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LSEG und Nvidia beschleunigen Analyse historischer Marktdaten
LSEG bindet Nvidias GPU-Datenverarbeitung an Tick History an. Finanzinstitute sollen jahrzehntelange Marktdaten in Sekunden analysieren können, ohne eine vollständige Kopie des Bestands anzulegen.
LSEG und Nvidia beschleunigen Analyse historischer Marktdaten
LSEG bindet Nvidias GPU-Datenverarbeitung an Tick History an. Finanzinstitute sollen jahrzehntelange Marktdaten in Sekunden analysieren können, ohne eine vollständige Kopie des Bestands anzulegen.
Die London Stock Exchange Group verbindet ihren historischen Marktdatenbestand Tick History mit Nvidias GPU-beschleunigter Datenverarbeitung. Die am 14. Oktober 2026 angekündigte Zusammenarbeit soll Finanzinstituten ermöglichen, große Zeiträume für quantitative Forschung, Ausführungsanalyse, Risikoszenarien und KI-Modelle deutlich schneller auszuwerten.
Rechnen an den Daten statt neue Vollkopien
Technisch setzt LSEG auf Nvidias Bibliothek cuDF und das Dataframe-Werkzeug Polars. Nach Benchmark-Angaben des Unternehmens lassen sich Analysen, die zuvor Stunden benötigten, in Sekunden durchführen. Dabei soll keine weitere vollständige Kopie des zugrunde liegenden Datenbestands entstehen. Zugriffsrechte, Lizenzen und bestehende Kontrollen sollen erhalten bleiben.
Der Datensatz ist groß – die Leistungsangabe noch nicht unabhängig vermessen
LSEG beziffert Tick History auf 110 Billionen Datenzeilen zu 100 Millionen Instrumenten aus mehr als 30 Jahren und über 580 Börsen, Handelsplätzen und weiteren Quellen. Im ersten Halbjahr 2026 stieg der Verkehr im Echtzeitnetz nach Unternehmensangaben um 29 Prozent gegenüber dem Vorjahr; im Juni wurden bis zu 26 Millionen Nachrichten pro Sekunde erreicht. API-Anfragen an Tick History nahmen demnach um 48 Prozent zu.
AJ Bell bestätigt Kooperation, Technik und Größenordnung. Die Aussage „Stunden zu Sekunden“ beruht aber auf den Benchmarks der beteiligten Unternehmen. Ohne veröffentlichte Testdaten zu Abfragen, Hardware, Kosten und Wiederholbarkeit ist daraus keine allgemeine Beschleunigungsgarantie für jeden Kunden-Workflow abzuleiten.
Konsequenz für Daten- und Risikoteams
Der Ansatz verschiebt die Architekturfrage: Statt große Datenmengen für jede Analyse zu extrahieren, wird die Rechenleistung näher an den kontrollierten Bestand gebracht. Das kann vor allem bei Orderbuchrekonstruktionen, Markt-Replays und Tests quantitativer Strategien helfen. Es kann zugleich eine stärkere Bindung an LSEG-Datenzugänge und Nvidia-Technik erzeugen.
Vor einer Umstellung sollten Institute identische Abfragen auf ihrer bisherigen Plattform und der GPU-Umgebung vergleichen. Zu messen sind nicht nur Laufzeit, sondern Gesamtkosten, Datenübertragung, Rechteprüfung, Reproduzierbarkeit und die Genauigkeit gegenüber bisherigen Ergebnissen. Die neue Integration ist damit ein relevantes Infrastrukturangebot, noch kein unabhängig belegter Leistungsstandard.
Dieser Punkt ist für regulierte Finanzunternehmen mindestens so wichtig wie die Geschwindigkeit. Historische Tick-Daten sind lizenzpflichtig, umfangreich und sensibel für Berechtigungsfehler. Zusätzliche Kopien erhöhen Speicherbedarf, Governance-Aufwand und das Risiko, dass Daten außerhalb der erlaubten Umgebung verwendet werden.
Die London Stock Exchange Group verbindet ihren historischen Marktdatenbestand Tick History mit Nvidias GPU-beschleunigter Datenverarbeitung. Die am 14. Oktober 2026 angekündigte Zusammenarbeit soll Finanzinstituten ermöglichen, große Zeiträume für quantitative Forschung, Ausführungsanalyse, Risikoszenarien und KI-Modelle deutlich schneller auszuwerten.
Rechnen an den Daten statt neue Vollkopien
Technisch setzt LSEG auf Nvidias Bibliothek cuDF und das Dataframe-Werkzeug Polars. Nach Benchmark-Angaben des Unternehmens lassen sich Analysen, die zuvor Stunden benötigten, in Sekunden durchführen. Dabei soll keine weitere vollständige Kopie des zugrunde liegenden Datenbestands entstehen. Zugriffsrechte, Lizenzen und bestehende Kontrollen sollen erhalten bleiben.
Der Datensatz ist groß – die Leistungsangabe noch nicht unabhängig vermessen
LSEG beziffert Tick History auf 110 Billionen Datenzeilen zu 100 Millionen Instrumenten aus mehr als 30 Jahren und über 580 Börsen, Handelsplätzen und weiteren Quellen. Im ersten Halbjahr 2026 stieg der Verkehr im Echtzeitnetz nach Unternehmensangaben um 29 Prozent gegenüber dem Vorjahr; im Juni wurden bis zu 26 Millionen Nachrichten pro Sekunde erreicht. API-Anfragen an Tick History nahmen demnach um 48 Prozent zu.
AJ Bell bestätigt Kooperation, Technik und Größenordnung. Die Aussage „Stunden zu Sekunden“ beruht aber auf den Benchmarks der beteiligten Unternehmen. Ohne veröffentlichte Testdaten zu Abfragen, Hardware, Kosten und Wiederholbarkeit ist daraus keine allgemeine Beschleunigungsgarantie für jeden Kunden-Workflow abzuleiten.
Konsequenz für Daten- und Risikoteams
Der Ansatz verschiebt die Architekturfrage: Statt große Datenmengen für jede Analyse zu extrahieren, wird die Rechenleistung näher an den kontrollierten Bestand gebracht. Das kann vor allem bei Orderbuchrekonstruktionen, Markt-Replays und Tests quantitativer Strategien helfen. Es kann zugleich eine stärkere Bindung an LSEG-Datenzugänge und Nvidia-Technik erzeugen.
Vor einer Umstellung sollten Institute identische Abfragen auf ihrer bisherigen Plattform und der GPU-Umgebung vergleichen. Zu messen sind nicht nur Laufzeit, sondern Gesamtkosten, Datenübertragung, Rechteprüfung, Reproduzierbarkeit und die Genauigkeit gegenüber bisherigen Ergebnissen. Die neue Integration ist damit ein relevantes Infrastrukturangebot, noch kein unabhängig belegter Leistungsstandard.
Quellen
Transparenz: Konzept, Auswahlkriterien und inhaltliche Vorgaben stammen von Christian Hohlfeld. Recherche und Formulierung wurden nach diesen Vorgaben mit KI-Werkzeugen unterstützt. Redaktionell geprüft und verantwortlich: Christian Hohlfeld.