MATLAB®在金融機器學習中的應用
探索隱藏的模式，利用金融和替代資料建立預測模型
量化分析師和金融數據科學家使用MATLAB®在金融領域開發和部署各種機器學習應用，包括演算法交易、資產配置、情緒分析、信用分析和詐欺偵測。MATLAB提供了以下功能，使機器學習變得更加容易：
- 使用點擊式應用程式執行模型訓練和比較
- 自動調整超參數和特徵選擇，以最佳化模型效能
- 能夠使用相同的程式碼來標度(scale)處理大數據和叢集
- 自動產生用於嵌入式和高效能app的C/C++或GPU程式碼
- 提供所有常見的分類、回歸和叢集演算法，可用於監督式和非監督式學習
- 在大多數統計和機器學習基準測試中，執行速度比Python®和R更快
金融領域中的機器學習應用
資產配置
技術文章資產配置、機器學習和高效能運算
標準人壽安本討論了使用MATLAB進行機器學習以分析金融市場趨勢，並在Microsoft Azure上進行測試
演算法交易
電子書MATLAB機器學習
這本簡短的電子書是基本技巧掌握的指南。您不需要成為專家即可開始使用機器學習
風險管理
實用影片機器學習於風險管理的應用
學習如何使用機器學習於風險管理，包括市場風險、信用風險和營運風險
