i kullandılar. Daha sonra yine MATLAB'i kullanarak izledikleri 700 hedge fon için 24,000 adım Monte Carlo simülasyonları gerçekleştirdiler.
Her gece otomatik olarak başlatılacak olan simülasyonlar başlangıçta altı saatte tamamlanmakta idi. Bu süreci hızlandırmak için EIM Group Distributed Computing Toolbox'ı kullanarak simülasyonları 3 adet çift işlemcili sunucuya taşıdı ve simülasyon için gereken zamanı dört saatin üzerinde azalttı.
Daul ve takım arkadaşları MATLAB geliştirme araçlarını kullanarak, portföy yöneticilerinin kar ve zarar dağılımlarını görebilecekleri ikinci bir uygulama daha geliştirdi. Bu uygulama distributed computing araçları ile yaptırılan simülasyon sonuçlarını kullanmaktaydı. Sonuçlar ActiveX Excel worksheet ile kullanıcıyla paylaşılmaktaydı.
Daul ayrıca MATLAB Compiler kullanmıyor olsalardı modellerini geliştirmek için ve yayımlamak için harcadıkları zamanın iki ile beş kat arasında uzayacağını eklemiştir.
EIM Ayrıca Optimization Toolbox'ı kullanarak Omega oranını maksimize eden dağılım ağırlıklarını bulmuştur. Geliştirme sırasında Statistics Toolbox kullanarak kilit dağılımlar oluşturulmuş, histogramlar çizdirilmiş ve lojistik ve lineer regresyonlar yaptırılmıştır.
Sonuçlar
- Geliştirme için harcanan zaman yarıya indi. "C ve Excel kullanarak geliştirme ile karşılaştırıldığında, MATLAB nümerik algoritmalar geliştirme konusunda iki kat daha hızlı. Ayrıca MATLAB ile grafik arayüzlerin tasarlanması on kat daha hızlı"
- Simülasyon için harcanan zaman %80 azaldı. "Distributed Computing Toolbox kullanarak simülasyonlarımızı kodda bir değişiklik yapmadan paralel çalışır hale getirdik. Simülasyonlarımızı üç sunucuya yayarak simülasyon için harcadığımız zamanı 6 saatten 1.2 saate indirebildik. Eklenen yeni işlemcilerle simülasyon zamanı daha da kısalacaktır"
Kullanılan Ürünler
Distributed Computing Toolbox
MATLAB® Compiler
MATLAB® Distributed Computing Engine
MATLAB®
Optimization Toolbox
Statistics Toolbox
Kurumsal yatırımcılar, örneğin sigorta şirketleri ve merkez bankaları, hedge fon portföyleri oluşturarak hisse senedi ve bonolarla karşılaşacakları riskleri farklılaştırabilmektedirler. Hedge fon potföy yöneticileri bu riskleri hesaplamak, izlemek ve tahmin etmek için kantitatif hesaplamalar yapmalıdırlar. Hedge fonların hisse senetleri ve bonolardan daha karmaşık bir yapısı olduğundan, portföy yöneticileri alışılagelmiş analitik yöntemleri ve modelleri kullanamamaktadır.
EIM Group hedge fon endüstrisinde önde gelen bir kurumdur. EIM Group MATLAB kullanarak geliştirdiği analitik modeller ile her müşterinin ihtiyacı ve risk profili doğrultusunda hedge fon portföyü oluşturabilmektedir.
EIM Group'da finansal analist olarak çalışan Dr. Stéphane Daul "MathWorks ürünleri ve gelişmiş istatistik metodları ile, endüstride daha önce yapılmamış bir şeyi başarmış olduk" şeklinde konuşmaktadır. "EIM'de çalışan her portföy yöneticisi yine MathWorks araçları ile bağımsız çalıştırılan uygulamalara çevrilmiş olan uygulamalar ile oluşturdukları portföyleri izleyebiliyor ve simülasyon sonuçlarına ulaşabiliyor"
Problem
EIM, müşterileri için hedge fon portföyler oluşturuken, yüksek seviye analitik modeller kullanmak zorundaydı. Sistemlerin karmaşık olması analitik olarak sonuca varmayı imkansız hale getiriyordu. Bu nedenle EIM binlerce model için Monte Carlo simülasyonu gerçekleştirerek doğru risk ve getiri değerlerine ulaşmalıydı.
