„Wer jetzt einen Job im Banking will, muss Python können“

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„Wer jetzt einen Job im Banking will, muss Python können“

Vor ein paar Jahren hat es mich sehr überrascht, als ich mitbekommen habe, dass zwei Praktikanten bei uns keinerlei Ahnung von Excel hatten. Die beiden waren ausserordentlich intelligent, aber Excel war ihnen in ihrem Leben an der Uni einfach nie begegnet. Damals war das ungewöhnlich. Heute sind alle, die bei uns eingestellt werden, mit Excel vertraut, können aber auch in Python programmieren.

In der Bankenbranche hat ein Generationenwechsel stattgefunden. In der Vergangenheit hat sich diese Branche stark auf Excel gestützt. Es wurden Prozesse in Excel erstellt, und Excel war das wichtigste Tool, auf dem alles andere basierte. Mit dem zunehmenden Datenaufkommen haben sich nun allerdings auch die Methoden zur Extraktion und Analyse der Daten verändert. Excel ist überflüssig, wenn die Daten in sicheren Legacy-Datenbanken gespeichert sind. Will man auf diese Datenbanken zugreifen, braucht es Programmierkenntnisse. Excel ist zwar nach wie vor im Einsatz, allerdings als sekundäres Werkzeug.

Die Leute, die jetzt aus dem Studium kommen, kommen komplett ohne Excel aus. Sie automatisieren ihre Prozesse direkt in Python (oder R) und verschicken den Output per E-Mail, Intranet, als Excel-Dateien (die sie dann noch nicht einmal öffnen müssen) oder PowerPoint. Wer heute Excel verwendet, stellt damit schlechte Programmierkenntnisse und Ineffizienz unter Beweis. Ja, viele Unternehmen verlassen sich immer noch auf Macros und Excel-Reporting, doch auch das gehört zunehmend der Vergangenheit an, weil sich Unternehmen an das Speichern auf der Cloud-Servern anpassen.

Daraus folgt: Wer heutzutage ins Banking gehen will, muss Python können. Mit Python wird man überall in der Bankenbranche eingestellt, ob in Sales and Trading, im Portfolio Management oder in Risk. Es ist die Kompetenz, mit der man sich im Bewerbungsverfahren wirklich von anderen absetzen kann.

Es gibt eine ganze Reihe an Gründen dafür, warum es wichtig ist, in Python programmieren zu können. Angenommen, man arbeitet als Market-Risk-Spezialist oder als Trader: Die Informationen, die man Tag für Tag erhält, stammen aus verschiedenen Quellen. Man stellt die relevanten Daten so zusammen, dass sie analysiert werden können und kombiniert sie vielleicht in Excel, um Diagramme zu machen oder Trends zu erklären. Um die Daten zu bekommen, verwendet man allerdings die Front-End-Systeme des Unternehmens. Diese Systeme werden als UIs (User Interfaces) bezeichnet – sie sind die Schnittstelle zum Data Warehouse und zu den Servern, um dem Benutzer Informationen zur Verfügung zu stellen. Was passiert nun, wenn wir Daten mit denen aus einer anderen Informationsquelle auf dem Markt korrelieren wollen? – Vielleicht stellen wir fest, dass diese zweite Quelle nicht in die Benutzeroberfläche programmiert wurde, weil sie schon vor Jahren erstellt wurde. Die Benutzeroberfläche so zu aktualisieren, dass sie unseren neuen Bedürfnissen entspricht, kann ein sehr mühsamer Prozess sein. Wir könnten die Daten jedoch ganz einfach aus der Datenbank abrufen, ohne die Benutzeroberfläche zu ändern, indem wir eine sogenannte Application Programming Interface (API) nutzen. Eine API bietet Sicherheit, macht aber dennoch alles leicht zugänglich, ohne die Einschränkungen einer vorprogrammierten Benutzeroberfläche. – Wenn sich eine API verwenden lässt, ermöglicht das enorm viel Flexibilität. Wer beispielsweise auf die Schnelle die Marktvolatilität zwischen zwei bisher nicht miteinander verbundenen Variablen korrelieren möchte, kann einfach ein Stück Code schreiben und direkt auf die API zugreifen. Bingo. Das ist die Stärke der neuen Generation von Studienabgängern, die bei uns anfangen.

Natürlich verwenden alte Hasen wie ich immer noch das alte User Interface und exportieren Daten in Excel, um Diagramme zu erstellen. Aber wir merken, wie unglaublich ineffizient das ist, wenn man stattdessen einfach einen Code schreiben kann, der auf die API zugreift und auf diese Weise die Erstellung eines täglichen Diagramms automatisiert, das per E-Mail verschickt wird, noch bevor wir morgens aufwachen. Der Gewinn an Flexibilität ist enorm und deshalb müssen wir junge Leute holen, die wissen, wie es geht.

Bei einigen Studierenden ist der Groschen noch nicht gefallen. Es ist nicht leicht, Programmierer zu finden, die als Trader in ein Front Office-Team gehen und nicht einfach in der Tech-Abteilung, die das Front Office unterstützt, anfangen. Viele Leute, die Informatik studiert haben denken, dass sie sich für Technologie-Stellen bewerben sollten, aber das ist falsch. Wir brauchen jetzt dringend Programmierer auf dem Trading Floor.

Ich will damit nicht sagen, dass alle, die bei uns neu anfangen, in Python programmieren können. Wie die eingangs erwähnten Praktikanten von vor einigen Jahren, die kein Excel konnten, stellen wir auch heute noch gelegentlich Ausnahmen ein. Das liegt dann allerdings meistens daran, dass diese Leute dann andere Fähigkeiten mitbringen, die als ebenso wichtig oder als noch wichtiger erachtet werden. Davon gibt es allerdings weit weniger als früher.

Mia Holmes ist ein Pseudonym.

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