CEO与BMLL Technologies聊天：深入挖掘数据

 
 
众所周知，资本市场公司需要关注数据，分析和洞察力才能创造出阿尔法。迄今为止，人们甚至将这种对数据的关注称为“数据革命”或“数据战争”，而埃森哲则将数据驱动管理的任务称为“将黑暗数据转化为业务影响”。我们采访了BMLL Technologies的首席执行官Johannes Sulzberger，了解企业如何有效地提高数据分析能力，而不会产生过多的管理费用。
告诉我们BMLL Technologies的情况?它提供什么?
BMLL Technologies的Johannes Sulzberger
BMLL Technologies是资本市场的数据工程即服务公司。 BMLL通过云计算服务为公司提供访问大量限价订单簿数据集的权限。
利用基础数据科学平台，我们开发了衍生数据产品，我们可以计算无限数量的定制衍生数据指标，并以多种方式将这些指标提供给客户。客户可以专注于输出，让BMLL自己管理技术环境。我们提供来自最精细数据集的摘要统计数据和派生数据，可以访问之前无法轻松访问的洞察，并在简单的可消费产品中提供这些洞察。基本上，我们的平台结合了数据，硬件和分析，旨在让量子，交易员，业务分析师和合规人员继续前进并开展工作。
是什么让BMLL Technologies与众不同?
想象一下，尝试分析每个交易所的所有交易，订单，消息和数据广播。通过查看细粒度的数据可以获得洞察力，但到目前为止，只有极少数公司拥有访问它的手段(和预算)。 BMLL平台旨在平衡竞争环境，并为市场参与者，他们的研究和量化团队提供3级(L3)数据的访问。
L3数据显示限价订单簿(LOB)中的所有单个消息，为交易者和研究人员提供对市场运作的无与伦比的可视性。这些数据集非常庞大且复杂，因此大多数公司没有计算基础设施来从中获取有意义的分析。我们的派生数据功能通常可以在几小时而不是几天内处理数千亿条消息。数据集主要来自美国，欧洲和一些亚洲交易场所的股票，交易所交易衍生品。然而，根据客户需求，我们可以快速，轻松地添加新的数据集，我们也开始推动固定收益和外汇现货市场。
虽然一些大公司确实可以访问数据，但我们发现数据，分析和有效提取价值所需的可扩展计算能力的组合非常罕见。 Quant研究人员希望将订单簿的复杂性浓缩成简单的指标。 BMLL允许通过一系列机制访问原始数据和派生数据，高级量化用户使用流行的数据科学界面Jupyterlab访问平台。
通过查看L3数据可以获得什么?为什么这一级别的详细数据对公司很重要?
Quants正在寻找独特的交易信号，欺诈检测或市场影响以及相关的交易成本。为了分析市场并以最佳方式与交易所互动，了解交易所产生的数据非常重要。例如，在股票市场，L3数据来自14个美国交易所和10个主要欧洲交易所集团;每个数据集都很大，很麻烦并且格式不同。
为了实现交换数据中包含的价值，需要将其提取并放入上下文中。 BMLL使整个市场可以访问这些详细数据，并将来自完整订单簿的所有消息进行规范化和压缩。然后，可以使用最先进的计算能力通过云分析这些数据。一旦这些派生数据按比例汇总，就可以获得新的见解，因为他们可以看到他们过去无法访问的数据集。
谁是你的用户?
我们目前拥有12个一级机构，包括投资银行，全球资产管理公司，复杂的对冲基金和学术研究机构。
你能告诉我们一些关于公司背景的事吗?
BMLL从剑桥大学的工程系中分离出来。在过去的五年中，客户使用案例和技术堆栈都有了重大的发展，可以解决这些大数据问题。我们平台的最初概念源于试图解决行业用户在尝试访问，管理和从限价订单簿数据中提取价值时所感受到的痛苦。
学者们仍然有帮助吗?
绝对。