В мире высоких финансов часто встречаются уникальные решения и внутренние системы, о которых практически нет информации в открытом доступе. Одним из таких явлений является Bank Python — особая, корпоративная версия языка Python, широко используемая в крупнейших инвестиционных банках мира. Это не просто адаптированный язык, а целая экосистема, коренным образом отличающаяся от привычного Python, известного большинству программистов и финтех-специалистов. Bank Python возник как внутренний технологический стандарт, позволяющий интегрировать финансовые модели, хранение и расчет огромных объемов данных и автоматизировать сложные процессы оценки активов и рисков. В основе такой системы лежит комплекс сервисов и библиотек, которые одновременно обеспечивают высокую надежность, масштабируемость и скорость работы с финансовыми данными.
Одной из ключевых составляющих Bank Python является глобальная база данных объектов Python, именуемая «Barbara». Barbara представляет собой крайне простое и вместе с тем мощное хранилище ключ-значение с иерархической структурой ключей. На первый взгляд могло бы показаться, что эта база построена на примитивных технологиях — по сути, лишь на pickle и zip, пакетах для сериализации и сжатия данных, — однако ее дизайн выверен для работы с большими объемами рыночных и торговых данных. Barbara организована в несколько "колец" или namespace-ов, где главное, "дефолтное", кольцо функционирует как единая глобальная объектная база данных для всего банка. Именно из нее извлекаются данные по финансовым инструментам, сделкам, котировкам и прочей критически важной информации.
Система обеспечивает высокую доступность и быстрый обмен данными, используя архитектуру, напоминающую такие распределённые системы хранения, как Dynamo и BigTable. Читатели и разработчики, привыкшие к традиционным SQL-базам или специализированным хранилищам, могут удивиться такому решению, но для задач банка такая схема оптимальна, учитывая требования к скорости и согласованности данных. Важным элементом экосистемы является Dagger — подсистема, которая занимается управлением зависимостей между финансовыми инструментами. Особенно актуальна она в контексте деривативов — финансовых инструментов, чья стоимость зависит от других активов, например, облигаций, фондовых индексов или кредитных свопов. Dagger функционирует как направленный ациклический граф (DAG) зависимостей, автоматически отслеживая и обновляя цены и риски, когда меняются базовые инструменты или рыночная ситуация.
Dagger берет на себя основную работу по рекалькуляции цен и рисков, благодаря чему специалисты банка получают актуальные оценки портфелей и позиций. Это позволяет своевременно реагировать на изменение рыночной конъюнктуры и избегать крупных убытков, связанных с просчётами и ошибками в ручных расчетах. Важно, что Dagger также реализует концепцию "кэша" — данные хранятся и обновляются эффективно, снижая нагрузку на систему. Соответственно, понятия позиции и книги играют центральную роль в организации данных. Позиция представляет собой определенный финансовый инструмент и объем его владения, а книга — это набор таких позиций, обобщающий состояние отдела, дивизиона или даже всего банка.
Такая иерархия облегчает представление и оценку рисков и активов на различных уровнях управления. Не менее интересной является подсистема Walpole — единый банконный управляющий задачами и сервисами, который можно представить как объединение функционала систем типа Jenkins или systemd, заточенное под специфические потребности финансового сектора. Walpole позволяет запускать периодические задачи, приложения и сервисы, автоматически перезапускать при сбоях и управлять зависимостями между заданиями. Это значительно упрощает процесс разработки и деплоя приложений, снижая бюрократические препятствия и ускоряя вывод новых программных продуктов. В условиях крупного инвестиционного банка, где согласование инфраструктуры и согласие подразделений занимают месяцы, подобное решение имеет огромное значение.
Помимо этого, банк разработал собственную библиотеку для работы с табличными данными — MnTable. Она служит эффективной альтернативой широко известной библиотеке pandas, обладая лучшей производительностью и оптимизацией под задачи среднего размера данных, типичные для банковского сектора. MnTable отличается удобством работы с большими объемами данных, поддерживает ленивую оценку и индексы для быстрого поиска по разным колонкам. В инвестиционных банках обработка данных часто не требует распределенных вычислений, зато нуждается в высокой скорости и точности при работе с "середнячками" — объемами данных, которые превышают возможности оперативной памяти, но при этом недостаточно велики для больших кластеров. Одновременно с этими системами Bank Python обладает серьезными особенностями архитектуры и разработки.
