Finanzdienstleistungen Investment Management Referenzarchitektur
Diese Architektur hilft Ihnen, Integrationen mit gängigen Branchenquellen und -senken in Kapitalmärkten zu verstehen. Sie skizziert die besten Praxis-Designmuster in der gesamten Lakehouse-Architektur.
Was Sie lernen werden
- Wie man Marktdaten, interne Positionsdaten und Referenzdatenquellen in einen Sicherheitsmaster und ein Datenmodell für Handelszwecke integriert
- Wie man Daten in Zeitreihenaggregate umwandelt und Datenqualität auf Marktsourcen anwendet
- Wie man BI-Tools mit Ihren Goldschichtdaten für nachgelagerte Analyseanwendungen verbindet
- Wie man die Grundlage für Backtesting und Faktorenanalysen legt
Einrichten Ihres Marktdaten-Hubs für Backtesting und Analysen
- Datenquellen und Dateneingabe
- Marktdaten-Feeds: Bloomberg B-PIPE, LSEG, ICE Data Services, FactSet und Morningstar liefern Echtzeit- und historische Preisinformationen, Unternehmensaktionen und Grundlagen. Databricks Marketplace ist das standardmäßige Erfassungsmuster, wobei API- und dateibasierte Datenliefermethoden die Databricks-Konnektoren ergänzen.
- Transaktions- und Auftragsmanagementsysteme (OMS/EMS): Charles River, Aladdin, FlexTrade und Fidessa erzeugen Ausführungs-, Zuteilungs- und Positionsdaten
- Alternative Datenquellen: Satellitenbilder, Kreditkartentransaktionen, ESG-Bewertungen und NLP-gesteuerte Stimmungen aus Nachrichten und Einreichungen werden für die Alpha-Entdeckung aufgenommen
- Lakeflow Connect: Native Konnektivität für CDC-basierte Aufnahme aus Portfolio-Buchhaltungssystemen, Risikoplattformen und Fondsverwaltungssystemen
- Data-Governance und Datenmanagement
- Unternehmensweiter Datenkatalog: Unity Catalog zentralisiert die Metadaten-Governance über Investmentbücher, Risikodatensätze und Faktormodelle, mit Nachverfolgung der Herkunft für die Compliance
- Integration von Multi-Asset-Klassen: Standardisierung von Wertpapier-Referenzdaten über Aktien, festverzinsliche Wertpapiere, FX, Derivate und private Vermögenswerte mit goldenen Quellensynchronisation
- Systemtabellen und Prüfbarkeit: Eingebettete Prüfpfade für die regulatorische Compliance mit SEC, FINRA, MiFID II und Basel III
- Analytik und Entscheidungsunterstützung
- Portfolio-Risiko- und Performance-Analytik: Berechnungen des Value at Risk (VaR), Stresstests, Faktorexpositionen, Sharpe-Ratios und Attribution Analytics unter Verwendung von Gold-Layer-Delta-Tabellen
- Quantitative und KI-Modelle: Multifaktor-Modelle, Mean-Variance-Optimierung und ML-gesteuerte Stimmungsbewertung über Databricks Mosaic AI und Model Serving
- Databricks SQL-Warehouse: Hochleistungsabfragen für Handelskostenanalyse, Liquiditätsmodellierung und Vor- und Nachhandelsanalytik, mit direkten Integrationen in Tableau und Power BI
- Investment- und Handelsabläufe
- Vorhandels-Compliance und Überwachung: Kontinuierliche Überwachung von Handelsbeschränkungen (z.B. eingeschränkte Listen, Positionsbeschränkungen, Wash Sales) mit Echtzeit-Ausnahmebehandlung
- Handelsausführung und Post-Trade-Abgleich: Stream-Verarbeitung von FIX-Nachrichten über DLT, Abgleich von Fills gegen OMS/EMS und Depotbankdaten
- Alternative Ausführungsstrategien: Backtesting und Simulation von VWAP, TWAP, Iceberg und Dark Pool Routing-Algorithmen unter Verwendung historischer Handels- und Orderbuchdaten
- Sichere Verteilung und Zugriffskontrolle: Rollenbasierte Berechtigungen für institutionelle Kunden, die einen segmentierten Fondszugriff auf Datenebene über Mandate hinweg gewährleisten
