Consultant with expertise in Risk Management, Financial Engineering and Machine Learning
Bad Homburg, Deutschland
Weltweit
M.Sc., FRM
Bad Homburg, Deutschland
Weltweit
M.Sc., FRM
Profilanlagen
FRM_Certificate.pdf
GARP.Risk...AI.Zertifikat.pdf
FrrCertificate.pdf
Lebenslauf-Deutsch.pdf
CV_Thomas Zellerer.pdf
Certificate - Data Science and AI.pdf
Über mich
Senior quantitative finance consultant with more than 25 years of experience in derivatives valuation, market and credit risk, regulatory frameworks (ICAAP/ILAAP, IRRBB, CSRBB), and financial risk systems. Strong Python-based implementation capability combined with deep theoretical expertise.
Entwicklung eines ESG-Stressmodells auf Basis von S&P Capital IQ-Daten
Einführung eines Euler-basierten Ansatzes zur Übertragung von ESG-Schocks auf Finanzkennzahlen (Revenue, Opex, EBITDA, Assets etc.)
Aufbau eines end-to-end Workflows: Datenextraktion, Harmonisierung, Schockberechnung,PD-IntegrationIntegration in PD Model Fundamentals / Gauge zur Quantifizierung ESG-induzierter Ausfallwahrscheinlichkeiten
Erweiterung des Modells um Transition-Risiken (Carbon Exposure at Risk, Paris-Alignment, Abatement-Kosten).
Rückführung der sektoralen PD-Schocks in das Gordy-Modell zur Berechnung von ESGbedingtenKapitalzuschlägen.
Berater - Entwicklung eines Länderrisikomodells (CRM)
Saudi EXIM Bank
Banken und Finanzdienstleistungen
250-500 Mitarbeiter
Entwicklung eines Länderrisikomodells (Country Risk Model), das makroökonomische Variablen und regulatorische Faktoren zur Bewertung des Ausfallrisikos einbezieht.
Modell Kalibrierung: Das Modell wurde trainiert, um Länder auf die interne Ratingskala der Bank zu mappen, unter Verwendung fortschrittlicher Methoden wie Random Forest Regression und LSTM-Neuronalen Netzen.
Tool Output: Ausfallwahrscheinlichkeit (1-Jahr, 5-Jahr und 7-Jahr Punkte) sowie die Zuordnung auf das entsprechende interne Rating der Saudi EXIM Bank für über 200 Länder im Portfolio.
Selektion der Variablen: Auswahl der Variablen basierend auf wirtschaftlicher Theorie sowie mittels Random Forest Regression generierter Importance Scores.
Dokumentation: Verfassen eines Study Papers zur detaillierten Dokumentation der verwendeten Modelle und Technologien (TensorFlow, Keras, Scikit-Learn) inkl.Backtestingansätze
Projekt: Entwicklung eines dynamischen Modells zur Sicherung von Beschaffungsvorteilen
(CPPI-Ansatz)
Entwicklung eines CPPI-basierten Modells (Constant Proportion Portfolio nsurance) zur Sicherung erwirtschafteter Beschaffungsvorteile im Energieeinkauf.
Übertragung eines dynamischen Portfoliosteuerungsansatzes aus der Finanzwirtschaft auf den Energiehandel.
Definition von „Safe“ und „Risky Assets“:
Safe Asset: abgesicherte Beschaffungspositionen (z. B. langfristige
Risikohandbuch: Erstellung eines Risikohandbuchs für ICAAP und ILAAP.
Rollout-Unterstützung: Unterstützung beim Rollout des neuen Konzepts für die Gesamtbanksteuerung, insbesondere im Bereich Liquiditätsrisiko und
Refinanzierungskosten-Risiko (RKR).
Skills: Risikomanagement, Regulatorik.
Quantitativer Analyst
Raiffeisen Centrobank
Banken und Finanzdienstleistungen
1000-5000 Mitarbeiter
Bewertungsmodell für Express-Zertifikate: Erstellung eines detaillierten Dokuments
für das interne Bewertungsmodell.
