BQuant Behind the Scenes: How Bloomberg level the Playing Field for Quantitative Analysis in Finance

早在2013年,彭博世界一流的定量研究人员就在寻找MATLAB的替代方案,MATLAB是一种用于分析数据、开发算法和创建定量模型的编程和数值计算平台。他们需要一些额外的功能,包括交互式可视化,与彭博市场数据和终端的兼容性,以及与同事或客户共享结果的能力。

事实证明,我们的许多客户也需要这样一个平台,以便在那些已经建立了自己的量化投资平台的全球最大金融公司面前保持竞争力。如今,定量研究人员需要的远不止桌面解决方案。

昨天,彭博社介绍了BQuant Enterprise这是一个基于云计算的平台,面向金融市场的定量分析师和数据科学家。这种可定制的交钥匙解决方案使客户能够在其投资过程中纳入量化方法,从而加快了金融服务公司的竞争能力。BQuant是第一个现成的数据科学解决方案,专门为金融市场设计,并提供操作准备访问彭博的综合范围的多资产类别的金融和替代数据集。

BQuant Enterprise使您能够为您的机器学习工作流扩展和分布计算。
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让我们来看看幕后的努力BQuant从概念、愿景到产品发布。在此过程中,我们将了解学术研究人员、Python和Project Jupyter开源社区的领导者、应用程序开发人员和云架构师的贡献。金宝搏网址

量化研究平台原型

彭博的量化研究团队为客户产品、内部工具和基础设施孵化新想法。它经常被用来解决可以用机器学习解决的客户问题,或者寻求定量分析的新方法。“我们已经达到了MATLAB的极限,”他说布鲁诺Dupire他是彭博社首席技术官办公室量化研究主管。“我们意识到,我们拥有工具和知识,可以构建自己丰富的计算环境,可以同时从多个维度探索财务分析。”

该团队设想为彭博终端(BQuant Desktop)构建一个计算层,方便访问彭博的市场领先数据。Quant Research团队决定将其原型建立在Python编程语言的基础上,Python编程语言在金融领域正变得越来越流行,而且具有作为开源生态系统而不是专有语言的优势。金宝搏网址

与此同时,该公司的Desktop Build Group直接与彭博的客户合作,通过Desktop API使用彭博的数据和服务来建立定量模型和应用程序,他们正在开发一套工具,以加快工作速度。从而使他们能够专注于财务问题,而不是开发人员的样板代码。构建这些工具是为了通过查询层(现在称为BQL)、特定于财务的库、可视化以及与. net和Python等常用语言的绑定来组织数据。他们看到了一个机会,通过专注于手头的业务问题,让越来越多的客户变得更加精通技术,变得更加自给自足。

BQuant的产品主管Javier Mitra-Valdes解释说:“我们与Bruno的团队密切合作,使用Excel作为用户界面,而不是计算器,构建了一些真正尖端的分析和可视化。

两个团队合作,确保BQuant具有几个重要的新功能。首先,用户可以编写一个Python函数来访问彭博的数据集,以便使用一流的模型和分析工具来处理它们。例如,彭博社(Bloomberg)的量化研究团队使用BQuant来研究一组替代的天气数据进行评估降雪对美国零售商业绩的影响飓风对制造商的影响

接下来,团队通过创造解决了最艰巨的工程挑战之一bqplot,这是一个高度交互的可视化工具,使用户能够动态输入参数,并看到输出实时更新。它提供了小部件,可以方便地通过大型数据集导航,并提供大型项目集合的紧凑表示,比如同时有超过1,000个股票。bqplot现在作为金宝搏网址开源工具为了让更多的观众受益。

最后,算法、函数、数据、可视化、解释和建议的整个笔记本可以存储在一个Jupyter笔记本文件中,并与其他同事共享。

Python开发人员培养项目木星社区

Python的崛起无疑是使BQuant平台成为可能的催化剂。但这个团队需要的不仅仅是一门编程语言——它需要一个强大的、不断增长的生态系统,以支持开发一些客户可以使用和共享的东西。

因此,在2014年,彭博开始运作与IPython(现在是Project Jupyter)社区合作.该公司招募了积极扩展IPython笔记本和构建ipywidgets的数学家,并赞助他们的开源贡献。金宝搏网址彭博社还合作赞助了一些工具和库的开发,例如JupyterLab.在所有这些努力中,布隆伯格都有意寻求这样做一起工作社区领导人和贡献者,如木星指导委员会l在一种健康的关系中,尊重和促进社区治理和包容的、多产的开源环境。金宝搏网址

彭博对时间和资源的持续投入帮助提高了木星计划的稳定性和弹性。这就需要在保持用户了解和喜爱的特性之间保持微妙的平衡,同时还要使平台的代码库更加健壮和结构化。Project Jupyter现在有一个值得信赖的社区,有超过1500名贡献者,他们为世界各地数以万计的科学和行业组织的数百万日常用户提供功能。

