发布于: Jul 29, 2022

 

在本文中,我们将深入探讨如何使用 Amazon EMR for Apache Spark 打造一套具备可扩展性、灵活性与理想经济效益的 FRTB IMA 运行平台

 

提及金融云计算就不得不提及《交易账户根本审查》(FRTB),FRTB 是巴塞尔银行监管委员会针对银行市场的风险资本计算提出的一套建议方案。这套新的规则(通常被称为「巴塞尔协议IV」)旨在建立更具弹性的市场,并充分捕捉高压力市场条件下的风险因素。这项协议最初于 2016 年 1 月发布,并于 2019 年 1 月进行了修订。FRTB 目前的生效日期暂定为 2023 年 1 月 1 日。

FRTB 提出了两种用于交易账户内资本的计算方法:标准方法(SA)与内部模型方法(IMA)。目前整个行业的共识是:与 SA 相比,IMA 对资本储备的影响较小,但实施难度则更高。在本文中,我们将深入探讨如何使用 Amazon EMR for Apache Spark 打造一套具备可扩展性、灵活性与理想经济效益的 FRTB IMA 运行平台。

 

为了符合 IMA 的要求,银行的日终(EOD)市场风险系统需要保证其前台报告的准确率达到 95% 或者更高。为了实现这项目标,此类平台必须做出更多核算与调整。具体来讲,风险系统需要对各类市场冲击因素进行建模,并绘制出整个交易系统中的所有风险因素。所有这些过程都对 EOD 计算能力提出更高的要求。最后,由于需要对每个部门分别进行 IMA,因此产生的数据量以及随之而来的分析与报告强度将大大增加。

具体来看,IMA 集中式计算在每个工作日的特定数小时时段内往往会出现算力需求峰值(达到常规时段的 3 到 5 倍,甚至更高)。传统基础设施很难实现这样的增长,而云正是处理规模庞大、且在特定时段内快速波动的数据的理想选项。

本地网格设施在这方面则有着三大显著短板:

  • 几乎所有资产组合评估都需要大规模算力以应对建模运算,因此使用本地网格支持 FRTB 的银行需要为配置容量投入更为可观的前期资本支出。
  • 大多数本地网格只提供固定或标准的硬件类型,这不仅限制了灵活性,也导致银行面对丰富多样的 IMA 特征时、只能使用几种定量模型。
  • 由于 FRTB 计算需要在几个小时之内完成,因此充裕的算力配置在一天内的大多数时段下完全处于闲置,这将导致资源利用率极为低下。

Amazon Web Services 提供计算、存储及数据库工具与服务,可帮助银行客户轻松调整计算容量,进而大规模、快速地存储文件与对象。这种计算规模调整能力与 Amazon Web Services 提供的全面风险与压力测试功能,则在保障安全的同时带来良好的成本效益。金融机构可以针对不同的工作负载混合及搭配超过 200 种实例类型,并访问几乎无限的存储资源。

 

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