Geld ist vergänglich

Das Abgleichen der Symbologie von Wertpapieren gehört für Finanzunternehmen zum Alltag. Dennoch ist es häufig ein manueller Prozess, der zu Fehlern führt. Diese verursachen Verluste und Störungen im gesamten Unternehmen. Aparajita Bose-Mullick, Product Manager bei Smartstream, interviewte einen ehemaligen Anleihehändler und einen ehemaligen Analysten im Bereich Data Operations zu Ursache und Auswirkungen dieser Fehler. Ihre Aussagen offenbaren eine deutliche Kluft in Verständnis und Empathie: Händler geben Data Operations die Schuld an Fehlern bei manuellen Eingaben, während Mitarbeitende in Data Operations die Tragweite von Fehlern nicht vollständig erfassen. Beide Seiten unterschätzen die Komplexität und die Herausforderung dessen, was getan werden muss.

Sollte es also nicht möglich sein, einfach eine ISIN oder einen RIC einzugeben und einen Ticker zu erhalten? Aparajita Bose-Mullick schlägt eine zuverlässigere und intelligentere Alternative zu den traditionellen manuellen Vorgehensweisen beim Abgleich der Symbologie vor.

Derzeit ist der Abgleich der Symbologie kein unkomplizierter Prozess und kann äußerst fehleranfällig sein. Einer der größten Stolpersteine besteht darin, dass Informationen zu Finanzinstrumenten derzeit über eine Vielzahl unterschiedlicher Codes kommuniziert werden, die häufig von einzelnen Datenanbietern und Börsen entwickelt wurden – Anbieter- und Marktkennungen usw. Typischerweise passen diese nicht zusammen, was eine nahtlose Interkommunikation verhindert. Es gibt keinen einheitlichen, standardisierten Identifikator, und da die Zahl der Codes zur Darstellung von Finanzinstrumenten weiter wächst, nimmt die Komplexität stetig zu.

Den Abgleich der Symbologie korrekt umzusetzen, ist jedoch entscheidend. Ein ehemaliger Fixed-Income-Trader sagte zur Bedeutung der Symbologie (Emittenten-, Händler-, Börsen- und Anbieterkennungen) für die Handelsfunktion:

„Geld ist eine vergängliche Ware, die niemals schläft. Meine Aufgabe ist es, dafür zu sorgen, dass es nicht vergeht, sondern wächst [durch Investitionen].

Anleihen sind – anders als Aktien – darauf ausgelegt, ein geringeres Risikoprofil zu haben, und ich investiere in Anleihen, weil ich nicht zulassen kann, dass Geld vergeht; und wenn es vergeht [wenn man Geld verliert], ist das real, und es tut weh. Trades aufgrund von Fehlern bei der Verknüpfung von Daten zu verpassen, ist ein unentschuldbarer Grund, Geld zu verlieren. Wenn wir durch Trade Breaks Geld verlieren, zeigt das verpasste Chancen auf, die wenig mit meinem Können zu tun haben, sondern das Ergebnis nachlässiger Data Operations und Datenverwaltung sind, die eine schlechte Datenqualität erzeugen.“

Auch hier fühlt sich jedes Ereignis wie eine Katastrophe an, weil wir echtes Geld verlieren. Diese Vorfälle sind real. Etwas so Einfaches wie Symbologie und die Möglichkeit, nahtlos nachzuschlagen, ob ein Instrument, in dem ich eine Position halte, steigt oder fällt, ist eine Grundanforderung – aber ohne Symbologie und die Möglichkeit zum Abgleich würde nichts in Gang kommen.

Wenn ich zum Beispiel entscheide, eine Anleihe zu kaufen oder zu verkaufen, identifiziere ich sie zunächst über den Emittenten, und die Bedingungen, die die Anleihe beschreiben, sind in der Struktur dieses Identifikators verankert.

