金融计算为什么选择Matlab (Why Chose it)？-经管之家官网！

金融计算为什么选择Matlab (Why Chose it)？
这是一个老生常谈的问题，使用Matlab编程也快十年了，每次有人问这个问题，我的回答是:"你用C++编写的一个矩阵逆运算的程序试试，N=10的时候或许你的程序可以运行，若当N=20或者计算一个奇异矩阵的时候，你的程序会发生error! "
最近，忙着翻译《Numerical Methods in Finance and Economics: A MATLAB-Based Introduction》（一本非常好的金融计算的书籍），作者对上述问题阐述了自己的观点，而且非常有说服力。经过几天的思考，我对这个问题有了新的认识。
一、数值计算需要专业的计算平台
1. Matlab与C++的比较： Matlab与C++具可不性，Matlab更专注于数值计算，而C++是普世的编程语言，起初matlab都是使用C++的编写的。 换句话说，Matlab可以实现的C++都可以实现，但关键问题是个人的编程能力与算法能力。打个比方就如开车有手动与自动档一样，实现同样的算法在同样的编程技术的前提下，C++或许一定比Matlab快，这是由于语言本身决定的。
经常有人说Matlab的速度不干恭维，这或许是错的。因为实现相同的功能有不同的算法，相同的算法编程的实现技术或许不同。这样说，对大多数人来说，如果你认为Matlab函数计算慢，同样的功能使用C++实现或许更慢。
2. 数值计算需要涉及大量的编程技巧
例如：数值取整，fix(1)=1,fix(1/3,1/3,1/3)可能等于0，由于数值计算理论是建立在实数基上的，【1，0】上的数是无穷的，但在计算机中【1，0】数是有限的。fix(1.000)=1,fix(0.999999)=0, 类似的问题有很多，例如在优化问题的下降方向中，很多时候根据理论进行修改，引入各种的计算数值技术。 我们在C++编程中，考虑到情况不是很完善，使用的数值技术不够多，有些bug还没测试出来，即使出现了问题或许也无从下手。Matlab在计算中，如果遇见某种可能会出现问题的情况，会有提示，例如优化算法，提示下降方法范数小于1e-6。
3. Matlab提供了强大的基础运算库
矩阵乘法、除法、逆运算、特征值（特征向量）等基础计算，而这些库经过了十几年与大量项目的检验，是稳定的。如果没有这些库函数，或者使用C++ GLS库， 如果没有这些库函数，你的代数计算基本无法在C++中实现。
4. Matlab提供强大的函数库
以优化算法为例，优化算法在线性回归、数据拟合、统计参数计算中经常需要调用，当然也有人使用Excel进行数据处理，如果对优化算法略有了解的，应该知道优化问题存在多极值问题、局部优化与全局优化问题。或许同一个模型，同一个分布数据，使用excel计算会得到不同的结果。为什么？ 因为优化理论说明了，对于多极值问题，不同的初始点会特到不同的极值。
二、使用Matlab需要数值理论知识吗？
为降低对使用者的理论要求，很多软件都提供了GUI，点点这，点点那结果就出来，那出来的结果对吗？ 我还真的不知道
如果你掌握的数值计算理论，对于某些问题的计算结果你可能会有些定性的判断，然后再于Matlab计算的结果进行对照，如果两者相符，结果大多都是对的。如果有差异，需要寻找原因。
金融计算，直到看到Matlab计算alpha的函数说明时，我才知道有七八种计算alpha的方法。金融模型对结果的稳定性与正确性更高，如果出现逻辑错误或者因为浮点计算引出的问题，Matlab会给予及时的提示，如果没有这些提示，没有更多的思考将结果用于交易执行，后果严重。
这次先写这些 ！
看到这，或许你认同我的观点，接下来学习Matlab需要阅读那些书籍?
1. 基础学习推荐：精通MATLAB R2011a(附光盘1张) 张志涌
2.金融计算推荐:金融数量分析基于Matlab编程(第二版)
Ariszheng 2012-7-18