Finance naar een hoger plan dankzij ingenieurs (deel 2)
Automatic trading, portfolio optimization en insurance valuation waren de onderwerpen van het eerste deel van deze blog. In dit tweede deel gaan we verder in op de meerwaarde van technische experts in finance. Dit doen we door te kijken hoe handig omgegaan kan worden met kredietdata bij banken, door algoritmes te ontwikkelen om toekomstige kredietcrises te voorkomen en door data science toe te passen om inzichten in hypotheekleningen te verkrijgen. Deze drie financiële onderwerpen zijn op het eerste gezicht heel verschillend. Maar ze hebben toch als gemeenschappelijke deler dat ze gebaat zijn bij een technische ingenieursoplossing, via wiskundige technieken en wetenschappelijke software.
Slim omgaan met veel kredietdata
Op verzoek van een grote bank heeft VORtech een nieuwe softwaresuite gebouwd om een grote verzameling van verschillende kredietdata te controleren, op te slaan en te analyseren.
De kredietdata komt binnen van verschillende externe bronnen. Dus deze data is niet altijd even consistent en volledig. De uitdaging hier is om de softwaresuite zo in te richten dat deze verschillende checks adequaat en snel kan uitvoeren. Hierbij is gebruik gemaakt van de programmeertaal Python. Tevens is er geïnvesteerd in het efficiënt opslaan van data en er snel weer uit te kunnen halen voor verdere analyses. Hiervoor is een databasemanagementsysteem ingericht. Verder is er een visuele omgeving ingericht in R om de verdere analyses met de data te kunnen uitvoeren.
Zulke drietrapsraketten van data checken, opslaan en analyseren zien we ook vaker bij data-science projecten. Als technische ingenieurs zijn we hier ervaren in, omdat we grootschalige berekeningen met grote datasets vaker zien in andere domeinen zoals bij olie en gas.
De softwaresuite voor de kredietdata wordt met succes gebruikt in de financiële wereld. Maarten Bosmans, scientific software engineer van VORtech, zegt hierover: “Tijdens het project was het mooi om een goede balans te vinden tussen het bouwen van een gebruiksvriendelijke user-interface, flexibel maken van het toevoegen van checks door de klant en het verkrijgen van de beste performance. We zijn er trots op dat we klus geklaard hebben en de tool operationeel is”.
Voorkomen van toekomstige kredietcrises door slimme algoritmes
Tijdens de kredietcrisis die losbarstte in 2008 bleek het internationale financiële systeem erg wankel te zijn. De achterliggende oorzaken van de crisis zijn complex en niet eenvoudig te analyseren. Wel is duidelijk dat bij de waardebepaling van financiële producten niet altijd de juiste aannames werden gekozen in de wiskundige formules.
In het Europese onderzoeksproject WAKEUPCALL, dat van start ging in 2015, worden de wiskundige modellen nader onder de loep genomen. Het doel hiervan is het ontwikkelen en implementeren van verbeterde modellen. VORtech is een van de industriepartners in dit project. Tezamen met 6 PhD-studenten, verschillende universiteiten en bedrijven werken we aan dit onderzoek, waarbij zowel de theoretische als de praktische aspecten van belang zijn. We ondersteunen het project met het hosten van PhD-studenten, het verbeteren van de software en het geven van cursussen.
Op dit moment doet Ki Wai Chau zijn secondment bij VORtech, waarin hij zich specialiseert in het efficiënt oplossen van complexe wiskundige vergelijkingen. In vakjargon heten deze terugwaartse stochastische differentiaalvergelijkingen. Deze theorie wordt gebruikt om de dynamiek van de waarde van bijvoorbeeld een aandelenportfolio in de tijd wiskundig weer te geven. Het onderzoek wordt gedaan in nauwe samenwerking met het CWI. Bij VORtech werkt Ki Wai ook aan een generieke softwaretool die de oplossing van de vergelijkingen snel kan berekenen.
