LSEG beschleunigt Finanzdatenanalysen mit Rechenleistung von Nvidia

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Igor Krasulya

14.10.2026

LSEG beschleunigt Finanzdatenanalysen mit Rechenleistung von Nvidia — LSEG setzt für schnellere Finanzdatenanalyse auf Nvidia

Die London Stock Exchange Group ist eine Partnerschaft mit Nvidia eingegangen, um Finanzinstituten mithilfe fortschrittlicher Rechentechnologie eine schnellere Analyse jahrzehntelanger Handelsdaten zu ermöglichen. Die Vereinbarung zielt auf eine der anhaltenden Herausforderungen der Branche ab: nützliche Informationen aus enormen historischen Datensätzen zu gewinnen, ohne die Verzögerungen herkömmlicher Verarbeitungssysteme.

Das Wichtigste

LSEG kooperiert mit Nvidia.
110 Billionen Datensätze im Visier.
Schnellere Analyse von Marktdaten.

Dieser Artikel wurde aus dem Original übersetzt. Lesen Sie die Originalversion unseres Korrespondenten hier.

Die Zusammenarbeit wird spezialisierte Prozessoren von Nvidia einsetzen, um die Analyse der Tick-History-Datenbank von LSEG zu beschleunigen, berichtet Reuters. Die Unternehmen wollen Finanzinstituten ermöglichen, einzelne Trades und Kursnotierungen innerhalb von Sekunden zu untersuchen. Dadurch könnte sich der Zeitaufwand für Marktforschung, die Entwicklung von Handelsstrategien und die Risikobewertung verringern.

Nvidia-Technologie zielt auf riesige Datensätze ab

Der Tick-History-Service von LSEG umfasst rund 110 Billionen Datensätze zu 100 Millionen Finanzinstrumenten. Das Archiv erstreckt sich über 30 Jahre und bezieht Informationen von 580 Börsen, Handelsplätzen und anderen Datenlieferanten, wodurch es eine wichtige Ressource für Institute darstellt, die das Marktverhalten untersuchen.

Die Verarbeitung einer solchen Datenmenge erfordert in der Regel erhebliche Rechenkapazitäten – insbesondere dann, wenn Analysten einzelne Transaktionen statt aggregierter Preise untersuchen müssen. Die beschleunigte Rechentechnologie von Nvidia ist darauf ausgelegt, eine große Zahl von Berechnungen gleichzeitig durchzuführen, und bietet damit eine mögliche Alternative zu langsameren herkömmlichen Verfahren.

LSEG erklärte, seine Analyse habe gezeigt, dass Nvidia -Prozessoren die zugrunde liegenden Daten untersuchen könnten, ohne dass Institute separate Kopien des Datensatzes erstellen müssten. Dieser Ansatz könnte die Verarbeitungszeiten verkürzen und LSEG zugleich ermöglichen, die Kontrolle darüber zu behalten, wie auf seine Informationen zugegriffen wird und wie sie genutzt werden.

Die Partnerschaft ist Teil der umfassenderen Bemühungen von LSEG, sein Daten- und Analysegeschäft auszubauen, da Finanzunternehmen zunehmend auf künstliche Intelligenz und High-Performance-Computing setzen.

Längere Handelszeiten erhöhen die Nachfrage nach Geschwindigkeit

Die Initiative kommt zu einem Zeitpunkt, an dem sich Börsen und Finanzinstitute darauf vorbereiten, dass sich die Handelsaktivität über die traditionellen Marktzeiten hinaus ausweitet. LSEG plant, im kommenden Jahr LSE 24 einzuführen und den Übernacht-Handel mit ausgewählten börsengehandelten Produkten anzubieten.

Längere Handelssitzungen könnten die Nachfrage nach historischen Informationen erhöhen, die schnell genug verarbeitet werden können, um den ganzen Tag über Entscheidungen zu unterstützen. Banken, Vermögensverwalter und Handelsunternehmen nutzen Transaktionsdaten, um Anlagestrategien zu testen, die Liquidität zu untersuchen und Marktrisiken zu bewerten.

Die Zusammenarbeit ändert nichts an den Eigentumsverhältnissen der Marktdaten von LSEG. Stattdessen konzentriert sie sich darauf, bestehende Informationen bei der Analyse im großen Maßstab leichter zugänglich zu machen und zugleich Lizenzvereinbarungen sowie Data Governance zu wahren.

Dateninfrastruktur wird zum Wettbewerbsvorteil

Die Vereinbarung zeigt, dass der Wettbewerb zwischen Anbietern von Finanzinformationen zunehmend sowohl von der Rechenleistung als auch vom Umfang ihrer Datensätze abhängt.

Für LSEG besteht die geschäftliche Chance darin, sein umfangreiches Archiv für institutionelle Kunden nutzbarer zu machen, ohne die Kontrolle über proprietäre Informationen abzugeben. Nvidia wiederum erschließt eine weitere Anwendung für seine Prozessoren, die über die Anwendungen im Bereich künstliche Intelligenz hinausgeht, die einen großen Teil seines jüngsten Wachstums vorangetrieben haben.

Der potenzielle Nutzen wird davon abhängen, wie effektiv Institute die Technologie in ihre bestehenden Systeme integrieren. Eine schnellere Analyse garantiert allein keine besseren Handelsergebnisse, könnte jedoch die Forschungskosten senken und den Zugang zu detaillierten Marktinformationen verbessern.

Mit längeren Handelszeiten und weiter wachsenden Datensätzen könnte die Fähigkeit, historische Transaktionen effizient zu verarbeiten, zu einem immer wichtigeren Faktor in der Finanzdatenbranche werden.

Zuvor berichteten wir, dass LSEG gemeinsam mit Payward tokenisierte britische Aktien plant.

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