WOLFRAM

金融におけるWolframテクノロジー：バックテストとポートフォリオ分析でリスクを軽減する

定量的ポートフォリオマネージャー，Stephane Caraguel氏

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「Wolframテクノロジーは，研究論文や書籍の執筆，および記号計算を行うための数学関数やツールを提供します．また，JavaやRのような言語とも非常に簡単に統合することができます．」

チャレンジ

定量的ポートフォリオマネージャーであるStephane Caraguel氏は，Rのようなオープンソース言語のユーザが作成した一貫性のないツールボックスに頼らずに，バックテスト用のトレーディング戦略をより迅速に開発する方法を必要としています．

解決方法

Wolframテクノロジーに組み込まれた関数により，Caraguel氏は実用的なコードがはるかに速く作成できるようになりました．「私のキャリアの中で，いくつかの言語でバックテストプラットフォームを開発してきました．平均すると，実用的なものを作り上げるのに1〜2か月かかっていました．しかし，最近Wolframテクノロジーで同じことをしたところ，わずか2週間で完成しました」とCaraguel氏は語っています．

利点

Caraguel氏は時間が節約できただけでなく，短くシンプルなコードを使って，複数のプロジェクトを1つのポートフォリオに統合したトレーディングモデルを開発することもできました．実際，Wolframテクノロジーはバックテストのワークフローの多くを支えており，Caraguel氏によれば，「これが使えなくなることは，生産性の面で大きな損失になるでしょう」とのことです．

詳細

Wolframの強み

  • リスクに対する分析モデルを開発し調整する
  • トレーディング戦略の有効性を確認するためにバックテストを行ったり，極端な市場変動を想定してモデルのストレステストを実施したりする
  • さまざまなポートフォリオや時間軸に対して，バリュー・アット・リスクを計算する
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