Validierung von Inflationsmodellen: Validierung des Bewertungsmodells für Inflation Caps mittels Benchmarking zu Fincad Analytics Suite und QuantLib.
Initial Margin Berechnung: Implementierung und Erweiterung des Codes zur Berechnung von Initial Margins gemäß ISDA SIMM Vorgaben für Zins- und FX Risiko-Kategorien.
Skills: Risikomanagement, Financial Engineering, Datenbank (SQL), Validierung von
Marktdaten, Python.
Berater für Risikomanagement & Positionsbewertung
NORD/LB
Banken und Finanzdienstleistungen
>10.000 Mitarbeiter
Migrationsprojekt: Verantwortlich für die Migration von Murex (MX3) zu OneSumX, einschließlich der Abbildung von Trades und Validierung der Bewertungen (Sensitivitäten, Griechen) in OneSumX.
Modell-Implementierungen: Analyse und Kalibrierung von SABR und Hull-White Modellen in OneSumX unter Verwendung von Optimierungsalgorithmen wie Levenberg-Marquardt und Brent. Vergleich der Ergebnisse mit Murex, Fincad und QuantLib.
Strukturierte Produkte: Analyse und Bewertung von Produkten wie Range Accruals und Securities (ABS) unter verschiedenen Prepayment-Annahmen.
Kreditrisikomanagement: Bootstrapping von PD-Kurven (Marginal PDs) und der Bewertung von CDS-Produkten.
Value-at-Risk Modell: Implementierung eines Varianz-Kovarianz VaR Modells für ein Gas- und Stromportfolio, unter Verwendung des EWMA Modells für Volatilitäten und Korrelationen.
Risikoberichte: Erstellung von Risikoberichten, einschließlich des KontraG Reporting.
Risikomodelle: Validierung neuer Risikomodelle für Gas- und Stromprodukte.
Durchführung einer Anforderungsanalyse für die Optimierung des Risikocontrolling-Prozesses, einschließlich der Berücksichtigung von Marktrisiko, Kreditrisiko und operationellen Risiko.
Risikobericht an die Aufsicht: Verfassen einer Stellungnahme zu Rückfragen bezüglich des Risikocontrolling-Prozesses.
Entwicklung eines Risikoüberwachungssystems: Implementierung eines Systems zur Überwachung des Risikos des Pensionsfonds der Bank mittels Kennzahlen wie VaR und Expected Shortfall (Conditional VaR) unter Verwendung von R.
Optimierter Risk Control Prozess: Implementierung eines verbesserten Prozesses fürMarktrisiko und OpRisk mit Python, R und MS-Access.
CreditRisk+ Modell: Implementierung des CreditRisk+ Modells in R inklusive Qualitätssicherung und Dokumentation.
Optimierung des Risk Control Reporting: Durchführung einer Anforderungsanalys und Entwicklung einer Datenbank zur Automatisierung des Reportingprozesses mit MS-Access und VBA.
Qualitätssicherung & Dokumentation:
Qualitätssicherung mittels Durchführung geeigneter Test zur Qualitätssicherung von Marktdaten.
Strukturierung des strategischen (Cash) Portfolios für die längerfristige Anlage (Investment Zeitraum von 15 Monaten bis 2 Jahren) unter Berücksichtigung der Investment Policy Statement (IPS) Vorgaben.
Unterstützung bei der Auswahl von geeigneten Asset Managern für das Aufsetzen einer KVG sowie Spezialfonds.
Strukturierung des Portfolios für die kurzfristige (Parken des Geldes) sowie mittelfristige Liquidität (Reserve Cash Portfolio).
Auswahl geeigneter Investment Produkte unter Berücksichtigung der IPS und der derzeitigen bzw. erwarteten Marktbedingungen.
