Clarus Risk为监管风险报告开发软件即服务平台

许多Clarus竞争对手要求在预先确定的模板中提交投资组合信息，这将组织和格式化数据的负担放在了客户身上。Clarus工程团队希望通过开发一种处理几乎任何格式的数据文件的自动化流程来减轻客户和他们的交易对手的负担。

一旦将输入数据标准化，Clarus团队就需要应用风险分析，整合彭博(Bloomberg)等金融数据提供商的当前市场数据。然后，他们希望为每个客户生成定制的报告，以及为投资者、合作伙伴、董事会和其他利益相关方定制的内容、格式和品牌报告。

Clarus的工程师使用MATLAB开发了该公司的旗舰产品RiskMonitor^®风险报告平台。

该团队使用MATLAB语言的面向对象编程能力为他们的工作流的三个主要阶段开发对象类:用于数据导入的读者类，用于风险计算和分析的风险监控类，以及用于生成报告的报告类。

读取器类以资产管理公司、银行和其他客户使用的数十种独特格式从文件中读取数据。然后，这些类将日期和时间格式规范化，并从原始数据中提取信息，包括资产负债表细节和历史表现。结果以标准化的CSV格式保存，然后导入Microsoft^®SQL Server^®数据库使用数据库工具箱™。

风险监测类首先从数据库中读取标准化数据，并使用Financial Instruments Toolbox™函数将投资组合的内容分类为投资证券、现金和其他资产类别。

接下来，风险监视器类使用Datafeed Toolbox™从市场数据供应商检索当前和历史数据。它还调用Financial Toolbox™函数来估计风险价值(VaR)，执行相关资产回报的蒙特卡洛模拟，并计算特定资产类别的风险度量——例如，希腊衍生品和固定收益证券的持续时间。

报告类使用来自风险监视器类的结果，使用MATLAB report Generator™生成风险报告。这些报告按照特定的风险领域进行分类，包括合规、市场、流动性、交易对手、股权和固定收益风险。

报告对象被组装成100多种不同的报告类型，从单页的情况说明书到PDF格式的高度详细、全面的风险分析。

• 几天的流动性压力测试在几分钟内就完成了。希尔顿表示:“与我们合作的一些公司在内部进行基于原则的流动性压力测试时遇到了困难。”“有了基于MATLAB的平台，我们可以在几分钟内生成一份流动性风险报告，而这些公司在Excel中需要花费几天的时间^®”。
• 能够对市场变化做出快速反应。希尔顿说:“covid -19后的市场波动导致许多资产管理公司超过了法定的VaR阈值。“通过MATLAB，我们迅速引入了一个时间衰减函数，帮助我们的许多客户定制他们的VaR计算，我们比竞争对手做得更快。”
• 创建竞争优势。Hilton指出:“当新的ESMA指导方针发布时，我们能够迅速将基于原则的流动性风险功能添加到我们的平台上，因为我们是使用MATLAB中的面向对象框架构建的。”“对我们来说，这是一个很大的区别，加上我们报告功能的灵活性和定制性。”