Helaba投资开发和部署企业财务分析软件

最初，Helaba Invest考虑购买第三方软件进行风险评估和其他财务计算，包括一些服务于德国衍生品监管条例和另类投资基金经理指令(AIFMD)，这是一项关键的监管要求。除了费用之外，该软件缺乏灵活性和透明度也是一个重大缺陷。黑盒解决方案不允许团队看到计算是如何执行的，也不允许修改算法。他们决定开发自己的模型。

由于在传统编程语言、面向对象原则或IT系统部署方面的经验有限，团队需要定制培训来开发构建软件所需的技能。一旦他们开发了模型，团队需要让整个公司的分析师和公司IT基础设施中的其他系统都可以使用这些模型，其中包括Oracle数据库和投资管理软件。

Helaba Invest使用MATLAB和MATLAB Production Server构建了一个金融模型和算法的核心库，并将其与现有的企业应用程序集成。

在MATLAB中使用Financial Toolbox™和Financial Instruments Toolbox™，团队开发了用于计算价格敏感性的模型和算法;产品估值;风险措施，如“希腊人”、风险价值和最大提款;以及300个投资组合的公允价值，其中包含5000多个衍生品。

例如，他们使用“金融工具箱”来引导利率曲线，并使用“金融工具工具箱”来为信用违约互换定价和股票期权建模。

在桌面环境中本地使用模型和算法后，团队开始准备将它们作为共享库部署到公司的IT环境中。在这个阶段，团队参加了由MathWorks training Services进行的定制化现场培训。培训包括多天的并行计算课程，MATLAB中的面向对象编程，以及使用MATLAB生产服务器部署MATLAB应用程序，重点是Java^®和. net接口。

该团队建立了一个多核Linux系统^®服务器运行三个MATLAB Production server实例，分别用于开发、测试和生产(客户端需求)。他们使用MATLAB编译器SDK™打包模型和算法，并将其部署到MATLAB生产服务器开发实例中。

使用并行计算工具箱™，该团队通过在服务器的20个处理核心上并发执行计算密集型计算来加速计算。

在验证了他们在MATLAB Production Server开发实例中的部署后，团队将其转移到测试实例中，在那里由Helaba Invest内部的独立团队正式测试。

一旦部署的模型和算法通过了正式的测试，Helaba Invest IT团队将它们转移到MATLAB production Server的生产实例中，在那里可以在企业IT环境中访问它们。

数百个外部客户和数十个内部分析师目前正在通过各种前端应用程序在后台使用生产核心库。个人分析师可以通过微软电脑直接访问该数据库^®Excel^®插件和通过公司的投资管理软件。它还用于通过Java接口到Oracle为客户生成web报告^®数据库，并服务希拉巴符合AIFMD。

• 应用程序开发，服务于AIFMD监管要求。维尔图姆表示:“我们的估值团队需要在清晨获知衍生品的公允价值价格，而从外部估值服务机构获得可靠的这一信息代价高昂，而且最终行不通。”“有了MATLAB，我们现在完全自己运行计算和管理过程，所以我们不依赖于第三方。”
• 通过定制培训，加速增长并降低成本。Veltum指出:“我们在现场接受的培训是根据我们的需求定制的，这加速了我们的发展。“我们学会了如何使我们的代码更健壮、更可维护、更高效，我们的团队和IT团队都参加了这些会议，改善了两个团队之间的协作。因此，我们将项目资源和支持费用减少了约20%。”金宝app
• 可伸缩、可维护的企业应用程序部署到数百个客户。“使用MATLAB Production Server，我们创建并部署了一个一致的、可扩展的核心库，易于维护和管理，因为我们可以在一个地方进行改进和修复，而不是在几个不同的系统中，”Veltum说。通过与Java、. net和Excel的接口，它也很容易与其他It应用程序和流程集成。”