構成と管理：オルタナティブ資産のための次世代リスク分析

断片化されたデータとサイロ化されたアナリティクスが、企業の潜在能力を最大限に引き出すことを妨げています。 KWAアナリティクスと共同で開催されたRisk.netの パネルセッションでは、専門家が、カスタマイズ可能な新しいフレームワークにおける高度なデータ分析やモデルトレーニングの変革的影響など、伝統的な資産運用業界とオルタナティブ資産運用業界の進化するニーズについて掘り下げました。

リスクマネジャー、トレーダー、ポートフォリオマネジャーは、リスク分析の種類やその利用方法においてそれぞれ独自の要件を持っていますが、共通点もあります。

サイロ化されたデータの取り扱いとアナリティクスは、ツールやシステムがそれぞれの機能に限定されている場合、特に多様な資産クラスにおいて、これらの集団に大きな制約を与える可能性があります。

今日、次世代プラットフォームでは、それぞれの要件に合わせてモデルや分析レポートを構成することが可能です。プラットフォーム内のターゲット機能により、金融サービス会社はアセットクラスに基づいた分析をさらにカスタマイズすることができます。

KWAビーコン・プラットフォームは、クロスアセット用に設計されたクラウドネイティブ・プラットフォームで、このような特注ソリューションの一つです。KWAビーコン・プラットフォームは、個々のアプリケーションや多数のエクセル・スプレッドシートに依存することなく、カスタマイズ可能でより協調的なソリューションを提供することで、サイロ化による複雑さを解決します。

KWAアナリティクスと共同で開催されたRisk.netのパネルセッションでは、専門家が伝統的資産とオルタナティブ資産業界の進化するニーズ、高度なデータ分析がもたらす変革的影響、カスタマイズ可能な新しいフレームワークでのモデルトレーニングについて議論しました。本記事では、セッションの主要テーマについてご紹介します。

高度なアナリティクス

高度なデータ分析により、トレーディング会社は、より迅速で、より多くの情報に基づいた、より正確な意思決定を行うことができます。データを活用して戦略を最適化し、リスクを管理することで、金融機関は刻々と変化する市場環境に適応しながら競争力を高めることができます。

とはいえ、サイロ化されたデータとアナリティクスは課題を生み出します。Beaconのプラットフォーム・スタック・アプローチは、オーダーメイドのニーズに合わせて構成された共通のビルディング・ブロックを提供します。

Beaconのセールス・エンジニアであるポール・ロドリゲス氏は、このアプローチを、レゴブロックの混ざった箱と、セットから作られた完全なレゴモデルのようなものだと表現しています。ビーコン・スタイルのレゴ・モデル」は、その中間に位置すると彼は付け加えました。

「私たちは、オープンソースのコンポーネントと内部ライブラリのいくつかを、レゴのミックスアンドマッチセットとして見ています。

ロドリゲス氏は、これらのレンガはアセット・マネージャーがトレーディングやリスク・アプリケーションを構築するために必要なコンポーネントを提供するもので、時系列データ・ストレージが一番下に位置し、取引やポジションなどの市場データをカバーすると説明。スタック内の他のレンガには、マーケット・インターフェースと生のマーケット・データが含まれ、トレーディング・ブックとポートフォリオが最上位に位置します。

このようなプラットフォーム内の最先端のソリューションと革新的な機能により、エネルギー、コモディティ、キャピタル、不動産市場などの多様なアセットクラスの企業は、スケーラブルでクラウドネイティブなソリューションで未来に向かうことができます。

スケーラブルなスタック

多次元プラットフォームは、時系列で疎なデータを取り込むことができ、ポートフォリオ・チームは二時的なデータ・モデリングを行うことができます：例えば、第2四半期または第3四半期のリスク報告を、その時点とそれ以降に存在することが判明しているものとして再実行し、評価やリスクの相違の原因となった可能性のあるポジション修正や市場データの更新によるデルタの相違を特定することができます。

さらにその一歩上にあるのが、取得したデータとベンチマーク・テナーを使用して市場モデリングを行い、カーブを構築し、サーフェスを校正し、市場全体の終値を把握することです。

