德国商业银行-파생시장데이터계산을위한생산소프트웨어시스템개발사례
과제
솔루션
MATLAB을사용하여Windows및Linux아키텍처에서데이터관리시스템의데이터읽,기분석및최적화수행,결과시각화,업무에필수적인계산결과배포
결과
- 기존시스템과의통합간소화
- 구현시간수개월단축
- 수주가아닌수일내업데이트완료
우리의솔루션은Windows클라이언트와Linux서버소프트웨어가필ie했습니다。우리는MATLAB을사용해서분산연산,사내금융데이터에액세스할墨西哥人파일인터페이스,그리고최적화와회귀등에대한빠른내장함수를활용하여두가지모두를신속히개발했습니다。”
Julian Zenglein，德国商业银行
원시금융데이터로부터합성되는파생데이터는규제기관,고객,주주,경영진이요구하는은행규제자료제출과시장가치평가에필수불가결합니다。德国商业银行(Commerzbank)에서는이처럼임무필수보고서에최대예상손실액과손익분배등의규제자본계산결과와핵심리스크측정결과가포함됩니다。
德国商业银行(Commerzbank)의그룹시장리스크관리팀은중간,전방,후방사무실의분석가들에게신뢰할수있는파생데이터를제공하는계산을개발하고검증해야합니다。파생데이터에는신용스프레드와cd스프레드등의곡선,내재인플레이션과금리,전이행렬,내재변동성표면,다양한상관관계와변동성이포함되며,이러한데이터는자산군,시장,시간전반에걸쳐일관성을보장하는고급금융알고리즘에의존합니다。
이요건을지원하기위해德国商业银行(Commerzbank)는mdd(시장데이터배포서비스)를구축했습니다。Mdds는파생된시장데이터의matlab®기반계산결과등리스크관리를위한고품질의검증된참조데이터및과거데이터를확보하는데德国商业银行(Commerzbank)에서주로쓰이는시스템입니다。
德国商业银行(Commerzbank)의정량분석가인朱利安Zenglein은”MATLAB덕분에부서내부의지식과전문성을활용해서mdd의계산기능을빠르게구축하고정교하게조정할수있었습니다”라고말합니다。
과제
德国商业银行(Commerzbank)는내부데이터와彭博,汤森路透같은금융데이터공급업체가제공하는시장데이터모두가저장된资产控制데이터관리시스템의데이터에액세스해야했습니다。데이터는Linux®서버를통해액세스하지만사용은微软®窗户®기반클라이언트에서할것이었습니다。
은행의분석가들은회귀시작점설정,결과의표본플롯보기,완전하고일관된시장데이터셋생성등파생데이터계산의구성과관리에유용할그래픽응용프로그램을원했습니다。또한이들은사내데이터베이스의여러지점으로부터금융데이터를불러오고집계해서최적화와분석을수행해야했는데,예를들면회귀를적용하고제약조건이있는선형및비선형최소화문제를풀어야했습니다。
분석가들은它개발리소스와릴리스주기에전적으로의존하기보다는시스템을자체적으로구축하여mdd개발에속도를더하고시스템의지원및유지보수편의성을확보하길원했습니다。그와동시에mdd는강인성과모듈성,투명성을갖추고德国商业银行(Commerzbank)의엄격한它관련표준을준수해야했습니다。
솔루션
德国商业银行(Commerzbank)는MATLAB을사용하여mdd알고리즘을구축하고Windows클라이언트,Linux서버,德国商业银行(Commerzbank)데이터베이스서버를포함한이종它환경내에통합했습니다。
德国商业银行(Commerzbank)의비즈니스분석가들은MathWorks컨설턴트와협력하여mdd의크로스플랫폼아키텍처개념증명구현을개발했습니다。
资产控制에이들은연결할MATLAB실행파일(墨西哥人파일)래퍼를만들어서팀원들이Linux서버에서MATLAB코드를실행하고서资产控制버로부터원시시장데이터를읽어들이고계산결과를해당서버에작성할수있도록했습니다。
金融工具箱™로는고정수익증권의현금흐름을생성하고布莱克-斯科尔斯모델을사용해서유럽식풋및콜옵션가격을계산했습니다。
并行计算工具箱™와MATLAB并行服务器™로는사내데이터베이스내부로부터여러금융데이터세그먼트를동시에불러오는작업을가속화하고여러통화로일괄계산을수행했습니다。
팀원들은MATLAB编译器™를사용하여사용료없이여러컴퓨터에서실행가능한Windows버전의독립형MATLAB클라이언트를만들었습니다。
mdd는현재생산단계에있으며,팀원들은은행의사업적필요가변화할때마다새로운기능을계속더하고있습니다。이시스템은은행의소프트웨어테스트절차에통합되어중요한它관련표준이계속지켜질수있도록지원합니다。
결과
기존시스템과의통합간소화．Zenglein은“资产控制시스템으로의액세스신뢰성확보가mdd의주요요구사항이었습니다。라고말합니다。“우리는사내에서개발한墨西哥人파일인터페이스덕분에원시금융데이터를시스템의C API를통해효율적으로불러오MATLAB이고생성한파생데이터를저장할수있었습니다。”
구현시간수개월단축．”Zenglein은사내분석가들이금융전문지식을MATLAB에서곧바로적용할수있었기때문에개발의반복작업속도가빨라mdd에서새알고리즘을구현하는데3주밖에걸리지않았습니다。라고말합니다。
수주가아닌수일내업데이트완료．Zenglein은”MATLAB으로는급한변경요청도자체적으로해결할수있는데,대개는당일에마치곤합니다。라고설명합니다。“并行计算工具箱를사용해서데이터를예전보다8배나빨리불러올수있어테스트시간도단축되었습니다。”
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