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- Guido Vogt
- vor 5 Jahren
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2 Predictive Analytics im Kapitalmarkt: Modellieren, Simulieren, Validieren German Data Science Days Sebastian Hantsch & Anton S. Wittl
3 Wer wir sind und was wir tun Sponsor ROKOCO GmbH (Aktuarielle Beratung) Sicherheit Finanzmarktkrise Regulatorik Transparenz Dienstleister für institutionelle Finanzmarktakteure Expertise: finanzmathematische Analyse, Statistik, Prozesse und Modelle Strategie Startup in 2016 Flache Struktur / Minimierung der Anlaufinvestitionen Verzahnung mit ROKOCO Verknüpfung von Wissenschaft und Praxis Struktur Mathematik Statistik Finanzen Informatik Financial Data Scientist Skills Seite 2
4 Wer wir sind und was wir tun Strategie Dienstleister für institutionelle Finanzmarktakteure Expertise: finanzmathematische Analyse, Statistik, Prozesse und Modelle Produkte & Services Ökonomische Szenarien für regulatorische Zwecke Real-World-Einschätzungen für Kapitalmarktsimulation Künstliche Intelligenz & Machine Learning Bilanzanalysen und -auswertungen Kunden & Mandanten Fondsanbieter, Asset Manager, Versicherungen, Banken, Pensionseinrichtungen, Versorgungswerke Deutschland, Österreich, Schweiz, Luxemburg Seite 3
5 Data Science im Finanzwesen am Beispiel PRIIP Packaged Retail and Insurance-based Investment Products (PRIIP) Vertragsunterlagen, Beratungsprotokoll, Infomaterial, etc. Kleinanleger Vertragsabschluss Dokumente Basisinformationsblätter Neu Seite 4
6 Generierung von PRIIP-Kennzahlen Prozess der Datengenerierung und -verarbeitung Dateninputs Kalibrierung Modellierung Simulation Validierung Ergebnisdatenverarbeitung Kapitalmarkt (z.b. Bloomberg) Interne Daten Vorgaben vom Gesetzgeber Ableitung der benötigten Parameter Kapitalmarkt für Hochrechnungen modellieren Detailgrad variabel Hochrechnung & Erzeugung von Kennzahlen Anwendung der Modellierung Überprüfung der Ergebnisse Sicherung der Nachvollziehbarkeit Basisinformationsblätter erzeugen Historische Zeitreihen Korrelation Downhill- Simplex 2-Faktor-Hull- White LMM+ JLT+ Marktkonsistenz Sprungprozesse Multi- Threading Monte-Carlo Martingale Hypothesentests Seite 5
7 Wahl der optimalen Herangehensweise Unter PRIIP gibt es für verschiedene Kategorien unterschiedliche Anforderungen an die Prozessschritte Komplexität / Rechenleistung PRIIP Kategorie 2 Aussagekraft des Modells / der Ergebnisse PRIIP Kategorie 4 Machbarkeit ad-hoc- Berechnungen Seite 6
8 IT-Herausforderungen Ablaufsteuerung im Umgang mit Datenmengen bei Zwischenschritten Niedrige Anzahl Inputparameter Große Datenmengen (relevant für Performance) Wenige, ausgewählte Ergebniskennzahlen Dateninputs Kalibrierung Modellierung Simulation Validierung Ergebnisdatenverarbeitung Seite 7
9 IT-Herausforderungen Umsetzungswege zwischen Kundenpräferenzen und Machbarkeit Web-Anwendung Installation notwendig? ad-hoc berechenbar verteilt lokal vorab berechnet PRIIP Kategorie 2 PRIIP Kategorie 4 Seite 8
10 Anwendungsgebiete Web-App PRISCA PRIIP Scenario App für Fondsgesellschaften (PRIIP Kategorie 2) in Kooperation mit f-fex AG Web-App PRIIP-ESG Web-basierter Economic Scenario Generator für PRIIP-Szenarien (PRIIP Kategorie 4) Verfügbar Mitte 2019 Forschungs- & Entwicklungsprojekt Künstliche Intelligenz Im Fokus: Betrugsabwehr; Zusammenarbeit mit namhaften Versicherungsgesellschaften Kooperation mit deutschen Kreditinstituten bei Betreuung von EBAVs Seite 9 Datenservice Kapitalmarktszenarien Bereitstellung von risiko-neutralen Kapitalmarktszenarien für aufsichtsrechtliche Zwecke Bereitstellung von Real-World-Kapitalmarktszenarien für Unternehmens- & Produkthochrechnungen
11 Kontakt Seite 10
12 Seite 11
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