Le Big Data est l’un des derniers développements alimentés par Internet qui a eu un impact énorme sur presque toutes les industries au cours des deux dernières décennies. Le terme mégadonnées fait allusion aux quantités colossales d’informations constamment collectées par les moteurs de recherche et les sites Web alors que les gens continuent d’utiliser Internet à diverses fins. Ces données consistent en toutes sortes d’informations telles que des nombres, des images, des tableaux, des fichiers audio et vidéo et tous les autres types d’informations possibles. Par conséquent, l’analyse des mégadonnées implique l’utilisation de différentes méthodes d’analyse pour tirer parti de cette quantité colossale d’informations afin que les individus et les organisations puissent prendre des décisions plus éclairées concernant toutes sortes d’événements de la vie et du travail.
Et que vous vous en rendiez compte ou non, le big data a également un impact significatif sur les marchés financiers mondiaux. Alors que la complexité croissante de manière exponentielle et la génération de données modifient de manière dynamique le fonctionnement de diverses industries, cela modifie considérablement le secteur financier pour de bon. Pour clarifier les choses, dans cet article, nous passerons en revue les trois façons dont les mégadonnées ont modifié l’industrie du trading financier pour aider les humains à prendre des décisions meilleures et plus prudentes lors du trading.
Comment le Big Data prend d’assaut le secteur financier
Chaque jour, le monde crée environ 2,5 quintillions d’octets de données. Cette énorme quantité de données représente une opportunité fantastique d’exploiter ces informations de diverses manières en traitant et en analysant les ensembles toujours croissants de données précieuses.
De nos jours, la finance et le trading exigent de nombreuses données précises affichées pour créer les meilleurs modèles et prédictions basés sur une analyse de données réelles. Alors que dans le passé, ces chiffres devaient être arrangés, catégorisés et analysés par de vraies personnes, actuellement, tout ce processus est automatiquement calculé par des machines et des algorithmes intelligents alimentés par la PNL du début à la fin. Et parce que les ordinateurs peuvent parcourir les données, les traiter avec précision et les analyser à grande échelle ; en conséquence, des sélections et des modèles d’actions ou d’options beaucoup plus précis et à jour peuvent être effectués grâce à des analyses en temps réel et à la possibilité de comparer les prix d’options historiques, la volatilité implicite, les mesures de risque et autres, tous dérivés du de grandes données en direct qui prennent en charge les systèmes et plates-formes de négociation les plus sophistiqués.
Pour avoir une meilleure idée de la façon dont le big data a changé le monde du trading, continuez à lire pour découvrir les principales façons dont il le fait.
La création de modèles prédictifs financiers
De nos jours, l’analyse derrière le secteur financier n’est plus seulement un examen des différents prix et du comportement des prix. Au lieu de cela, ils génèrent des informations beaucoup plus utiles, y compris les tendances et tout ce qui pourrait avoir un impact sur les secteurs financier et commercial.
Ces analyses sont plus précises et incluent plus de données qui permettent de créer de meilleurs modèles prédictifs. Ces modèles peuvent aider les traders à faire de meilleures prévisions financières et à minimiser efficacement le risque de prendre de mauvaises décisions financières.
Permettre l’analyse en temps réel
Au cas où vous ne le sauriez pas, le trading d’algorithmes est quelque chose qui est particulièrement en vogue dans le secteur financier en ce moment. En fait, l’apprentissage automatique a fait un pas de géant, permettant aux ordinateurs de prendre de bien meilleures décisions qu’un humain. De plus, les algorithmes basés sur l’apprentissage automatique peuvent finaliser les transactions beaucoup plus rapidement et à des fréquences que les gens ne pourraient jamais atteindre.
Tout cela est possible grâce à l’analyse en temps réel, car les ordinateurs peuvent intégrer les meilleures pratiques et minimiser le nombre d’erreurs qui pourraient finir par être causées en raison d’influences comportementales inhérentes qui auraient généralement un impact sur les humains. De plus, ces analyses en temps réel peuvent maximiser efficacement le pouvoir d’investissement des particuliers et des entreprises en créant des conditions de concurrence équitables où davantage de parties ont accès aux informations correctes.
Fournir une évaluation des risques de niveau supérieur
Les mégadonnées sont également essentielles pour de nombreux processus actuariels. Par exemple, les institutions financières peuvent utiliser l’analyse de données pour développer de meilleurs modèles prédictifs afin de mieux identifier les risques associés aux prêts et projeter avec précision les dépenses prévues par le biais de polices d’assurance. Cela pourrait très bien être mis en œuvre dans des scénarios de trading, où les traders peuvent utiliser des modèles prédictifs pour évaluer le risque lié à l’investissement dans une action, une option ou une fonctionnalité donnée.
Dernières pensées
Comme vous pouvez le constater, le big data a un impact sur la manière dont les transactions financières sont effectuées de nombreuses manières. Par exemple, cela aide à effectuer des transactions plus rapides et plus précises, réduisant efficacement le risque de chaque transaction tout en maximisant la rentabilité des stratégies et des scénarios de négociation.