Bunu yapabilmek için EIM kantitatif analistlerin karmaşık sistemleri modelleyebilecekleri ve hızlı bir şekilde simülasyonlar gerçekleştirebilecekleri bir ortama ihtiyaç duymaktaydı. Bunun yanında EIM geliştirecek olduğu uygulamayı bünyesindeki tüm portföy yöneticilerine dağıtmalıydı ki simülasyon sonuçlarına ulaşsınlar ve portföylerinin kar ve zarar dağılımlarını hesaplayabilsinler.
"MathWorks araçları ile karmaşık portföy yönetimi sorularına hızlı bir şekilde cevap bulabildik. Müşterilerimize kantitatif analizler yaparak kısa zamanda geri dönebilmemiz rekabet açısından bize çok önemli bir avantaj sağladı."
Dr. Stéphane Daul,
EIM Group
Çözüm
EIM MATLAB kullanarak kantitatif hedge fon analizi için gelişkin bir model oluşturmuştur. Daha sonra MATLAB geliştirme araçları ve MATLAB Compiler'ı kullanarak bir grafik arayüz tasarlayıp bunu bağımsız çalışır hale getirmişlerdir. Portföy yöneticileri bu grafik arayüzünü kullanarak simülasyon sonuçlarına ulaşmakta ve portföylerinin kar ve zarar dağılımlarını bulmaktadır.
İlk önce bir yıllık araştırmalarının sonucunda geliştirdikleri analitik modeli geliştirmek için MATLAB'i kullandılar. Daha sonra yine MATLAB'i kullanarak izledikleri 700 hedge fon için 24,000 adım Monte Carlo simülasyonları gerçekleştirdiler.
Her gece otomatik olarak başlatılacak olan simülasyonlar başlangıçta altı saatte tamamlanmakta idi. Bu süreci hızlandırmak için EIM Group Distributed Computing Toolbox'ı kullanarak simülasyonları 3 adet çift işlemcili sunucuya taşıdı ve simülasyon için gereken zamanı dört saatin üzerinde azalttı.
Daul ve takım arkadaşları MATLAB geliştirme araçlarını kullanarak, portföy yöneticilerinin kar ve zarar dağılımlarını görebilecekleri ikinci bir uygulama daha geliştirdi. Bu uygulama distributed computing araçları ile yaptırılan simülasyon sonuçlarını kullanmaktaydı. Sonuçlar ActiveX Excel worksheet ile kullanıcıyla paylaşılmaktaydı.
Daul ayrıca MATLAB Compiler kullanmıyor olsalardı modellerini geliştirmek için ve yayımlamak için harcadıkları zamanın iki ile beş kat arasında uzayacağını eklemiştir.
EIM Ayrıca Optimization Toolbox'ı kullanarak Omega oranını maksimize eden dağılım ağırlıklarını bulmuştur. Geliştirme sırasında Statistics Toolbox kullanarak kilit dağılımlar oluşturulmuş, histogramlar çizdirilmiş ve lojistik ve lineer regresyonlar yaptırılmıştır.
Sonuçlar
- Geliştirme için harcanan zaman yarıya indi. "C ve Excel kullanarak geliştirme ile karşılaştırıldığında, MATLAB nümerik algoritmalar geliştirme konusunda iki kat daha hızlı. Ayrıca MATLAB ile grafik arayüzlerin tasarlanması on kat daha hızlı"
- Simülasyon için harcanan zaman %80 azaldı. "Distributed Computing Toolbox kullanarak simülasyonlarımızı kodda bir değişiklik yapmadan paralel çalışır hale getirdik. Simülasyonlarımızı üç sunucuya yayarak simülasyon için harcadığımız zamanı 6 saatten 1.2 saate indirebildik. Eklenen yeni işlemcilerle simülasyon zamanı daha da kısalacaktır"
Kullanılan Ürünler
Distributed Computing Toolbox
MATLAB® Compiler
MATLAB® Distributed Computing Engine
MATLAB®
Optimization Toolbox
Statistics Toolbox