Во-первых, исходный код не хранится в обычной файловой системе, как это принято в большинстве проектов, а в специализированном кольце Barbara. Этот подход ломает традиционные представления о разработке и требует использования собственных IDE и средств разработки, заточенных под работу с такой базой. Во-вторых, Minerva (условное название гипотетической системы, иллюстрирующей Bank Python) представляет собой монолитную инфраструктуру, в которой заложено много «вселенных» — от единой базы данных и большого репозитория исходного кода до единого «центра управления задачами». В результате удается убрать множество случайных сложностей, которые появляются при использовании множества разбросанных систем и платформ. Это позволяет сотрудникам быстрее писать и запускать код без необходимости долго согласовывать инфраструктурные изменения.
При этом подобный подход уменьшает барьер входа для команды, позволяя людям без глубоких знаний DevOps сразу включаться в рабочий процесс. Однако у такого подхода есть и недостатки. Новичкам чрезвычайно сложно адаптироваться к особенностям Bank Python — необходимо время, чтобы понять логику работы Barbara, Dagger и прочих компонентов, привыкнуть к нестандартному IDE и отказу от привычных инструментов и процессов. За время работы в такой монокультуре развивается зависимость от ей присущих процессов и технологий, и возникает риск потери навыков работы с традиционными инструментами Python и распространенными системами управления зависимостями и пакетами. Кроме того, Bank Python по сути представляет собой замкнутую экосистему с очень ограниченной связью с внешним миром.
Внешние программисты и команды редко сталкиваются с этими внутренними разработками, а банки не склонны делиться собственными наработками, предпочитая соблюдать строгую конфиденциальность и контролировать доступ к исходному коду и данным. Такое положение дел отчасти объясняется спецификой финансовой индустрии, где конфиденциальность, безопасность и соответствие нормативным требованиям имеют первостепенное значение. Но это также накладывает определённые ограничения на инновации и обмен опытом с остальной IT-индустрией. Одной из главных особенностей Bank Python является подход с акцентом на работу с данными, а не с кодом как таковым. Это иногда противоречит привычной парадигме объектно-ориентированного программирования, где акцент на классах и их поведении.
В банковской системе сначала проектируются и организуются большие таблицы данных, а логика и алгоритмы накладываются на них извне. Это помогает более эффективно работать с большими объемами информации и снижать сложности, связанные с импедансом между объектным и реляционным моделированием. Ещё один важный контекст — влияние MS Excel, которое невозможно переоценить. Многие банковские процессы до сих пор опираются на громоздкие, запутанные таблицы Excel, что осложняет перенос бизнес-логики в современные IT-системы. Bank Python в этом смысле является своего рода мостом, позволяющим переводить Excel-модели в программные коды на Python, сохраняя гибкость и прозрачность работы, присущие таблицам.
Технологии, подобные Bank Python, демонстрируют, насколько глубокими и специфичными могут быть внутренние решения крупных финансовых институтов. Они помогают понять, что мир больших денег — это ещё и мир уникальных, тщательно выверенных технических платформ, которые зачастую уходят далеко за рамки привычного программистского опыта. Для разработчиков, заинтересованных в финансах, изучение таких систем может стать настоящим открытием, раскрывающим новые горизонты и возможности. При этом опыт работы с Bank Python обогащает профессиональные навыки, расширяет представления о масштабируемых системах и методах решения сложнейших задач в области обработки финансовых данных. Несмотря на все сложности, Bank Python остается мощным инструментом, обеспечивающим надежность и скорость работы банковских IT-систем, что особенно важно в условиях современного динамичного рынка и жесткой конкуренции.
Понимание внутренней архитектуры таких систем полезно не только для специалистов из финансового сектора, но и для всех, кто интересуется современными распределёнными системами, аспектами безопасности в критичных приложениях и способами реализации сложной бизнес-логики на вершине языков программирования общего назначения. Bank Python — это не просто язык, это целый мир с собственными правилами и методологиями, отражающий сложную реальность современной финансовой индустрии и необходимость создавать надежные и адаптивные программные решения.
