Suuri tietojen lisääntyminen ja teknologisten monimutkaisuuksien lisääntyminen muuttavat edelleen teollisuuden toimintatapoja ja kilpailevat. Viimeisten kahden vuoden aikana 90 prosenttia maailman tiedoista on luotu, koska päivittäin on luotu 2,5 tuhatta tavua. Tätä nopeaa kasvua ja varastointia kutsutaan yleisesti suuriksi tiedoiksi, mikä luo mahdollisuuksia strukturoidun ja strukturoidun tiedon keräämiseen, käsittelyyn ja analysointiin.

Suuren datan 3 V: n jälkeen organisaatiot käyttävät tietoja ja analytiikkaa saadakseen arvokasta tietoa parempien liiketoimintapäätösten ilmoittamisessa. Suuret tiedot käyttävät yritykset ovat rahoituspalveluja, teknologiaa, markkinointia ja terveydenhuoltoa, muutamia. Suurten tietojen hyväksyminen määrittelee edelleen teollisuuden kilpailukykyä. Yrityksistä arviolta 89 prosenttia uskoo, että niillä, joilla ei ole analyysistrategiaa, uhkaa menettää kilpailuetua markkinoilla.

Erityisesti rahoituspalvelut ovat laajalti ottaneet käyttöön suuria tietomäärityksiä, joilla parannetaan investointipäätöksiä ja johdonmukaista tuottoa. Yhdessä suurien tietojen kanssa algoritminen kaupankäynti käyttää laajaa historiallista tietoa monimutkaisilla matemaattisilla malleilla maksimaalisen tuoton tuoton maksimoimiseksi. Suurten tietojen jatkuva hyväksyminen muuttaa väistämättä rahoituspalvelujen maisemaa. Kuitenkin sen ilmeisen edun lisäksi merkittävät haasteet ovat edelleen suuren datan kykyä kerätä asennustietomääriä. (Katso lisää: Big Play Big Data .)

3 V: n suuret tiedot

3 V: t ovat tärkeitä suurille tiedoille: tilavuus, vaihtelu ja nopeus. Rahoituslaitokset etsivät uusia tapoja hyödyntää teknologiaa tehokkuuden parantamiseksi kasvavassa kilpailussa, sääntelyrajoitteissa ja asiakkaiden tarpeissa. Yrityksistä riippuen yritykset voivat käyttää tiettyjä suuren datan osia saadakseen kilpailuetua.

Velocity on nopeus, jolla tiedot on tallennettava ja analysoitava. New Yorkin pörssi kerää 1 teratavua tietoa päivittäin. Vuoteen 2016 mennessä arvioidaan olevan 18,9 miljardia verkkoyhteyttä vuoteen 2016 mennessä, ja noin 2,5 yhteyksiä henkilöä kohden maan päällä. Rahoituslaitokset voivat erota kilpailusta keskittymällä tehokkaasti ja nopeasti kauppojen käsittelyyn.

Suuria tietoja voidaan luokitella rakenteettomiksi tai jäsennetyiksi tiedoiksi. Rakenteettomat tiedot ovat organisoituja tietoja, jotka eivät kuulu ennalta määritettyyn malliin. Tähän sisältyy sosiaalisen median lähteistä kerätyt tiedot, jotka auttavat instituutioita keräämään tietoja asiakkaiden tarpeista. Rakenteetut tiedot koostuvat organisaation jo hallinnoiduista tiedoista relaatiotietokantoihin ja laskentataulukoihin.Tämän seurauksena eri tietomuotoja on hallittava aktiivisesti parempien liiketoimintapäätösten ilmoittamiseksi.

Markkinoiden tietojen lisääntyvä volyymi on suuri haaste rahoituslaitoksille. Pitkien historiallisten tietojen lisäksi pankki- ja pääomamarkkinoiden on hallittava aktiivisesti ticker-tietoja. Samoin sijoituspankeissa ja varainhoitoyhtiöissä käytetään laajaa tietoa tekemään terveitä sijoituspäätöksiä. Vakuutus- ja eläkeyritykset voivat käyttää aikaisempia politiikan ja saatavien tietoja aktiiviseen riskienhallintaan. (Katso lisää: Quants: Wall Streetin Rocket Scientistit .)

