Muss man für einen Job im Risk Management programmieren können?
Sind Programmierkenntnisse mittlerweile eine Voraussetzung für eine Stelle im Risk Management? Risk Manager werden in Finanzinstitutionen oft übersehen und bekommen nicht die Anerkennung, die ihnen zusteht. Sie werden üblicherweise ignoriert – zumindest solange, bis etwas schief geht und sie unfairerweise die Schuld in die Schuhe geschoben bekommen.
Im Risk Management geht es im Kern darum, Daten zu beschaffen, sie zu analysieren und darauf aufbauend Entscheidungen zu treffen. Für Schritt 1 und Schritt 2 braucht es üblicherweise jemanden, der programmieren kann. Doch Risk Manager haben selten den Luxus, wie ein Managing Director im Front Office auf ein Team von eigenen Tech-Spezialisten zurückgreifen zu können. Sie müssen einfallsreich sein und mit begrenzten Mitteln viel erreichen. Oft müssen sie ein Großteil der Routinearbeiten selbst machen – und um das gut hinzubekommen, braucht es ein ausgeklügeltes Potpourri an Programmiersprachen und Tools.
Die Datenbeschaffung ist der einfachere Teil – so könnte man meinen. Doch weit gefehlt: Risikomanager träumen davon, in einer Bank oder bei einem Fonds zu arbeiten, in der es eine zentrale Datenbank mit einem schönen Interface gibt, die sämtliche Positionen und Marktpreisdaten zusammenführt und mit deren Hilfe man Risiken – ob auf globaler Ebene oder auf Ebene des Schreibtischs – mit wenigen Klicks modellieren kann. Ob irgendwo eine solche Datenbank existiert, wage ich zu bezweifeln.
In meiner ersten Stelle als Trader bei einer Investmentbank haben wir Risiken mit einer zusammengeschusterten Excel-Tabelle berechnet, in der Code in VBA, eigenes C++ und Java von unseren Risk-Statistikern sowie Elemente von externer Software zusammengeführt worden war. Seither hat sich zwar manches getan, aber nicht so viel, wie man vielleicht vermuten könnte. Es liegt in der Natur der Sache, dass man in der Finanzwelt innovative Produkte liebt. Doch bis diese Innovationen auch in die langweilige Backend-Infrastruktur durchdringen, ist es oft ein langer Weg. Noch heute arbeiten Risk Manager mit einem Bündel an Ad-Hoc Datensätzen für neuere Produkte, internen Systemen für etablierte Märkte und Lösungen von Drittanbietern für Vanilla Instruments.
Um Daten aus disparaten Quellen zusammenzuführen, braucht ein guter Risk Manager Grundkenntnisse in VBA (um Daten aus den Datensatz-Formeln zu lösen) und SQL (für klassische „big iron“-Legacy Datenbanken). Was außerdem hilft, sind „glue“-Sprachen wie PHP, Perl oder Python mit denen man Skripte schreiben kann, um das mühsame Sammeln von Daten zu automatisieren.
Am Ende sind alle Daten, die man braucht, an einem Ort, etwa einem Data Warehouse oder einem Hadoop Cluster. Jetzt kann man Berichte für die Akteure generieren, die sie brauchen.
Doch im modernen Risk Management ist deutlich mehr gefragt als nur die paar Optionen zu berechnen, die üblich waren, als ich Anfang der 2000-er Jahre im Trading war. Durch neue gesetzliche Vorgaben wie FRTB müssen Berichte kleinteiliger und ausgefeilter sein. Hierfür muss man häufig Daten-intensive Simulationen oder Monte-Carlo-Analysen durchführen. Gleichzeitig ist die Zahl diskreter Assets, die modelliert werden müssen, höher als je zuvor – Risk Manager müssen also „Big Data“-Spezialisten sein.
Die liebsten Open-Source-Programmiersprachen unter Data Scientists, R and Python werden gern genutzt. Gleiches gilt für Matlab. Für große Datenmengen sind eignen sich diese allerdings eher weniger. Die Flexibilität, die sie bieten, droht standardisierte Berichte, bei denen es eher um Robustheit und Geschwindigkeit geht, zu erschlagen.
Als Alternative bietet sich Apache Spark an – etwa für große Datenmengen, die in Clustern gestored werden. Sparks hat Schnittstellen zu R und Python, aber auch zu Scala (die Sprache, in der Sparks gebaut ist). Wenn Robustheit wichtiger ist als Flexibilität, dann könnten Standard-Lösungen wie SAS visual analytics oder Tableau eine gute Wahl sein.
Gute Risk Manager, die programmieren können, werden immer gefragt sein. Wer sehr gute Programmierfähigkeiten mitbringt, hat zudem bessere Karten, wenn er ins Front Office wechseln will. Eine ganze Reihe an Risk Managern, mit denen ich zusammengearbeitet habe, sind jetzt Portfoliomanager bei Hedgefonds, einer hat sogar einen eigenen Fond gegründet.
Robert Carver hat bereits mit vielen guten Risk Managern zusammengearbeitet – auf Verkäuferseite als Derivatehändler bei Barclays Capital und auf Käuferseite als Head of Fixed Income beim Hedgefond AHL. Mittlerweile legt er sein eigenes Geld an und weiß, welch großen Stellenwert Risk Management hat. Er ist Autor von „Leveraged Trading“, „Systematic Trading“ und „Smart Portfolios“.
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