Finanza quantitativa e Risk Management

 

Modelscape

Controllo, sviluppo, convalida, implementazione e monitoraggio dei modelli tra diverse linee di business

La soluzione Modelscape di MathWorks consente agli istituti finanziari di ridurre la complessità della gestione del ciclo di vita dei modelli finanziari migliorando al contempo la documentazione, la trasparenza e la conformità dei modelli stessi. Implementando la soluzione lungo l’intero ciclo di vita del modello, gli utenti saranno in grado di:

  • Utilizzare workflow organizzati per i modelli, documentazione automatizzata e il collegamento tra artefatti
  • Scalare algoritmi, modelli e app sia in orizzontale che in verticale
  • Offrire supporto per le infrastrutture aziendali, strumentazioni e linguaggi come Python, R, SAS e MATLAB
  • Tenere traccia delle problematiche che si verificano nel corso del ciclo di vita del modello con lineage completa del modello e creazione di report d’uso e dei problemi
  • Conformarsi ai principi indicati in SR11-7, CP6/22, OSFI E-23, SS3/18 e in altre pubblicazioni normative

Ciclo di vita del modello indipendente dal linguaggio

La soluzione Modelscape di MathWorks è costituita da sei componenti completamente configurabili che supportano la gestione di dati, modelli e documenti durante tutto il ciclo di vita. Ogni componente supporta l’integrazione di strumenti e infrastrutture esistenti, dal desktop al cloud. Tutte le fasi del ciclo di vita vengono sincronizzate tramite un inventario centralizzato di modelli in grado di monitorare l’uso e la lineage completa dei modelli.

Modelscape Governance

Gestione di modelli e di progetti di modellazione

  • Presenza di una dashboard con una vista personalizzabile a livello esecutivo dei dati associati ai modelli e possibilità di eseguire algoritmi personalizzati
  • Workflow personalizzabili e automatizzati per l’intero ciclo di vita del modello
  • Accesso centralizzato su web a un inventario comprensivo di tutti i modelli in qualsiasi linguaggio, dati, dipendenze, stati, risultati intermedi e audit trail completi

Modelscape Develop

Definizione e sviluppo

  • Esplorazione, sviluppo, backtesting e documentazione di modelli e metodologie
  • Aumento della trasparenza, della riproducibilità e della riusabilità dei modelli
  • Generazione automatica della documentazione dei modelli e dei report

Modelscape Validate

Garanzia di modelli in buono stato di salute grazie alla revisione dei dati delle linee di business, alla creazione di modelli challenger e alla trasmissione di feedback e approvazione

  • Ambiente unificato in cui testare e convalidare i modelli scritti in linguaggi quali Python, MATLAB e R
  • Realizzazione di modelli challenger tramite una libreria completa di statistiche convalidate, algoritmi di Machine/Deep Learning, finanziari, econometrici e di rischio
  • Possibilità di usare workflow di comunicazione tramite interfacce integrate per trasmettere feedback e approvare i modelli
  • Generazione di report di convalida dei modelli automatizzati

Modelscape Test

Esecuzione di test di controllo qualità

  • Disponibilità di un ambiente per i modelli approvati in cui eseguire i test unitari di pre-produzione
  • Esecuzione automatica di test unitari e generazione dei relativi report
  • Garanzia della qualità dei modelli sviluppati tramite l’applicazione di una serie di test automatici

MathWorks Modelscape Test

Modelscape Deploy

Ambiente unificato per l’esecuzione e la distribuzione dei modelli

  • Esecuzione della distribuzione dei modelli indipendente dal linguaggio senza refactoring o ricodifica dei modelli
  • Hosting dei modelli di produzione e diffusione agli utenti finali in ambiente controllato e protetto
  • Integrazione di infrastrutture tecnologiche esistenti e incorporazione delle best practice ModelOps
  • Gestione dell’esecuzione di diverse versioni dei modelli in ambienti diversi

Modelscape Monitor

Monitoraggio, creazione di report e valutazione

  • Possibilità di ottenere i risultati di esecuzione dei modelli in tempo reale grazie a una dashboard web configurabile
  • Analisi dei segmenti di dati e configurazione di avvisi e threshold per il monitoraggio automatizzato
  • Analisi dell'utilizzo, del comportamento e dello stato di salute dei modelli per determinare i modelli candidati al pensionamento