软件工程师为客户创建用户友好的应用程序

随着原型和软件生态系统的就位,BQuant从孵化阶段过渡到产品开发团队,他们将把这个概念带入商业化。到2015年的这个时候,彭博社已经建立了一个在旧金山的新工程办公室该地区拥有大量具有开源软件和云基础设施背景的工程师,并决定在那里建立BQuant工程团队。金宝搏网址

“我们在海湾地区的位置给了BQuant团队一些关键优势,”解释说马里奥Cadete他是彭博社旧金山工程办公室的负责人。“能够融入该地区各种各样的技术社区,并从丰富的人才库中汲取人才,增强了我们在开发这种创新解决方案时的创造性思维、实验和采用新方法的能力。”

从那以后,BQuant工程团队得到了显著的发展。他们一起扩展了Jupyter笔记本和交互式小部件的功能,构建库以支持复杂的财务工作流程,并将系统扩展到跨公共和混合云基础设施的工作。

BQuant允许金融专业人士坚持使用他们最熟悉的编程语言:Python。在幕后,应用程序和web界面是使用JavaScript构建的,这使得不同的分析模块具有高度的交互性,用户无需学习一门新语言。分析帮助用户克服Microsoft Excel的局限性,在更少的时间和更低的复杂性的基础上探索更多的模型。

BQuant最重要的功能之一来自于与彭博的销售团队和客户的合作。定量分析师可以很容易地使用笔记本来构建越来越复杂的模型和数据可视化,但结果需要被投资组合经理和其他非技术的前台同事使用。

“当我们的客户进行研究和产生投资想法时,笔记本是非常有价值的,但我们的销售代表和客户帮助我们了解,我们需要提供端到端解决方案,使他们能够轻松地与决策者分享他们的结果,”他说谢丽尔Quah, BQuant工程主管。如今,BQuant允许研究人员无缝地发布他们的研究结果,作为一个易于使用的、交互式的应用程序,供内部同事使用。

BQuant Enterprise允许您跨用户创建自定义环境。
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云架构师增加了可伸缩性和安全性

当BQuant Desktop向终端客户推出时,另一个团队专注于创建云本地版本的解决方案:BQuant Enterprise。它利用公有云的可伸缩性,以自动化的方式在庞大的数据集和库上运行复杂的机器学习。通过使用分布式计算,用户可以在一个安全的集群上通宵运行任务,以解决远远超出桌面能力的问题。此外,BQuant Enterprise还可以从客户自己的数据集或从第三方获取的数据集中获取数据。

在后端,BQuant Enterprise使用Kubernetes容器编排来管理最新版本的Jupyter的虚拟化;Apache Spark的大数据处理统一分析引擎;金融专用的开源图书馆;金宝搏网址NumPy的数学函数;熊猫的数据分析工具;和更多。

另一个团队专注于管理身份,这样用户就可以与授权数据集的动态计算进行交互。在处理彭博提供的数据量和广度时,在确保数据和软件许可符合的同时,花费了大量精力让用户授权过程为用户提供一种无形且无缝的体验。

此外,我们的工程师已经竭尽全力确保每个客户的投资流程和数据的安全。他们直接与最流行的云提供商合作,将客户彼此隔离,保护环境,并满足遵从性需求。

产品团队将BQuant企业带给客户

我们刚刚探索了使BQuant Enterprise焕发生机所需的许多创新工作:一个具有强大自动化能力的新的计算研究平台;一个蓬勃发展的木星项目生态系统;为用户提供一系列的应用程序和图书馆;和原生云架构。但是BQuant Enterprise到底给客户带来了什么呢?

彭博社(Bloomberg)的首席技术官肖恩·爱德华兹定期提醒我们的BQuant工程师,他们需要让用户——定量研究人员、分析师和投资组合经理——非常容易地将一个想法从勘探到生产。BQuant Enterprise使客户能够利用最丰富的数据集,将它们相互连接,执行复杂的计算,并最终回答客户尚未能问或尚未想到的问题。在此之前没有人解决过这个问题。我们正在提供实用、强大的机器学习,帮助客户改进他们的投资模型和算法,以解锁新的可能性——这是最令人兴奋的!”

Mitra-Valdes指出:“将这款产品推向市场是彭博社多个团队之间令人难以置信的合作——产品、工程、CTO、桌面构建组、用户体验、销售和支持。”“为了创造和支持这种性质的产品——这是针对彭博新类型客户的产品——需要技能,而我们必须在整个公司培养这些技能,我们一直在与我们的客户分享这些知识。我们在这里赌的是,大部分市场将变得更加精通技术和数据驱动。”

虽然这周标志着BQuant Enterprise的普遍可用性,但我们刚刚通过了第1项法案。我们的工程师继续构建BQuant的新功能和功能,比如托管服务产品和应用程序,以执行对其他资产类别的分析。我们的BQuant团队也在不断壮大和招聘。访问在这里了解更多关于他们开放的角色。

特别感谢Tom Barnwell、Mario Cadete、Chakri Cherukuri、Sylvain Corlay、Bruno Dupire、Shawn Edwards、Kevin Fleming、Jason Grout、Javier Mitra Valdes、Cheryl Quah、Andrey Rybka和Arun Verma对BQuant和本文的贡献。