Wenn dasselbe Unternehmen keines ist: Entity Resolution über Finanzdatenfeeds hinweg

Fragen Sie drei Feeds, wer eine Anleihe begeben hat, und Sie erhalten womöglich drei verschiedene Antworten. Der Marktdatenanbieter ordnet nach Ticker, die Meldungsquelle nach dem Namen des Emittenten, und der Alternative-Data-Provider nach der Zeichenkette, die der Scraper gerade gefunden hat. Jeder für sich ist in sich schlüssig. Zusammengeführt sind sie es nicht. Das ist das Problem der Entity Resolution, und im Finanzwesen ist es selten so klein, wie es auf den ersten Blick wirkt.

Wildwuchs bei den Kennungen

Die erste Überraschung: Es gibt keine einzige Kennung, auf die sich alle einigen. Es gibt mehrere, und sie passen nicht zueinander.

• LEI identifiziert eine Rechtseinheit, aber ein Unternehmen kann über seine Tochtergesellschaften viele LEIs halten, und ein operatives Geschäft kann unter mehreren rechtlichen Muttergesellschaften liegen.
• CUSIP und ISIN identifizieren ein Wertpapier, nicht den Emittenten. Ein Haus mit zwanzig Anleihelinien und drei Aktiengattungen hat davon Dutzende, die allesamt auf das eine Unternehmen zurückführen, um das es Ihnen eigentlich geht.
• Ticker sind bequem und tückisch. Sie gelten je Börse, sie ändern sich beim Rebranding, und sie werden wiederverwendet. Ein Ticker, der 2014 für ein bestimmtes Unternehmen stand, kann heute ein völlig anderes meinen.
• Interne IDs aus einem Altsystem, einem übernommenen Desk oder einer Tabelle, die jemand noch immer pflegt.

Wertpapierkennungen beschreiben also Instrumente, Rechtskennungen beschreiben Einheiten, und keine von beiden sagt Ihnen für sich allein, dass zwei Zeilen dasselbe Geschäft betreffen. Der Emittentenabgleich ist die Arbeit, diesen Wildwuchs auf eine einzige Antwort zu reduzieren.

Namen machen es schlimmer. “Meta Platforms”, “Facebook, Inc.”, “FB” und “META” können alle auf denselben Emittenten verweisen, während “Delta” je nach Feed eine Fluggesellschaft, ein Armaturenhersteller oder ein Fonds sein kann. Kapitalmaßnahmen verschieben dann den Boden unter Ihren Füßen. Fusionen verschmelzen zwei Emittenten zu einem. Spin-offs spalten einen in zwei. Eine umbenannte Einheit behält ihre CUSIPs, verliert aber ihren Ticker, und die Meldungshistorie wechselt mitten im Verlauf den Emittenten.

Die Resolution-Schicht aufbauen

Die Lösung ist eine eigene Schicht in Ihrer Finanzdateninfrastruktur, deren einzige Aufgabe darin besteht zu entscheiden, was als eine Einheit zählt, und festzuhalten, warum. Wir bauen sie um einen Golden Record herum: eine einzige kanonische Einheit, auf die jede eingehende Kennung abgebildet wird.

Die Zuordnung ist kein einmaliger Join. Sie ist ein Satz von Regeln und ein gepflegtes Crosswalk:

• Deterministisches Matching zuerst, anhand der Kennungen, die maßgeblich sein sollen, mit Prüfungen auf die bekannten Fehlerquellen wie wiederverwendete Ticker und gemeinsam genutzte LEIs.
• Probabilistisches Matching für den Rest, das Namensähnlichkeit, Sitzland, Sektor und Wertpapierüberschneidung bewertet, mit einem Schwellenwert, unterhalb dessen ein Mensch prüft, statt dass das System rät.
• Survivorship-Regeln, die entscheiden, welcher Wert gewinnt, wenn zwei Quellen sich bei einem Feld widersprechen. Die Meldung mag für den rechtlichen Namen maßgeblich sein, der Marktfeed für den aktiven Ticker und das Register für das Sitzland. Diese Entscheidungen sind schriftlich festgehalten, nicht von Abfrage zu Abfrage improvisiert.
• Zeitbewusstsein, damit das Crosswalk weiß, dass ein Ticker vor einem bestimmten Datum für einen Emittenten stand und danach für einen anderen. Eine Entity Resolution, die Point-in-Time-Korrektheit ignoriert, verschmilzt bereitwillig das Unternehmen vor der Fusion mit dem danach – genau die Art von Leakage, die ein Backtest niemals sehen sollte.

Jede aufgelöste Verknüpfung trägt eine Lineage zurück zur Quellzeile, die sie rechtfertigt, sodass ein Analyst oder ein Prüfer die Kette nachvollziehen kann, statt einer Blackbox zu vertrauen.

Was es kostet, wenn es schiefgeht

Das ist keine Fleißarbeit. Wenn die Entity Resolution falsch läuft, kündigt sich der Fehler nicht an – er kumuliert sich. Ein Exposure-Report, der eine Mutter und ihre Tochter als zwei Namen behandelt, unterschätzt die Konzentration, und Sie reißen ein Limit, ohne es zu merken. Ein Backtest, der einen wiederverwendeten Ticker stillschweigend zusammenführt, zieht Renditen eines Unternehmens hinein, das damals noch gar nicht existierte, und die Strategie sieht besser aus, als sie je war.

Die falschen Antworten sind hier die selbstsicheren. Eine Resolution-Schicht mit Golden Record, expliziter Survivorship und zeitbewussten Crosswalks ist das, was dafür sorgt, dass “dasselbe Unternehmen” tatsächlich dasselbe bleibt – im Report und im Backtest, und nicht nur in der Demo.