Dann benötige ich Preise für diese Anleihe aus unseren internen Systemen, und Marktdaten werden von verschiedenen Anbietern bezogen – Bloomberg, Refinitiv, Börsen usw. Was alle internen und externen Daten verknüpfen sollte, ist die Kennung des Emittenten, aber die ist nicht immer zu 100 % zuverlässig. So oder so habe ich zusätzliche Identifikatoren von jeder Partei in den Mix eingebracht. Das bedeutet, dass ich das Instrument, das ich handeln möchte, mit einer Vielzahl von Quellen verbinden können muss – sowohl intern als auch extern.

Und ich muss darauf vertrauen, dass unser Operations-Team alle Daten beschaffen, zusammenführen, bereinigen, verwalten und pflegen kann. Es ist ein reales Risiko, das erst erkannt wird, wenn wir Geld verlieren.

Sobald der Trade ausgeführt ist, muss er anschließend verarbeitet werden. Wenn der Trade aufgrund schlechter Daten nicht ausgeführt wird, etwa weil das Symbologie-Mapping fehlt, ist die Transaktion fehlgeschlagen – und das Geld ist verfallen.“

Die Autorin sprach mit einem ehemaligen Analysten im Bereich Data Operations, um herauszufinden, warum Abgleichfehler weiterhin häufig auftreten. Der Analyst erklärte, er habe einen Bachelorabschluss in Elektronik, doch als er in ein Finanzunternehmen eintrat, sollte er eine Tabelle ausfüllen, um SEDOLs manuell den Reuters RICs, Bloomberg Tickern, CUSIPs, GMI-Codes usw. zuzuordnen, die anschließend verteilt wurde. Wie er betonte, war er kein Datenexperte und verstand weder die Folgen eines fehlenden Codes noch die Konsequenzen, wenn er ihn versehentlich falsch eingab. Er wusste, dass Fehler die Handelsfunktion im Front Office beeinträchtigen würden, aber er wusste nicht, dass sich ihre Wirkung bis ins Middle und Back Office fortsetzt und ein Unternehmen potenziell ins Visier der Aufsichtsbehörden bringen kann.

Tatsächlich können Abgleichfehler weitreichende Auswirkungen haben – weit über Störungen der Handelsfunktion hinaus. Das Tracking und die Verarbeitung von Trades im Middle Office können beeinträchtigt werden, während es im Back Office voraussichtlich Auswirkungen auf Abstimmungen, Clearing und Settlement von Trades, die Back-Office-Buchhaltung sowie das regulatorische Reporting gibt. Zudem können P&L- und NAV-Berechnungen aus dem Gleichgewicht geraten, ebenso wie die Front-Office-Buchhaltung. Auch Compliance und Überwachung können betroffen sein.

Die Zusammenhänge herzustellen kann eine komplexe Aufgabe sein, und der Erfolg des Prozesses hängt von zuverlässigen Daten ab. Leider passieren Fehler – und dann geraten Trades ins Stocken. Patzer können teuer sein: Ein fehlgeschlagener Trade kann zu einem erheblichen finanziellen Verlust führen.

Erschwerend kommt hinzu, dass solche Ausfälle zu Reibungen zwischen Händlern und Mitarbeitenden in Data Operations führen können – und zu einem Vertrauensverlust. Trading Desks entscheiden dann, Funktionen zur Datenqualität in ihren eigenen Bereich zu verlagern; dadurch werden Aufwände doppelt erbracht, was die Kosten weiter erhöht.

Überraschenderweise sind viele Personen in der Finanzbranche sich der Auswirkungen dieser Fehler nicht vollständig bewusst. Wie das frühere Interview zeigt, sind Mitarbeitende, die den Abgleich durchführen, häufig keine Datenexperten und verstehen die Workflows vom Front bis zum Back Office nicht vollständig. Sie kennen die Auswirkungen eines Fehlers auf das Front Office, sind sich aber möglicherweise der Folgen für nachgelagerte Prozesse nicht bewusst.

