Ein kleiner diskretionär handelnder Hedgefonds arbeitete mit fragmentierten Datensystemen. Trades über mehrere Broker hinweg und Erkenntnisse aus Drittanbieter-Datenquellen waren in Silos getrennt, sodass keine einheitliche Sicht auf das Portfoliorisiko möglich war. Dem Risikomanager des Fonds fehlten die Werkzeuge für umfassende, plattformübergreifende Analysen, was Entscheidungen erschwerte und den operativen Aufwand erhöhte.
- Entwicklung einer End-to-End-Datenarchitektur, zugeschnitten auf den Trading-Betrieb
- Bereitstellung eines skalierbaren Data Warehouse auf AWS
- Aufbau individueller Ingestion-Pipelines zur Vereinheitlichung von Broker- und Drittanbieter-Datenquellen
- Implementierung einer Normalisierungsschicht für konsistente Schemata
- Automatisierung des Datenworkflows mit AWS ECS für eine reibungslose Ausführung
- Entwicklung von Echtzeit-Dashboards zur Überwachung zentraler Risikokennzahlen
- Schaffung einer ganzheitlichen Sicht auf das Portfoliorisiko über alle Broker und Datenanbieter hinweg
- Ermöglichung quantitativer Risikoanalysetechniken, die zuvor nicht umsetzbar waren
- Reduzierung des täglichen Arbeitsaufwands des Risikomanagers um mehrere Stunden
- Verbesserung von Trading-Entscheidungen durch schnellere, datenbasierte Erkenntnisse
- Schaffung einer Grundlage zur Integration von GenAI für schnellere Entscheidungen und breitere Datenintegration
Der Fonds kann seine Positionen und Risikoexponierung jetzt in Echtzeit überwachen und quantitative Erkenntnisse nutzen, die die Performance verbessern. Mit Automatisierung und einer sauberen Datengrundlage ist er bereit, Analysen zu skalieren und KI-gestützte Strategien zu prüfen.
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