Het werk van Ki Wai sluit aan om de expertises die bij VORtech aanwezig zijn op het gebied van oplossen van differentiaalvergelijkingen, high-performance computing (HPC) en wetenschappelijk programmeren.
Ki Wai zegt hierover: “Met de ondersteuning van de VORtech-experts heb ik geleerd om netter te programmeren en om codes te optimaliseren. Ik ben ook GPU-parallellisatie aan het onderzoeken, waarbij ik de Python-code zeer efficiënt kan uitvoeren op een videokaart. Het is het doel om het wiskundige probleem in hogere dimensies te kunnen doorrekenen.”
In het WAKEUPCALL-project heeft VORtech ook een Scientific Computing cursus van een week gegeven. Bovendien hebben we tezamen met NN Group een uitdagend probleem over het prijzen van verzekeringsproducten aangedragen voor de “WAKEUPCALL Study Week with the Financial Industry”. Dit zijn goede manieren om de aanwezige technische expertise ook over te dragen.
Meer uit de financiële data halen met analytics
Steeds meer banken investeren in de data-gedreven workflows en analytics. Data Science is ook een tak die VORtech de laatste jaren aan het uitbreiden is. We gebruiken Machine Learning om data-gedreven te modelleren en puur op basis van de data uitspraken te doen over de toekomst.
Zo heeft VORtech ook in 2017 meegedaan aan de Studiegroep Wiskunde met Industrie, waarbij gewerkt is aan een case van ABN AMRO. Hierbij ging het om het beter bepalen van de reële waarde van een hypotheek, waarbij we specifiek hebben gekeken naar “prepayments“. Tezamen met verschillende wiskundigen uit de praktijk en van academia is in een week hard gewerkt aan dit probleem. De mix van de verschillende wiskundige inzichten uit de groep heeft ervoor gezorgd dat we tot verschillende oplossingen konden komen.
Na het uitvoeren van data-analyse heeft de groep meerdere oplossingen uitgewerkt en gepresenteerd. Met deze analytics-oplossingen kan de bank de waarde van een hypotheekportefeuille met (random) prepayments nauwkeuriger berekenen. Hiermee kan de bank toekomstige cashflows beter inschatten en hierop beleid maken.
De vraag naar technische ingenieurs blijft groot in de financiële en actuariële wereld. Deze ingenieurs blijven zich onderscheiden op het gebied van wiskundig modelleren, HPC, scientific software engineering en data analytics. Deze speciale expertises zijn veelal opgedaan in de technische wereld, waar van oorsprong veel gewerkt wordt met grootschalige berekeningen en datasets. De ingenieurs ondersteunen grotere R&D-afdelingen en zijn gewend om mee te denken over innovatieve model- en softwareoplossingen. Dit wordt meegenomen om ook soortgelijke oplossingen te bieden bij banken en verzekeraars.
Ook vanuit VORtech blijven we de meerwaarde opzoeken in dit snel veranderende domein van banken en verzekeraars. Dit doen we door constant te blijven investeren in kennis en projecten bij onze klanten. Het is een mooie en uitdagende toekomst die technische ingenieurs tegemoet gaan, nu we kredietcrisis achter de rug hebben, de regelgeving ten aanzien van modellen en risicomanagement strenger is geworden en big data toepassingen steeds centraler worden in de bedrijfsvoering. In de technische sector is er al veel progressie geboekt met bijvoorbeeld machine learning om big-data uitdagingen aan te gaan. Het is positief om te zien dat deze lijn ook doorgetrokken wordt in de finance. Dit blijkt ook uit deze recente blog over de voordelen van Real-time Data Analytics in de actuariaat. De verwachting is bijvoorbeeld dat verzekeraars in hun risk- en assetmanagement kunnen profiteren van dynamische scenario-analyses inclusief onzekerheidsanalyses. Een mooie uitdaging voor de technische ingenieurs om hier een steentje aan bij te dragen.
