Die neuen Grenzen von Regtech im Bereich des FRTB

Adjoint Algorithmic Differentiation & Machine Learning

DIE NEUEN ANFORDERUNGEN FÜR DAS MARKTRISIKO

Am 14. Januar 2016 hat der Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (Basel Committee on Banking supervision, BCBS) seine Beurteilung über die Kapitalanforderungen für Marktrisiken veröffentlicht. Der finale Standard, bekannt auch als Fundamental Review of the Trading Book (FRTB), hat das Ziel, die Behandlung des Marktrisikos entsprechend den nationalen Rechtsprechungen zu vereinheitlichen. Dies bringt größere globale Kapitalanforderungen für die Finanzinstitute (sowohl mit dem IMA- als auch mit dem Standard-Ansatz) mit sich. Daher muss der Großteil der Banken die neuen Kapitalanforderungen mit dem Standard-Ansatz berechnen.

AVANTAGE REPLY

Avantage Reply unterstützt die Bankgruppen bei der Implementierung des neuen Standards mithilfe eines definierten strategischen Pfades, der folgende Phasen umfasst:

  • Weitreichende Analyse des neuen normativen Frameworks sowie Definition der Leitlinien zur Implementierung von Prozessen, Informatiksystemen und Finanzmodellen;
  • Analyse der funktionellen Anforderungen für die Implementierung des neuen Berechnungsverfahrens der Profit and Loss (P&L) Attribution, um die modellierbaren Risikofaktoren durch die Anwendung des internen Modells (IMA Approach) zu ermitteln;
  • Erfassung der Marktrisikofaktoren (Equity Risk, General Interest Rate Risk – GIRR, Commodity, Forex Risk, Credit Spread Risk - CSR) für jedes Trading Desk;
  • Überprüfung der Modellierbarkeit von Risikofaktoren;
  • Realisierung eines nutzerfreundlichen Prototyps, der in der Lage ist, die folgenden Anforderungen zu berechnen: Delta, Vega, Curvature, Default Risk Charges und Residual Risk Add-On nach der SBA-Methode.

Avantage Reply leitet die Finanzinstitute bei der Definition der methodischen und funktionellen Anforderungen, die für die Entwicklung der folgenden beiden algorithmischen Methoden erforderlich sind: für die adjungierte algorithmische Differenzierung (Adjoint Algorithmic Differentiation, AAD) sowie für das Machine Learning.

  • DIE ADJOINT ALGORITHMIC DIFFERENTIATION (AAD)

    Die Adjoint Algorithmic Differentiation (AAD) ist ein Rechenverfahren, das es ermöglicht, den Prozess für die Berechnung von Sensitivitäten zu beschleunigen. Avantage Reply nutzt dieses fortschrittliche Algorithmusverfahren für die Berechnung der Sensitivität, um das Business bei folgenden Aktivitäten zu unterstützen:

    • Berechnung der Kapitalanforderungen für das Marktrisikomanagement;

    • Berechnung der von den neuen FRTB-Vorschriften geforderten Maßnahmen - SA, SIMM, FRTB - CVA;

    • Unterstützung des Front Office durch eine Pre-Deal-Analyse;

    • Aktives Management des aufsichtsrechtlichen Eigenkapitals (RWA).

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    Die AAD ist ein Rechenverfahren, das bekannt wurde durch eine Veröffentlichung von Prof. Luca Capriotti in 2012. Dieses Verfahren erhöht die Berechnungsgeschwindigkeit von Sensitivitäten im Vergleich zur traditionellen Methode „Bump and Re-price“ beträchtlich. Seit kurzem wird dieses Verfahren auch im Finanzbereich angewandt. Mithilfe der AAD lassen sich in Echtzeit und mit besonderer Präzision die Sensitivitäten von NPV und XVA berechnen, die mit den herkömmlichen Methoden nicht bestimmt werden können. Formell besteht die AAD aus drei Hauptschritten:

    • Splitting: Zerlegung der ursprünglichen Pricing-Funktion in weniger komplexe Funktionen;

    • Forward Propagation: Berechnung des Werts der ursprünglichen Funktion über Zwischenschritte;

    • Adjoint Differentiation: Wahl der abhängigen Variablen und rekursive Berechnung der partiellen Ableitungen ab den Elementarfunktionen (Backward).

  • DAS MACHINE LEARNING

    Das maschinelles Lernen nutzt künstliche Intelligenz und Deep Learning, um Muster in Datensätzen zu verstehen und Modelle zu parametrisieren, die auf einer gegebenen Zielfunktion basieren.

    Avantage Reply implementierte Reinforcement Learning, um Optimierungsprobleme wie GuV-Maximierung und Kapitalminimierung (berechnet nach dem neuen Standardansatz) zu begrenzen.

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