Migration de SAS vers python dans un contexte réglementaire en évolution
Afin de moderniser ses infrastructures et répondre aux nouvelles exigences réglementaires, une chambre de compensation d’envergure internationale a choisi de migrer ses modèles de calcul de marge de SAS vers Python, un langage désormais incontournable dans la finance quantitative.
Cela constituait une transition stratégique pour :
- Rester en conformité,
- Améliorer les performances de calcul,
- Réduire la complexité de maintenance,
- Optimiser la gestion des données et l’automatisation des reportings.
Contexte réglementaire et enjeux technologiques
Acteur central de l’écosystème financier, cette chambre de compensation internationale intervient comme tiers de confiance sur les marchés en assurant la bonne exécution des transactions. Elle est notamment responsable du calcul des appels de marge, un processus critique pour la gestion du risque de contrepartie.
Face à une évolution réglementaire majeure prévue en 2024, l’organisation a dû adapter ses modèles de calcul de marge pour rester conforme. Jusqu’alors développés sous SAS, ces modèles devenaient de plus en plus rigides, coûteux à maintenir et complexes à faire évoluer.
Elle a donc fait appel à Meritis pour migrer son infrastructure de calcul vers Python, un langage open source devenu incontournable en finance quantitative. Ce projet visait à gagner en performance, renforcer la conformité réglementaire et simplifier la maintenance des outils.
Accompagnement Meritis : méthodologie et réalisations
Meritis a piloté ce projet de transformation technologique en étroite collaboration avec les équipes internes du client, autour de trois grands volets :
- Migration des algorithmes vers Python
Les modèles de calcul de marge ont été intégralement réécrits en Python, en s’appuyant sur des bibliothèques telles que NumPy, Pandas et SciPy.
Cette migration a permis :
🟨 une amélioration des temps de calcul,
🟨 une meilleure lisibilité et modularité du code,
🟨 une traçabilité conforme aux attentes réglementaires. - Intégration des flux de données en temps réel
L’équipe a mis en place des API Python pour automatiser la collecte de données de marché.
Résultat : une réactivité renforcée des appels de marge, ajustés en fonction des conditions en temps réel. - Automatisation des reportings réglementaires
Les scripts développés en Python génèrent désormais des rapports réglementaires détaillés, dynamiques et compréhensibles par les équipes métiers.
Cela a permis de :
🟨 réduire le temps de production des rapports,
🟨 faciliter leur lecture et leur auditabilité,
🟨 homogénéiser la diffusion des indicateurs clés.
Résultats obtenus
La mission menée par Meritis a permis de livrer :
- Une base de code Python robuste, documentée et évolutive
- Un pipeline de calcul d’appels de marge industrialisé
- Un module de reporting automatisé, intégré dans les processus quotidiens
Bénéfices concrets
Cette migration a permis à notre client de :
- Améliorer la performance globale des outils de calcul
- Simplifier la maintenance, avec un langage plus standardisé
- Renforcer la transparence des modèles utilisés
- Gagner en agilité face aux évolutions réglementaires à venir
Une architecture modernisée et pérenne
En remplaçant SAS par Python, cette chambre de compensation a effectué une modernisation stratégique de son infrastructure de calcul.
Elle dispose désormais d’un environnement :
- plus performant pour les traitements massifs,
- plus flexible pour l’intégration de futures évolutions réglementaires,
- et plus aligné avec les standards actuels de la finance quantitative.
Nous avons effectué une migration d’une cinquantaine de scripts vers Python, le tout en faisant évoluer l’architecture du projet sous forme de pipeline pour le rendre plus modulaire et éviter les redondances de chargement et de calculs.
La principale difficulté a été d’appréhender un code legacy dans un langage que je ne connaissais pas, mais grâce aux connaissances de l’équipe et à une gestion Agile du projet, nous avons pu progresser sereinement.
Cette opération permet de gagner en efficacité et en lisibilité et assure une maintenance facilitée sur le projet.
Clément Chrétien, Développeur Python et Practice Leader Algorithme, Meritis
Meritis au service de la transformation réglementaire et technologique
Meritis accompagne les institutions financières dans leurs projets de transformation réglementaire, data et IT.
Notre valeur ajoutée : une double compétence métier et technique, au service de projets à fort enjeu.
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