External Consultant - Fixed Income Valuations
Quant Valuation Services GmbH
Banken und Finanzdienstleistungen
< 10 Mitarbeiter
Unterstützung bei der Bewertung verschiedener illiquider Fixed Income Produkte (Microfinance Loans, CLOs)
Recherche der erforderlichen Marktdaten unter Verwendung von Reuters EIKON
Berechnung der relevanten Z-Spreads und Erstellung eines Prepayment Modells für die Collateralized Loan Obligations.
Consultant im Bereich Financial Modelling
KfW - IPEX Bank
Banken und Finanzdienstleistungen
1000-5000 Mitarbeiter
Durchführung von Ratinganalysen für verschiedene Finanzierungsprojekte der KfW-IPEX Bank unter Verwendung eines intern entwickelten Excel Tools der KfW.
Durchführung von Stress Tests.
Schätzung von PD, LGD.
Analyse der externen Kundenmodelle/Überführung in das Cash Flow "Wasserfall" Modell der KfW.
Berater im Bereich Risikomanagement
IDS (Allianz Gruppe)
Banken und Finanzdienstleistungen
250-500 Mitarbeiter
Unterstützung bei der Erstellung diverser Risk Reports
(Liquiditätsrisiko, AIFMD, Marktrisiko) auf Basis von Inhouse entwickelter Softwarelösungen und kommerziellen Systemen (Bloomberg, Reuters, MSCI)
Sicherstellung der Datenqualität (Marktdaten und Stammdaten) sowie die Durchführung diverser Datenqualitätsprüfungen. Prüfung der Datenqualität inkl. analytische Kennzahlen (Greeks, DV01 usw.) mittels Bloomberg Daten sowie der Verwendung diverser analytischer Funktionen in Bloomberg z.B. Swap Manager (SWPM) und Option Valuation (OV).
Berechnung der Stressfaktoren für Korrelationen und Volas im Rahmen des Stresstests Spread-und Migrationsrisiko. Es wurden Stressfaktoren für das Bonitätsrisiko/Migrationsrisiko und das Spreadrisiko definiert. Die Aufgabe umfasste die Definition geeigneter historischer Szenarien (z.B. Hochzinsszenario und Immobilienkrise, Bankenkrise/Lehman 2008, konjunktureller Einbruch usw.).
Kalibrierung der Stressfaktoren anhand der definierten historischen Stressszenarien.
Erstellung eines Fachkonzepts zur Beschreibung der für die Kalibrierung der Stressfaktoren verwendeten Methodik sowie eine Begründung für die gewählten historischen Zeitintervalle.
Bereitstellung der erforderlichen Marktdaten (Aktienzeitreihen, Spreadzeitreihen, usw) aus Bloomberg.
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Performance Measurement Analyst
DWS
Banken und Finanzdienstleistungen
1000-5000 Mitarbeiter
Im Rahmen des Projekts war ich für die Erstellung der verschiedenen Fachkonzepte Business Requirements Documents (BRD), Functional Specification Documents (FSD) und Data Requirement Documents (DRD) zuständig.
Dies beinhaltet eine genaue Beschreibung der Schnittstellen zwischen den BlackRock Modulen Alpha/Aladdin zum DB Data Warehouse GENi sowie der downstream Schnittstelle GENi- StatPro Composites.
Analysieren und Dokumentieren der wesentlichen Business Requirements (fachliche Anforderungen) für das künftige Handling von Composites, Analyse der Bewertungsmethodik für verschiedene Derivate (z.B. FX Forwards, Fund Certificates usw) in den BlackRock Modulen Alpha/Aladdin inklusive der Erstellung einer Übersicht der wesentlichen Unterschiede in den Bewertungsmethoden.
