Data science

Bloomberg phát hành số lượng bên trong của nó dưới dạng Dịch vụ đám mây doanh nghiệp

Sau khi đạt đến giới hạn của MATLAB, một nhóm các nhà phân tích định lượng tại Bloomberg đã bắt đầu phát triển một hệ thống mới để xây dựng và khám phá các mô hình học máy. Nỗ lực đó cuối cùng đã trở thành BQuant, một môi trường khoa học dữ liệu dựa trên Python được thiết kế đặc biệt để giúp các chuyên gia tài chính thu thập dữ liệu hiệu quả hơn. Hôm qua, họ đã công bố BQuant Enterprise, nâng cấp môi trường máy tính xách tay khoa học dữ liệu lên một tầm cao mới. Khoa học dữ liệu không có gì mới đối với Bloomberg, công ty đã tích hợp khả năng thống kê tiên tiến vào Bloomberg Terminal phổ biến của mình trong một thời gian khá dài. Nhưng câu chuyện đằng sau sự phát triển của BQuant hơi khác. Câu chuyện bắt đầu trở lại 2013 với Nghiên cứu Lượng tử của Bloomberg, một nhóm có nhiệm vụ ươm tạo những ý tưởng mới cho các sản phẩm của khách hàng, khắc phục sự cố của khách hàng và nói chung là thúc đẩy ranh giới của phân tích định lượng. Công ty đã sử dụng một ngôn ngữ khoa học dữ liệu phổ biến nhưng độc quyền và đã đến lúc phải tiếp tục. “Chúng tôi đã đạt đến giới hạn những gì chúng tôi có thể làm với MATLAB,” Trưởng bộ phận Nghiên cứu Lượng tử Bruno Dupire cho biết trong một bài đăng trên Bloomberg. “Chúng tôi nhận ra rằng chúng tôi có các công cụ và kiến ​​thức để xây dựng môi trường tính toán phong phú của riêng mình có thể được sử dụng để khám phá các phân tích tài chính theo nhiều chiều cùng một lúc.” Quant Research đã tiếp cận những người trong Nhóm xây dựng máy tính để bàn của Bloomberg, nhóm này xây dựng các mô hình học máy tùy chỉnh cho khách hàng của Bloomberg bằng cách sử dụng API Máy tính để bàn của Bloomberg. Nhóm này đang tìm kiếm các công cụ để tăng tốc độ phát triển và tránh viết lại mã soạn sẵn. Cuối cùng, họ đã tạo ra một loạt công cụ mới, bao gồm ngôn ngữ truy vấn dữ liệu được gọi là Ngôn ngữ truy vấn Bloomberg (BQL), một phần mở rộng dành riêng cho Bloomberg của thư viện trực quan hóa D3.js được gọi là bqplot, các thư viện dành riêng cho tài chính và các liên kết với Python và .NET . BQuant Enterprise mang sức mạnh xử lý phân tán sang môi trường sổ ghi chép khoa học dữ liệu dựa trên Python của Bloomberg Các nhà nghiên cứu đã nhìn thấy chữ viết trên tường Python trong 2014 và kết nối BQuant với nhóm mã nguồn mở iPython, mà cuối cùng sẽ trở thành Jupyter. Ngoài việc có thể viết và kiểm tra mã Python trong sổ ghi chép khoa học dữ liệu này, sản phẩm BQuant cung cấp cho người dùng quyền truy cập vào dữ liệu tài chính toàn diện của Bloomberg. Phiên bản dành cho máy tính để bàn của BQuant đã thành công trong những năm qua đối với các nhà giao dịch, đặc biệt khi nói đến các bài tập định lượng như đánh giá mô hình nhân tố, chiến lược dự phòng và phân tích danh mục đầu tư trên các loại tài sản. Sự phổ biến đó đã tăng lên nhờ khả năng khai thác vào vũ trụ dữ liệu tài chính đang phát triển của Bloomberg, bao gồm dữ liệu thay thế và dữ liệu không gian địa lý. Với sự ra mắt của BQuant Enterprise vào tuần này, Bloomberg đang cung cấp cho công cụ định lượng này ở quy mô lớn hơn. Bloomberg chạy BQuant Enteprise trong vùng chứa Kubernetes, cho phép nó mở rộng quy mô khi cần đối với các tài nguyên đám mây có sẵn. Nó cũng được tích hợp với Apache Spark, cung cấp khả năng xử lý song song để giải quyết các tập dữ liệu thực sự lớn. Bloomberg cho biết: “Bằng cách sử dụng điện toán phân tán, người dùng có thể chạy các tác vụ qua đêm trên một cụm bảo mật để giải quyết các vấn đề vượt xa khả năng của máy tính để bàn. “Ngoài ra, BQuant Enterprise có thể nhập dữ liệu từ các tập dữ liệu của chính khách hàng hoặc các tập dữ liệu mà họ có nguồn từ bên thứ ba.” Ngoài việc đóng gói các khung và thư viện này thành một dịch vụ dựa trên đám mây, BQuant Enterprise còn giúp khách hàng theo dõi hoạt động của người dùng, cho phép giám sát tốt hơn các quy trình làm việc dữ liệu trở nên quan trọng đối với hoạt động. “Sử dụng sức mạnh của đám mây, chúng tôi đang mang đến cho khách hàng một môi trường chìa khóa trao tay, nơi họ có thể kết nối với hệ thống hiện có của mình, mang dữ liệu của riêng họ, trộn nó với bộ dữ liệu toàn diện của Bloomberg và tăng cường sự hợp tác của các chuyên gia đầu tư của họ khi họ kiểm tra và triển khai các chiến lược đầu tư định lượng mới, ”Shawn Edwards, Giám đốc Công nghệ của Bloomberg, tuyên bố trong thông cáo báo chí của Bloomberg. Đợt chào bán được tổ chức đã trả cổ tức cho Thornburg Investment Management, một công ty đầu tư độc lập với quyền quản lý 49 tỷ đô la Mỹ. Theo Giám đốc phân tích danh mục đầu tư của Thornburg, Igor Kuznetsov, công ty đã xây dựng ứng dụng khoa học dữ liệu dựa trên Web của riêng mình, nhưng không thể nhập dữ liệu của Bloomberg. “Sau khi chọn BQuant Enterprise, chúng tôi đã có thể bỏ qua những hạn chế đó Kuznetsov,” cho biết trong thông cáo báo chí của Bloomberg. “Nhóm của tôi có thể truy cập ngay lập tức vào một loạt các dữ liệu chuẩn hóa; dành ít thời gian hơn để thao tác nó; áp dụng các khả năng phản hồi bổ sung; và tạo ra nhiều ý tưởng nhanh hơn trước. ” Các mục liên quan: Cách dữ liệu không gian địa lý thúc đẩy thông tin chi tiết cho người dùng Bloomberg Khoa học dữ liệu bên trong Bloomberg Terminal

  • Trang chủ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Chuyên viên phân tích kinh doanh
  • Thông tin kinh doanh
  • Khoa học dữ liệu
  • Back to top button