さらにもう一段階上が、取引所取引と店頭取引商品のフルセットです。各商品は、それ自体の価格決定方法、ライフサイクルを把握し、そのために必要なデータを取得するために、市場モデルに一段下のレベルに到達する必要があるだけです。「例えば、単純な金利スワップや債券商品であれば、割引係数を得るためにどの市場を見る必要があるか、キャッシュフローを予測するために何が必要かを知っています」とロドリゲス氏。

さらに上位のスタックには、商品の取引とポジションが置かれ、プラットフォームは複数のデータソースからストリーミングされる取引を取り込むことができます。

最上位にはアプリケーションとアプリケーション・プログラミング・インターフェースがあります。この技術には、ユーザーがクラウド上で実行可能なユーザー・インターフェースを構築できるフレームワークがあり、JavaScriptの知識を必要としません。

モデルトレーニングとデジタルトランスフォーメーション

アジャイル・テクノロジーは全社的に極めて重要です。KWAアナリティクスのクオンツ・サービス担当シニア・バイス・プレジデントであるラム・ミーナクシンダラム氏は、カスタマイズ可能なダッシュボードとオンデマンド機能が、リスク手法の課題を抱える企業を支援することの価値を強調しました。

このプラットフォームの開発ツール一式を利用すれば、Beaconのコンポーネントを拡張したり、新しいコンポーネントを作成したりすることも可能です。「不動産資産、ファンド・オブ・ファンズ、証券化商品、ボラティリティ・スワップやボラティリティ・デリバティブのような伝統的な資産クラスに適用できます。

プライベートでありながらオープンソースのシステムであるため、設定や実装が容易です。

KWAアナリティクスは、商業用不動産のモデリングに使用される大規模なスプレッドシートをより適切に管理することで、分析を一元化し、規模を拡大するために、大手オルタナティブ・マネージャーや商業用不動産サービス・プロバイダーをこのプラットフォームに取り込みました。

スプレッドシートの計算を分解してダッシュボードを作るというアプローチもありました。しかし、KWAの開発者は別の角度から、データを直接プラットフォームに取り込み、その中でモデリングを行いました。「ミーナクシンダラム氏は、「基本的には、スプレッドシートを取り除くと同時に、企業にリアルタイムの分析を提供します。

「私たちはデータをエクセルにエクスポートすることができ、アナリストはBeacon上ですべての計算が行われているスプレッドシートを引き続き使用し、グリッドにオフロードすることができます。そのため、ユーザーは単一のアーキテクチャ、データと分析の単一のビューを持つことができます。さらに、スプレッドシートのサイズと複雑さは、トレーディング・デスクがこのようなプラットフォーム以外で利用していたものと比べて、かなり軽減されるでしょう」。

不動産のユースケースについて、Meenakshisundaram氏は、サードパーティのデータ分析会社であるArgusが、どのように多くの不動産を実装し、リスク分析と計算の一部をモデル化しているかを説明しました。「不動産）物件から流入するキャッシュフローをすべてBeaconオブジェクトにマッピングしました。今では、Beaconシステムの他の部分と同質のものとして扱われています。

これにより、このツールは不動産とファンドの間で必要なシナリオの仮定をすべて処理できるようになり、またオープンソースであるためKWAはカスタマイズすることができました。

ミーナクシンダラム氏はさらに、KWAが「全資産の完全なソースコードを構築して提供」した後、ユーザー（この場合はアセットマネージャーと不動産会社）に引き渡すと付け加えました。「ユーザー（この場合はアセットマネージャーと不動産会社）に引き渡す前に、KWAは「すべてのアセットを構築し、完全なソースコードを提供します。

まとめ

高度なデータ分析が伝統的な資産クラスや非伝統的な資産クラスにとって極めて重要であることに疑いの余地はありませんが、次世代分析プラットフォームは、新しい機能に対する意欲が高まるにつれて、ゼロから構築する必要なく、資産クラス全体で柔軟性と汎用性を提供します。

モデリングにおける柔軟性と、あらゆるポートフォリオ内で多様なパラメータに影響を与えることができることは、現時点では最先端のリスク分析機能ですが、将来的にはさらに重要になるでしょう。

金融機関やアセット・マネージャーがアセット・クラスをまたいで革新と多様化を進め、新しいトレーディング・デスク、商品、チームを立ち上げるにつれ、共通のインフラと共有の財務モデリング・コンポーネントの必要性が高まっています。

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