Besorgniserregend ist, dass der Finanzsektor diese Situation offenbar einfach hinnimmt. Dabei werden Unternehmen von Trade Breaks geplagt, die zu den belastendsten Overheads gehören, die die Branche derzeit trägt. Angesichts des Drucks, Kosten zu senken, ist eine solche Selbstzufriedenheit schwer nachvollziehbar. Wäre es nicht besser, diese Schwachstelle anzugehen, statt weiterhin Verluste anzuhäufen?

Als Antwort auf diesen Bedarf der Branche hat Smartstream eine Funktion zum Abgleich der Symbologie entwickelt, sodass jeder beispielsweise einen RIC nachschlagen kann, um eine FIGI zurückzuerhalten. Sie bietet eine einfach zu nutzende Alternative zum fehleranfälligen manuellen Mapping. Der Service funktioniert, indem er Symbole verbindet und verknüpft, die von Anbietern, Börsen und anderen Stellen verwendet werden. Er schafft damit faktisch eine gemeinsame Sprache zwischen den Symbologien und fungiert als Übersetzer zwischen zuvor nicht miteinander kommunizierenden Plattformen.

Grundlage dieser Funktion ist die Smartstream Reference Data Utility (RDU). Die RDU sammelt weltweit eine enorme Menge hochdetaillierter Informationen zu börsennotierten Derivaten, Aktien und Fixed Income. Die RDU ist eine neutrale Instanz und eine Utility, von der alle Nutzer profitieren. Sie wird von erfahrenen Branchenexperten betrieben, was sicherstellt, dass ihre Daten von höchster Qualität sind.

Der RDU-Abgleichservice ist für Nutzer einfach anzubinden und ermöglicht es Unternehmen vor allem, ihr Humankapital intelligenter einzusetzen. Spezialisierte Ressourcen, z. B. Informatiker oder Absolventen der Rechnungslegung, werden nicht länger für Abgleichaufgaben fehlallokiert, sondern können auf für das Unternehmen strategische Aktivitäten ausgerichtet werden.

Für kleinere Unternehmen, etwa Hedgefonds, die saubere Daten und Symbologie benötigen, aber nicht über die personellen Ressourcen verfügen, um die komplexen Workflows des manuellen Abgleichs zu bewältigen, ist dieser Service besonders vorteilhaft, da er sie von der Ablenkung durch Data Operations entlastet.

Entscheidend ist: Durch die Minimierung von Fehlern und die Verbesserung der Qualität der Daten, die in die Systeme der Unternehmen gelangen, sinkt die Wahrscheinlichkeit, dass fehlerhafte Informationen nachgelagerte Workflows stören oder teure Trade-Ausfälle verursachen.

Darüber hinaus konzentriert sich die Abgleichfunktion der RDU nicht nur auf das Front Office. Sie bietet eine umfassende Perspektive und stellt die gesamte erforderliche Symbologie bereit, damit Front-, Middle- und Back-Office-Funktionen effektiv arbeiten können.

Mehr denn je müssen Finanzinstitute in der Lage sein, schnell auf geopolitische und Marktgeschehnisse zu reagieren. Man denke etwa an westliche Sanktionen gegen Russland, die Unternehmen zwangen, russische Positionen rasch abzubauen, oder an den Flash-Crash im Mai 2022 – in beiden Fällen war es entscheidend, Verbindungen zwischen Instrumenten schnell nachverfolgen und betroffene Positionen identifizieren zu können. Der Smartstream RDU-Abgleichservice ermöglicht Finanzinstituten, diese Verbindungen zügig herzustellen, sodass sie zeitnah auf die heutigen Markt- und geopolitischen Gegenwinde reagieren können.

Schließlich genießt der Smartstream RDU-Abgleichservice bereits auf höchster Ebene Vertrauen. Seine Abonnenten reichen von Tier-1-Banken über Margin-Calculator bis hin zu einigen der weltweit größten Buy-Side-Unternehmen.