意大利联合信贷银行奥地利では，全社规模でマーケットデータエンジンを开発し，迅速に配布

同行では，事业単位によって，同じ市场データの异なるバージョンを保存し，异なるシステムで加工データを计算していました。この方法では，保守の手间が増大し，データおよび处理アルゴリズムの非一贯性が増して运用リスクが高くなっていました。「当行は，グループ规模で一贯性のある正确な连结决算データが确保されている，企业规模でのデータ管理を必要としていました」とSchweighofer氏は述べています。

また，同行では，加工データのクリーニングおよびコンピューティング用の处理エンジンを构筑する必要もありました。同行では，市场リスク，运用リスク，および取引先リスクの管理，资产负债管理，市场适合性チェック，自己资本の适切性に携わるグループがそのデータにアクセスできるようにしようと考えていました。最后に，意大利联合信贷银行奥地利では，ヨーロッパ中の支店からアクセスできるようにするため，市场データエンジンにアクセスするJ2EEフレームワークを开発しようと考えていました。

意大利联合信贷银行奥地利では，MATLABとMATLAB编译SDK™を使用して，UMDを开発し，同行の网络インフラストラクチャに统合しました。同行がこれらのツールを选んだのは，専用システムを构筑する必要があったため，取引商品のリスクプロファイルや再评価机能に精通していたため，また同行の他所でMathWorks公司ソフトウェアを使用していたためです。

最初の重要なステップは，さまざまな市场データベンダーから毎日受け取る20000以上の金融商品に关する最大1亿件のレコードにもなるリアルタイムティックデータのクリーニングでした.MATLABを使用して，ビジネスチームは，异常や欠损データを特定し，补间によって，または最后に确认された适切なデータの利用によってそれらを自动的に修正できるアルゴリズムを开発しました。

また，社债および国债の信用スプレッドカーブ，ボラティリティサーフェス，インフレスワップ，ゼロクーポンイールドカーブを含むオンザフライおよび终値から生成される市场データを计算するためのアルゴリズムを开発しました。

チームは，优化工具箱™を使用して，モデルによって予测された结果と市场で観测された実际の结果との间の误差关数を最小化することで，モデルをキャリブレーションしました。

さらに，金融工具的工具箱™を使用して债券利回りを计算し，金融工具箱™を使用して先渡金利および短期金利先物ストリップの计算を実行しました。

结果は，バックテストされ，市场关键字でででで使でれ既存のアルゴリズムれいるましのアルゴリズムに対してさまし既存のましましましましましましれましまし

ビジネスチームがアルゴリズムを検证した后，ITチームは，MATLAB编译SDKを使用して，MATLABプログラムからMATLABベースの的Java^®クラスを作成しました。次に，これらのクラスをアプリケーションサーバーに展开し，企业全体への展开のために统合システムをテストしました。

UMDには，现在，市场适合性，リスク解析，报告，取引などのために同行内の何百人ものファイナンシャルマネージャーやトレーダーがアクセスしています。