Algorithmic Trading

Algoritminen kaupankäynti on synonyymi suurista tiedoista tietokoneiden kasvavien ominaisuuksien vuoksi. Automaattinen prosessi mahdollistaa tietokoneohjelmien suorittavan talouskaupan nopeuksilla ja taajuuksilla, joita ihmisen elinkeinonharjoittaja ei pysty. Matemaattisissa malleissa algoritminen kaupankäynti tarjoaa parhain mahdollisia hintoja ja oikea-aikaista kauppapaikkaa toteuttamia kauppoja ja vähentää käyttäytymistekijöiden aiheuttamia manuaalisia virheitä.

Toimielimet voivat tehokkaammin alentaa algoritmeja, jotka sisältävät suuria määriä tietoja, hyödyntäen suuria määriä historiallisia tietoja backtest-strategioihin, jolloin syntyy vähemmän riskialttiita investointeja. Tämä auttaa käyttäjiä tunnistamaan hyödyllisiä tietoja niin, että he voivat hylätä myös pienet arvot. Koska algoritmeja voidaan luoda rakenteeltaan ja strukturoimattomilta tiedoilta, joihin sisältyy reaaliaikaisia ​​uutisia, sosiaalista mediaa ja varastotietoja yhdellä algoritmisella moottorilla, ne voivat tuottaa parempia kaupankäyntipäätöksiä. Toisin kuin päätöksenteossa, johon voi vaikuttaa erilaiset tietolähteet, ihmisen tunteet ja bias, algoritmiset kaupat toteutetaan yksinomaan rahoitusmalleista ja datasta.

Robo-neuvonantajat käyttävät investointialgoritmeja ja massiivisia tietomääriä digitaalisella alustalla. Investoinnit on kehitetty nykyaikaisen salkun teorian avulla, joka yleensä kannattaa pitkäaikaisia ​​sijoituksia johdonmukaisten tuottojen säilyttämiseksi ja vaatii vähäistä vuorovaikutusta ihmisten taloudellisten neuvonantajien kanssa. . Haasteet

Huolimatta siitä, että rahoituspalveluala kasvattaa suuria tietoja, alalla on edelleen merkittäviä haasteita. (Lisätietoja:

Algoritmisen kaupankäynnin perusteet: käsitteet ja esimerkit

. Tärkeintä on, että erilaisten strukturoimattomien tietojen kerääminen puoltaa tietosuojaa. Henkilökohtaisia ​​tietoja voidaan kerätä yksilön päätöksenteosta sosiaalisen median, sähköpostin ja terveyskirjan avulla.

Erityisesti rahoituspalveluissa suurin osa kritiikistä kuuluu tietojen analysointiin. Yksinkertainen tietomäärä vaatii tilastollisten tekniikoiden parempaa hienostuneisuutta tarkkojen tulosten saamiseksi. Erityisesti kriitikot ylittävät signaalin melulle virheellisten korrelaatioiden malleina, jotka edustavat tilastollisesti vankkoja tuloksia puhtaasti sattumalta. Samoin talousteoriaan perustuvat algoritmit viittaavat tyypillisesti pitkän aikavälin investointimahdollisuuksiin historiallisten tietojen kehityksen vuoksi. Lyhytaikaiseen sijoitusstrategiaan perustuvien tulosten tehokas tuottaminen ovat ennakoivissa malleissa esiintyviä haasteita.

Bottom Line

Suuret tiedot muuttavat edelleen eri teollisuudenaloja, erityisesti rahoituspalveluja. Monet rahoituslaitokset ottavat suuria tietomäärityksiä kilpailukyvyn ylläpitämiseksi. Rakenteella ja strukturoimattomilla tiedoilla monimutkaiset algoritmit voivat suorittaa kauppoja useilla tietolähteillä. Ihmisen tunteita ja ennakkoluuloja voidaan minimoida automaation avulla; kuitenkin suuriin tietoanalyyseihin liittyvillä kauppoilla on omat erityiset haasteet. Tilastollisia tuloksia ei ole tähän mennessä täysin otettu huomioon alan suhteellisen uutuutena. Kuitenkin, kun rahoituspalvelut suuntaavat suuria tietoja ja automaatiota varten, tilastotekniikan hienostuneisuus lisää tarkkuutta.