Analyse und Dokumentierung verschiedener Ausnahmefälle welche nicht durch die BlackRock Module Alpha/Aladdin abgedeckt werden können und Konzipierung verschiedener Workaround Lösungen in GENi. Dies beinhaltet den Umgang mit Spezialfällen wie die Berechnung der ex post Risikokennzahlen (Sharpe Ratio, Treynor Ratio, Jensen’s Alpha usw.) für nicht-standardisierte Perioden, die Erstellung von Performanceberichten in anderen (von der Basiswährung abweichenden Währungen) sowie der Umgang mit sogenannten „Performance Holidays“.
Spezifizierung der Mappings zur Berechnung der Net-of-fee und Gross-of-tax Rendite im zukünftigen System.
Business Analyst
Teambank (EasyCredit)
Banken und Finanzdienstleistungen
1000-5000 Mitarbeiter
Optimierung des Prozesses zur Berechnung der Credit Scores und Bonitäten für die jeweiligen Kunden/Konten der TeamBank. Die Credit Scores und Bonitäten sollen bereits am ersten Arbeitstag nach Monatsultimo als wichtige Inputs für die Berechnung der Risikovorsorge bereitgestellt werden. Ein entsprechendes Fachfeinkonzept wurde erstellt.
Erstellung eines Fachfeinkonzepts für die Optimierung des Prozesses zur Berechnung der Risikovorsorge für Kreditrisiken gemäß BCBS 239 Vorgaben. Im Rahmen des optimierten Prozesses soll die Berechnung der Risikovorsorge bereits am ersten Arbeitstag nach Monatsultimo abgeschlossen sein.
Schwerpunkte der Tätigkeit sind Prozessmodellierung, Schnittstellenanalysen, sowie eine Analyse der fachlichen Richtigkeit (aus Kreditrisikogesichtspunkten) des gewählten Ansatzes.
Business Analyst
Dekabank
Banken und Finanzdienstleistungen
1000-5000 Mitarbeiter
Mitarbeit bei der Implementierung eines makroökonomischen Stresstests. Hierbei lag der Schwerpunkt der Aufgabe in der Anbindung des Stresstests an die Bewertungsengine. Diese Aufgabe beinhaltete die Erstellung eines mapping Konzepts zwischen den Risikofaktoren der Bewertungsengine und den makroökonomischen Risikotreibern. Für die Risikofaktoren aus dem Zinsbereich wurden Faktormodelle (ökonometrische Modelle) verwendet um das Exposure fachgerecht auf die Risikotreiber zu mappen. Die Faktormodelle wurden mit Hilfe des ökonometrischen Softwares EViews erstellt.
Mitarbeit bei der Überprüfung der im Rahmen des Stresstests verwendeten Marktdaten. Hierbei ging es primär um die Überprüfung von Swapkurven und Spreadkurven.
Quantitative Analyst
Eurex Clearing AG - Deutsche Boerse Group
Banken und Finanzdienstleistungen
5000-10.000 Mitarbeiter
m Rahmen dieses Projekts wurde ich unter anderem mit der Aufgabe betraut die funktionalen Spezifikationen für die Implementierung der Bewertungs-und Risikomethoden für die neuen Varianzprodukte "Variance Futures" und "VSTOXX" Instrumente in PRISMA (System zur Berechnung von Margen und Risikokennzahlen bei Eurex Clearing) zu erstellen. Das Dokument beschreibt auch die hierdurch erforderlichen Änderungen zu den existierenden Risikofunktionalitäten in PRISMA wie Margin Rerun, Stresstest und Backtesting.
Eine weitere Aufgabe bestand in dem Erstellen der technischen Spezifikation für die geplante Migration der Cash Market Produkte von Risk Engine zu PRISMA. Dies beinhaltete eine Beschreibung der Methoden zur Berechnung der Margen (Initial Margin sowie Current Liquidating Margin) für Anleihen, Aktien, und andere Cash Market Instrumente wie Repos.
Zertifikate
CAS - Data Science and AI
Goethe Universität Frankfurt am Main
2026
Certificate in Risk and AI
Global Association of Risk Professionals
2025
Certificate in Financial Risk and Regulation
Global Association of Risk Professionals (GARP)
2020
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