Die globalen Kapitalmärkte operieren mit einer beispiellosen Intensität. Laut dem Bericht „World Federation of Exchanges H1 2024 Market Highlights“ hat der globale Aktienhandel kürzlich die höchste Anzahl von Transaktionen in einem Halbjahr über die letzten fünf Jahre verzeichnet. Da die Handelsvolumina mittlerweile routinemäßig die dramatischen Spitzen während der Pandemie übertreffen, wird die Finanztechnologie-Infrastruktur bis an ihre absoluten Grenzen belastet. Um in diesem Hochdruckumfeld zu überleben und erfolgreich zu sein, müssen Betreiber von Kapitalmärkten grundlegend überdenken, wie sie die hochkomplexen Softwaresysteme testen, validieren und sichern, die den globalen Finanzverkehr am Laufen halten.
Das Determinismus-Dilemma in modernen Handelssystemen
Die komplexen Systeme, die den Finanzmärkten zugrunde liegen, sind naturgemäß verteilt und operieren oft im Mikrosekundenbereich. Dies macht sie inhärent nicht-deterministisch. Das Verhalten eines Systems wird ständig von hochvolatilen externen Faktoren beeinflusst, wie z. B. der Verfügbarkeit und Genauigkeit von Marktdaten-Feeds, massiven Datenvolumen und komplexen Arbeitsabläufen. Heute wird dies durch unvorhersehbare Sentiment-Metriken, die aus der vernetzten Welt der sozialen Netzwerke strömen, noch verschärft.
Das „Orakel“-Problem
In einem solch chaotischen Umfeld ist es unglaublich schwierig, das korrekte und akzeptable Verhalten eines Systems zu definieren – historisch bekannt als das „Orakel“-Problem. Traditionelle Testmethoden können einfach nicht mit der riesigen Anzahl von Datenströmen, Instrumenten, Parametern und Teilnehmern Schritt halten, die gleichzeitig interagieren.
„Die komplexen Systeme, die den Finanzmärkten zugrunde liegen, sind naturgemäß verteilt und operieren oft im Mikrosekundenbereich. Jedes solche System ist inhärent nicht-deterministisch.“
6 Kernprinzipien für das Testen von Kapitalmarktsoftware
Um steigende Arbeitslasten zu übertreffen, sich auf Unerwartetes vorzubereiten und immer strengere regulatorische Anforderungen zu erfüllen, sollten Finanzinstitute diese sechs bewährten Prinzipien anwenden:
- End-to-End (E2E)-Tests und umfassende Modellierung: Erstellung präziser Systemmodelle, um zu verstehen, wie Daten über den gesamten Transaktionslebenszyklus fließen.
- Spezialisierte Domänenexpertise: Verlassen auf QA-Experten, die ein tiefes, natives Verständnis des Finanzsektors besitzen.
- Objektive, unabhängige Analyse: Sicherstellung der zeitnahen Lieferung von unvoreingenommenen, datengestützten Erkenntnissen, die durch unabhängige Studien des Systems gewonnen wurden.
- Nachhaltige Datenpraktiken: Erkennen des strategischen Werts von Testdaten und deren Verwaltung als langfristiges Vermögen.
- Durchdringende, datengesteuerte Automatisierung: Abkehr von manuellen Prozessen hin zu Automatisierungsstrategien, die auf sauberen, strukturierten Daten basieren.
- Konvergenz von funktionalen und nicht-funktionalen Aspekten: Testen, wo die Systemfunktionalität auf reale Leistungsbeschränkungen trifft.
Nutzung von KI und datenzentrierter Automatisierung
Um umfassende und kostengünstige Testszenarien zu erstellen, wendet die Softwaretestbranche zunehmend künstliche Intelligenz an. Generative KI kann Qualitätssicherungsteams bei der Erstellung und Optimierung komplexer Testbibliotheken unterstützen. Die Analyse der Ergebnisse dieser Tests erfordert jedoch noch ausgefeiltere Methoden, die sowohl diskriminative Modelle als auch symbolische Ausführung beinhalten.
Entscheidend ist, dass maschinelles Lernen-gestützte Ansätze nur auf einen datenzentrierten Prozess anwendbar sind. Alle Testaktivitäten, die noch auf starker, nicht-digitalisierter menschlicher Interaktion beruhen, müssen optimiert und digitalisiert werden, bevor KI-Methoden effektiv angewendet werden können.
„Disparate, eng gefasste und sofort einsatzbereite Testlösungen bringen Sie nur bis zu einem gewissen Punkt. Die Untersuchung der Schnittstelle zwischen Funktionalität und Leistung ist ein Schritt, der nicht unterschätzt werden darf, wenn komplexe, nicht-deterministische Lösungen getestet werden.“
Strategischer Geschäftswert jenseits der Compliance
Eine ausgeklügelte digitale Teststrategie leistet weit mehr als nur die Zufriedenstellung von Aufsichts- und Regulierungsbehörden. Wenn sie korrekt ausgeführt wird, führt sie zu systemischen Optimierungen, die sich direkt auf das Endergebnis auswirken:
- Verbesserte operative Widerstandsfähigkeit: Erreicht durch eine umfassendere, vielseitigere und realistischere Testabdeckung.
- Transparente Testdatenverwaltung: Nutzung eines einheitlichen Daten-Data-Warehouses für parametrische Analysen nach Bedarf und Berichterstattung zur Einhaltung von Aufsichtsvorschriften.
- Schnelle Anpassungsfähigkeit: Die Agilität, schnell auf sich ändernde regulatorische Compliance-Vorgaben oder benutzergesteuerte Änderungen zu reagieren.
- Beschleunigte Markteinführungszeit: Reduzierte Startzeiten für Tests, angetrieben durch weit verbreitete, durchdringende Automatisierung.
- Geringere operative Wartungskosten: Finden und Beheben kritischer Fehler frühzeitig im Softwareentwicklungszyklus, um wertvolle Engineering-Ressourcen zu sparen.
Innovation vorantreiben mit Exactpro
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Von Iosif Itkin, CEO und Mitbegründer, und Daria Degtiarenko, Senior Marketing Communications Manager, Exactpro