Bloomberg voegt AI-codeerassistent op basis van domeinkennis toe aan BQuant

Bloomberg introduceerde BQuant Assistant op 28 oktober 2026: een conversatiegerichte AI-codeerassistent die volgens het bedrijf is gebaseerd op domeinkennis en is geïntegreerd in de producten BQuant Desktop en BQuant Enterprise. Volgens de aankondiging kunnen financiële professionals met een Bloomberg Terminal-abonnement hiermee opdrachten in natuurlijke taal gebruiken om code te schrijven, dynamische applicaties te bouwen en workflows voor financiële data-analyse te versnellen.

Bloombergs Chief Technology Officer Shawn Edwards zei dat financiële professionals te maken hebben met steeds grotere en complexere datasets, en dat het omzetten van een beleggingsidee in een herhaalbare analyse nog altijd veel tijd en gespecialiseerde programmeerkennis kan vergen. „BQuant Assistant brengt AI-gestuurd programmeren, gebaseerd op de kennis die Bloomberg heeft van financiële data en kwantitatieve workflows, rechtstreeks naar de workflows die onze klanten al gebruiken om beleggingsstrategieën te ontwikkelen”, zei hij.

Edwards zei dat de assistent bedoeld is om iedere BQuant-gebruiker te helpen — van een portefeuillebeheerder die een eerste query opstelt tot een kwantitatief ingenieur die een signaal voor meerdere activaklassen bouwt — een vraag in gewone taal om te zetten in werkende code, opgehaalde data en een visualisatie. Zo kunnen klanten ideeën gemakkelijker toetsen en verfijnen en beleggingsstrategieën ontwikkelen in BQuant.

Wat BQuant Assistant doet

De assistent is geïntegreerd in de BQuant-ontwikkelomgeving en brengt conversatiegerichte AI naar de Python-omgeving waarin gebruikers beleggingsstrategieën, dashboards en kwantitatieve financiële analyses ontwikkelen. Bloomberg zegt dat de assistent vragen van klanten over BQuant kan beantwoorden, Python-code kan genereren, kan helpen bij het opvragen van de datasets van het bedrijf via Bloomberg Query Language (BQL), gebruikers kan helpen hun werk te debuggen en verder uit te werken, en code voor datavisualisaties kan schrijven.

BQuant Assistant kan ook zoeken in het BQuant Help Center en bij het beantwoorden van vragen gebruikmaken van relevante voorbeeldnotebooks, bibliotheken en handleidingen. Bloomberg zegt dat deze verankering in de BQuant-omgeving de assistent in staat stelt contextuele antwoorden te geven over de projecten, workflows en code van een gebruiker. Volgens het bedrijf is de ondersteuning daardoor relevanter voor financiële data-analyse dan die van een codeerassistent voor algemeen gebruik.

Volgens het bedrijf kunnen gebruikers BQL- en PyBQL-query’s genereren om financiële data van Bloomberg op te halen en te analyseren uit aandelen, fondsen, vastrentende waarden, vreemde valuta, grondstoffen, indices, derivaten en andere activaklassen. Deze query’s kunnen putten uit meer dan 22.000 velden, waaronder referentiedata, prijsgegevens, rendementen, afgeleide analyses, fundamentele gegevens, waarderingen, data over duurzame financiering, risicomaatstaven, ramingen en economische data.

Volgens de aankondiging kunnen gebruikers ook code maken voor selecties en universums van aandelen, vastrentende waarden, vreemde valuta, grondstoffen, indices, beursgenoteerde fondsen en andere activaklassen. Ze kunnen vragen stellen over Bloomberg-bibliotheken, BQuant-workflows en productdocumentatie voor klanten. Ook kunnen ze financiële concepten bespreken en tegelijk code genereren om modellen of technieken te implementeren die geschikt zijn voor een specifieke workflow.

Voor visualisaties kan de assistent volgens Bloomberg datavisualisaties aanbevelen en code genereren met opensourcebibliotheken zoals Plotly en Jupyter Widgets. Gebruikers kunnen ook bestaande code selecteren en de assistent vragen die uit te leggen. Volgens het bedrijf kunnen ze zo tijdens het werk hun kennis van Python uitbreiden.

Uitvoering in de sandbox na goedkeuring

Naast het geven van suggesties kan BQuant Assistant, na goedkeuring van de gebruiker, rechtstreeks code invoegen en uitvoeren in diens actieve project binnen de BQuant-sandbox. Bloomberg zegt dat deze opzet het werk in één omgeving houdt, zodat gebruikers niet steeds van context hoeven te wisselen tussen het stellen van een vraag en het uitvoeren van het antwoord. Volgens het bedrijf behouden gebruikers de volledige controle over deze acties, omdat de assistent elke voorgestelde actie markeert en om goedkeuring vraagt voordat hij gegevens uit een notebook leest of ernaar schrijft. Voor het invoegen, uitvoeren en debuggen van PyBQL- of Python-code in een actieve notebook, en voor het verder aanpassen ervan, is telkens eerst die goedkeuring nodig.

Beschikbaarheid en eerdere AI-aankondigingen

Bloomberg zei dat de introductie volgt op een reeks recente aankondigingen van andere AI-oplossingen van het bedrijf, die volgens Bloomberg bedoeld zijn om beleggers en hun bedrijven meer waarde uit de financiële data van Bloomberg te laten halen. Genoemde voorbeelden zijn ASKB, de conversatiegerichte AI-interface op de Bloomberg Terminal, en Enterprise Model Context Protocol (MCP), dat het bedrijf omschrijft als een AI-toegangslaag voor Data License Plus (DL+), het data-aanbod van de volgende generatie van Data License.

Volgens het bedrijf is algemene beschikbaarheid in BQuant Enterprise en een beperkte bètaversie in BQuant Desktop gepland voor eind oktober 2026.