技术研发

我们满怀激情地构建模型

我们的目标

从客户角度出发，提供客户需要的便利

通常，对于客户而言，聘请顾问从头开始开发模型非常昂贵，受内部或外部期限限制。我们旨在为他们提供更加经济的解决方案，尤其是在预算有问题或时间压力很大的情况下。

我们的解决方案是预先构建计算内核和工具，这样以来，只要有可用且经过仔细测试的计算内核和工具，客户只需自己或在我们的帮助下完成其余的模型开发周期即可。这样，节省了大量的模型开发时间和成本。

如果客户确实需要在自己的系统中完全重新实现，则我们的计算内核和工具可以用作蓝图或原型，从而再次节省了大量的开发时间。

我们随时可用的计算内核和工具也可以用于独立的验证目的。

我们的团队广泛研究和工具业务所需的技能，从模型和算法开发到生产阶段的原型和实现。我们以拥有科学而务实的态度而感到自豪。此外，我们不断致力于研究金融业中新技术（例如机器学习方法）的先进模型/方法和前沿应用。

目前，我们有一个可供销售的工具和一个可供演示使用的计算内核。其他一些工具正在开发中。如果您无法从下方找到所需内容，请随时与我们联系。在后台，通常就Msc实习项目而言，我们正在开发更多模型。我们可以查看您的特定需求，并让您知道我们可以做什么。

研发进展

保证计算准确性和代码质量

已有成果

基于傅立叶方法（即继续创始人方芳博士原创的COS方法；该方法过去十多年在业界被广为采用）、结合机器学习技术进行衍生品定价和金融风险计算

当下研究

高维数值方法及其金融应用; 具有可解释性的深度神经网络及其金融应用

代表论文和近期工作论文

1. A novel pricing method for European options based on Fourier-cosine series expansions, Fang Fang and Kees. Oosterlee, SIAM J on Scientific Computing, 31(2), 826-848, 2009.

2. A new and efficient Fourier method for risk quantification and allocation of credit portfolio, Xiaoyu Shen and Fang Fang, conference paper presented at Bachelier World Congress 2022 and SIAM conference on Financial Mathematics and Engineering 2023.

3. Fast calculation of Potential Future Exposure and XVA sensitivities using Fourier Series Expansion, Gijs Mast, Xiaoyu Shen and Fang Fang, conference paper presented at SIAM conference on Financial Mathematics and Engineering 2023.

4. A novel solution method for multivariate expectation problems based on dimension-reduced Fourier-cosine series expansion, Fang Fang, Marnix Brands, and Xiaoyu Shen, conference paper presented at SIAM conference on Financial Mathematics and Engineering 2023.