Echtzeitanalysen für den Bond-Desk

Das System verarbeitet Bloomberg-Marktdaten für den laufenden Handel. Die zentralen Berechnungen laufen in weniger als einer Millisekunde, sodass aktuelle Kennzahlen auch bei hoher Systemlast lückenlos und mit geringer Latenz auf den Bildschirmen der Trader verfügbar sind.

Ausgangspunkt des Projekts waren Kennzahlen, die am Bond-Desk zu langsam, veraltet oder auf den Bildschirmen nicht verfügbar waren. Gemeinsam mit den Tradern wurde für jede Anforderung geklärt, welche Information im laufenden Handel benötigt wurde und wie sie sich in den bestehenden Arbeitsablauf einfügen sollte.

Für jede Kennzahl wurden die benötigten Bloomberg-Daten an die Streaming-Plattform angebunden und direkt im laufenden Datenstrom verarbeitet. Im Mittelpunkt stand die Optimierung der Berechnungen: Zeitintensive Rechenwege wurden analysiert, neu strukturiert und als effiziente Transformationen umgesetzt. Die Laufzeit der zentralen Berechnungen wurde so auf unter eine Millisekunde verkürzt. Dadurch konnten aktuelle Kennzahlen auch bei hoher Systemlast lückenlos und mit geringer Latenz an die Trader-Systeme übermittelt werden. Dort wurden sie für die direkte Nutzung im Arbeitsablauf visualisiert.

Daraus entstand schrittweise ein Echtzeit-Analysesystem, das den gesamten Weg von den Bloomberg-Marktdaten bis zur Darstellung auf den Trader-Bildschirmen abdeckt.

Vom Informationsbedarf zur Live-Kennzahl

Die Visualisierung zeigt den typischen Ablauf einer agilen Projektumsetzung. Anforderungen werden gemeinsam mit den Tradern erhoben, technisch umgesetzt und in mehreren Iterationen verfeinert. Am Ende steht eine einsatzbereite Lösung für den laufenden Handel.

  1. 01

    Anforderungen erheben

    Benötigte Kennzahlen und Informationslücken mit den Tradern bestimmen

  2. 02

    Daten anbinden

    Benötigte Bloomberg-Marktdaten verfügbar machen

  3. 03

    Daten aufbereiten

    Daten im laufenden Strom transformieren

  4. 04

    Kennzahl berechnen

    Berechnungen für Submillisekunden-Latenz optimieren

  5. 05

    Ergebnis bereitstellen

    Kennzahlen an die Trader-Systeme übertragen

  6. 06

    Kennzahl visualisieren

    Kennzahlen im Arbeitsablauf der Trader anzeigen

Projektprofil
Vor NuitioBloombergFront ArenaMarktdatenDatenstreamingELTLow-Latency-Computing
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Tobias Baltensperger

Partner

PhD, ETH Zürich · Financial Risk Manager · IMD Future Leaders