Architecture de référence pour la gestion des investissements dans les services financiers
Cette architecture vous aide à comprendre les intégrations avec les sources et les puits courants de l'industrie dans les marchés financiers. Elle décrit les meilleurs modèles de conception à travers l'architecture de lakehouse.
Qu'allez-vous apprendre ?
- Comment intégrer les données du marché, les données internes de positions et les sources de données de référence dans un maître de sécurité et un modèle de données pour des fins de trading
- Comment transformer les données en agrégats de séries temporelles et appliquer la qualité des données aux sources du marché
- Comment connecter les outils BI à vos données de couche Gold pour servir les applications d'analyse post-trade
- Comment poser les bases pour le backtesting et les analyses de facteurs
Établissez votre hub de données de marché pour le backtesting et l'analyse
- Sources de données et ingestion
- Flux de données de marché : Bloomberg B-PIPE, LSEG, ICE Data Services, FactSet et Morningstar fournissent des prix en temps réel et historiques, des actions d'entreprise et des fondamentaux. Databricks Marketplace est le modèle d'ingestion par défaut avec des méthodes de livraison de données par API et par fichier complétant les connecteurs Databricks.
- Systèmes de gestion des transactions et des ordres (OMS/EMS) : Charles River, Aladdin, FlexTrade et Fidessa génèrent des données d'exécution, d'allocation et de position
- Sources de données alternatives : Les images satellites, les transactions par carte de crédit, les scores ESG et le sentiment guidé par le NLP provenant des actualités et des dépôts sont ingérés pour la découverte d'alpha
- Lakeflow Connect : Connectivité native pour l'ingestion basée sur CDC à partir de systèmes de comptabilité de portefeuille, de plateformes de risque et de systèmes d'administration de fonds
- Gouvernance et gestion des données
- Catalogue de données à l'échelle de l'entreprise : Unity Catalog centralise la gouvernance des métadonnées à travers les livres de comptes d'investissement, les ensembles de données de risque et les modèles de facteurs, avec un suivi de la lignée pour la conformité
- Intégration multi-classes d'actifs : Standardisation des données de référence sur les titres à travers les actions, les obligations, le FX, les dérivés et les actifs privés avec synchronisation de source dorée
- Tables de système et auditabilité : Pistes d'audit intégrées pour la conformité réglementaire avec la SEC, la FINRA, la MiFID II et la Bâle III
- Analytique et support à la décision
- Analytique du risque et de la performance du portefeuille : Calculs de la valeur à risque (VaR), tests de stress, expositions aux facteurs, ratios de Sharpe et analyses d'attribution en exploitant les tables Delta de la couche Gold
- Modèles quantitatifs et IA : Modèles multifactoriels, optimisation de la variance moyenne et notation de sentiment pilotée par ML via Databricks Mosaic AI et Model Serving
- Entrepôt SQL Databricks : Interrogation haute performance pour l'analyse des coûts de trading, la modélisation de la liquidité et l'analyse pré/post-trade, avec des intégrations directes dans Tableau et Power BI
- Flux de travail d'investissement et de trading
- Conformité pré-trade et surveillance : Surveillance continue des restrictions de trading (par exemple, listes restreintes, limites de position, ventes à découvert) avec gestion des exceptions en temps réel
- Exécution des trades et correspondance post-trade : Traitement en flux des messages FIX via DLT, réconciliation des remplissages contre les données OMS/EMS et du dépositaire
- Stratégies d'exécution alternatives : Backtesting et simulation de VWAP, TWAP, Iceberg et des algorithmes de routage de dark pool en utilisant des données historiques de trade et de carnet d'ordres
- Distribution sécurisée et contrôle d'accès : Droits d'accès basés sur les rôles pour les clients institutionnels, garantissant un accès aux données de fond segmenté à travers les mandats
