Vorhersage des Preises eines am Markt gehandelten Finanzproduktes mithilfe der Data Science-Methoden
Konzeption und Implementierung eines nachhaltigen Prozesses zur Eingliederung der Vorhersage in den bestehenden Pricing-Prozess
Umsetzung
Konzeption und Implementierung einer Architektur zur Realisierung von dynamischen und agilen Datenanalysen
Konzeption und Umsetzung eines Vorhersagemodells für den Preis der am Markt gehandelten Finanzinstrumente
Ergebnisse
Konzeption einer Datenanalyseplattform mit Microsoft SQL Server und R
Implementierung der Analysendatenbank und Datenintegration mit Microsoft SQL Server Integration Services
Konzeption und Umsetzung definierter Reports mit Microsoft Reporting Services
Technologien & Methoden
R/RStudio, MS BI-Stack, MS Excel
Infos zum Kunden
Implementierung, Modellierung und Qualitätssicherung eines Vorhersagemodells mit R
Parameterstudie und Varianzanalyse zur Sicherung der Prognosequalität – Es wurde eine Prognosegenauigkeit von mehr als 80% erreicht, die zu nachhaltigen Wettbewerbsvorteilen im Pricing-Prozess des Kunden führt
Integration des Vorhersagemodells in eine bestehende Analysedatenbank mit dem Microsoft BI-Stack