金融サービス投資管理参照アーキテクチャ

動画の内容

• 市場データ、内部ポジションデータ、参照データソースをセキュリティマスターと取引目的のデータモデルにどのように統合するか
• データを時系列の集計に変換し、市場ソースにデータ品質を適用する方法
• BIツールをゴールドレイヤーデータに接続し、ポストトレード分析アプリケーションを提供する方法
• バックテストとファクター分析の基盤を設定する方法

バックテストと分析のためのマーケットデータハブを設定します

1. データソースと取り込み
   • 市場データフィード: Bloomberg B-PIPE、LSEG、ICE Data Services、FactSet、Morningstarは、リアルタイムおよび過去の価格、企業行動、基本情報を提供します。Databricks Marketplaceは、APIおよびファイルベースのデータ配信方法がDatabricksコネクタを補完するデフォルトの取り込みパターンです。
   • 取引および注文管理システム (OMS/EMS): Charles River、Aladdin、FlexTrade、Fidessaは、実行、割り当て、ポジションデータを生成します
   • 代替データソース: 衛星画像、クレジットカード取引、ESGスコア、ニュースや提出物からのNLPによるセンチメントがアルファ発見のために取り込まれます
   • Lakeflow Connect: ポートフォリオ会計システム、リスクプラットフォーム、ファンド管理システムからのCDCベースの取り込みのためのネイティブ接続
2. データ管理とガバナンス
   • エンタープライズワイドデータカタログ: Unity Catalogは、投資記録、リスクデータセット、ファクターモデルを通じてメタデータガバナンスを一元化し、コンプライアンスのための系統追跡を提供します
   • マルチアセットクラスの統合: 株式、債券、FX、デリバティブ、プライベートアセットを横断した証券参照データの標準化とゴールデンソースの同期
   • システムテーブルと監査可能性: SEC、FINRA、MiFID II、Basel IIIとの規制遵守のための組み込み監査トレイル
3. 分析と意思決定支援
   • ポートフォリオリスクとパフォーマンス分析: ゴールドレイヤーのデルタテーブルを活用したバリューアットリスク（VaR）、ストレステスト、ファクター露出、シャープレシオ、アトリビューション分析の計算
   • 定量的およびAIモデル: 多因子モデル、平均分散最適化、Databricks Mosaic AIおよびModel Servingを介したML駆動のセンチメントスコアリング
   • Databricks SQLウェアハウス： 取引コスト分析、流動性モデリング、プレトレード/ポストトレード分析のための高性能クエリ、TableauとPower BIへの直接統合付き
4. 投資と取引のワークフロー
   • プレトレードコンプライアンスと監視： 取引制限（例：制限リスト、ポジション制限、洗浄販売）の連続的な監視、リアルタイムの例外処理
   • 取引実行とポストトレードマッチング： DLTを介したFIXメッセージのストリーム処理、OMS/EMSとカストディアンデータに対する埋め合わせ
   • 代替実行戦略: VWAP、TWAP、Iceberg、ダークプールルーティングアルゴリズムのバックテストとシミュレーションを、過去の取引と注文簿データを使用して行います
   • セキュアな配布とアクセス制御： 機関投資家向けの役割ベースの権限、マンデート全体でのセグメント化されたファンドレベルのデータアクセスを確保