Architettura di riferimento per la gestione degli investimenti nei servizi finanziari

Che cosa imparerai

• Come integrare i dati di mercato, i dati delle posizioni interne e le fonti di dati di riferimento in un master di sicurezza e un modello di dati per scopi di trading
• Come trasformare i dati in aggregati di serie temporali e applicare la qualità dei dati alle fonti di mercato
• Come collegare gli strumenti BI ai tuoi dati del livello Gold per servire applicazioni di analisi post-trade
• Come impostare le basi per il backtesting e le analisi dei fattori

Stabilisci il tuo hub di dati di mercato per il backtesting e l'analisi

1. Fonti di dati e ingestione
   • Feed di dati di mercato: Bloomberg B-PIPE, LSEG, ICE Data Services, FactSet e Morningstar forniscono prezzi in tempo reale e storici, azioni aziendali e fondamentali. Databricks Marketplace è il modello di ingestione predefinito con metodi di consegna di dati basati su API e file che completano i connettori Databricks.
   • Sistemi di gestione delle transazioni e degli ordini (OMS/EMS): Charles River, Aladdin, FlexTrade e Fidessa generano dati di esecuzione, allocazione e posizione
   • Fonti di dati alternative: Immagini satellitari, transazioni con carta di credito, punteggi ESG e sentiment guidato da NLP da notizie e depositi vengono ingeriti per la scoperta di alpha
   • Lakeflow Connect: Connettività nativa per l'ingestione basata su CDC dai sistemi di contabilità del portafoglio, piattaforme di rischio e sistemi di amministrazione del fondo
2. Governance e gestione dei dati
   • Catalogo dei dati a livello aziendale: Unity Catalog centralizza la governance dei metadati attraverso i libri contabili degli investimenti, i set di dati di rischio e i modelli di fattori, con tracciamento della genealogia per la conformità
   • Integrazione multi-classe di attività: Standardizzazione dei dati di riferimento sui titoli attraverso azioni, reddito fisso, FX, derivati e attività private con sincronizzazione della fonte d'oro
   • Tabelle di sistema e auditabilità: Tracce di audit incorporate per la conformità normativa con SEC, FINRA, MiFID II e Basel III
3. Analisi e supporto decisionale
   • Analisi del rischio e delle prestazioni del portafoglio: Calcoli del valore a rischio (VaR), stress testing, esposizioni ai fattori, rapporti di Sharpe e analisi di attribuzione sfruttando le tabelle Delta del livello Gold
   • Modelli quantitativi e AI: Modelli multifattoriali, ottimizzazione della varianza media e punteggio del sentimento guidato da ML tramite Databricks Mosaic AI e Model Serving
   • Magazzino SQL di Databricks: Interrogazioni ad alte prestazioni per l'analisi dei costi di trading, la modellazione della liquidità e l'analisi pre-trade/post-trade, con integrazioni dirette in Tableau e Power BI
4. Flussi di lavoro di investimento e trading
   • Conformità pre-trade e sorveglianza: Monitoraggio continuo per le restrizioni di trading (ad es., liste di restrizioni, limiti di posizione, vendite a lavaggio) con gestione delle eccezioni in tempo reale
   • Esecuzione degli scambi e abbinamento post-trade: Elaborazione in streaming dei messaggi FIX tramite DLT, riconciliazione dei riempimenti contro i dati OMS/EMS e del custode
   • Strategie di esecuzione alternative: Backtesting e simulazione di algoritmi di routing VWAP, TWAP, Iceberg e dark pool utilizzando dati storici di trading e ordini
   • Distribuzione sicura e controllo degli accessi: Diritti basati sui ruoli per i clienti istituzionali, garantendo l'accesso ai dati a livello di fondo segmentato attraverso i mandati