Аналитика больших данных может серьезно подорвать фондовый рынок

Новые платформы визуализации больших данных помогают оптимизировать процесс принятия решений.

Большие данные бесчисленным образом меняют природу финансовой индустрии. Ожидается, что к 2026 году рынок аналитики данных только в банковской сфере будет стоить 5,4 миллиарда долларов. Однако влияние больших данных на фондовый рынок, вероятно, будет еще больше.

Программное обеспечение для автоматической торговли быстро меняет подход многих людей к инвестированию. Хороший пример этого - такая инвестиционная стратегия, как торговля по Фибоначчи, использует последовательность Фибоначчи. Стратегия является отражением природы, поскольку она упорядочивает структуры в соответствии с последовательностью Фибоначчи.

Трейдеры уже довольно давно используют эту стратегию. Проблема в том, что трейдерам, которые вручную работали с соотношениями Фибоначчи, также приходилось бороться со своими личными эмоциями. Стратегия, основанная на Фибоначчи, эффективна, но затем закрадываются эмоции, заставляя инвесторов поверить в то, что у них горячая рука. Они изменят свои стратегии в результате ошибок, вызванных эмоциями. Алгоритмы больших данных, которые понимают эти принципы, могут использовать их для прогнозирования направления движения фондового рынка.

Автоматическая торговля, которая во многом зависит от искусственного интеллекта и ботов, а также торговля, основанная на машинном обучении, исключают из всего этого фактор человеческих эмоций. В настоящее время новые трейдеры также могут использовать стратегии, специально разработанные, чтобы помочь им совершать сделки без каких-либо предубеждений или иррациональных шагов.

Какое влияние большие данные оказывают на инвестиции?

Большие данные подталкивают финансовую отрасль, а также влияют на инвестирование. Огромные объемы данных генерируются каждый день, поскольку онлайн-торговля упростила работу, и теперь стало проще просматривать рынок со своего мобильного телефона, используя онлайн-торговую платформу или различные приложения для торговли акциями. Новые инновации в области искусственного интеллекта, аналитики и машинного обучения революционизируют то, насколько хорошо люди, работающие в финансовой индустрии, могут определять влияние данных на фондовый рынок.

Например, большие данные предлагают логическое понимание того, как влияние бизнеса на окружающую среду и общество влияет на инвестиции. Это жизненно важно, в основном для инвесторов-миллениалов, которые, похоже, больше заботятся о социальных и экологических последствиях своих инвестиций, чем о финансовых факторах. Лучше всего то, что большие данные позволяют этим молодым инвесторам принимать решения, основанные на нефинансовых факторах, без снижения прибыли, которую они получают от своих инвестиций.

Инвестирование, основанное на социальном воздействии и воздействии на окружающую среду, вызванное индивидуальными инвестициями, - инвестирование воздействия - рассматривается как беспроигрышная ситуация. Это позволяет опытным инвесторам, а также миллениалам получать информацию, касающуюся социального и экологического воздействия их инвестиций, и инвестировать в направлении, которое, вероятно, принесет более низкую доходность в периоды неурожайности, но превзойдет ожидания и покажет некоторую устойчивость, в основном, когда есть спад в экономике. Многие задаются вопросом, приносят ли меньшие компании максимальную прибыль?

Со временем преимущества больших данных станут в значительной степени эффективными, поскольку коммерческая деятельность по-прежнему представляет собой огромный экологический риск, и многие люди начинают инвестировать в зависимости от воздействия этих предприятий. Компании, которые не принимают во внимание экологические и социальные факторы, определяющие принимаемые людьми инвестиционные решения, скорее всего, столкнутся с рисками, о которых они в настоящее время не задумываются.

Как большие данные меняют тип информации при анализе финансовых рынков

Анализ данных стал полезным во многих отраслях, потому что сбор и анализ данных - важная процедура для любой отрасли.

Финансовые рынки переходят на инвестиционные стратегии, основанные на данных. Такие модели оценивают публичные компании с объективной точки зрения. Имеющиеся у них данные позволяют им составить глобальную картину, а затем принимать решения, основанные на экономически мотивированных мотивах.

Большие данные позволяют фирмам просматривать огромные наборы конкретных данных, таких как рыночные цены, доходность, объемы, общедоступные финансовые отчеты и многое другое. Нетрадиционные источники данных, такие как спутниковые изображения, интернет-трафик и патентные заявки, могут быть использованы для его компиляции. Финансовая отрасль может получить полезную информацию, которая дает им преимущество при принятии инвестиционных решений, используя нюансы и нетрадиционные данные.

Цель состоит в том, чтобы получить компании, которые вызывают привлекательные настроения и имеют положительную оценку. Дело не только в цифрах. Отношения между фирмой и положительной темой на рынке можно проанализировать с помощью больших данных.

Прогресс, достигнутый в вычислительной технике и аналитике позволили финансовым экспертам анализировать данные, которые было невозможно проанализировать десять лет назад. Десять лет назад компьютеры занимались только анализом структурированных данных. Такие данные можно легко систематизировать, количественно оценить или расположить определенным образом.

С помощью новых технологий можно анализировать данные, которые сложно определить количественно, или неструктурированные данные. Это позволяет рынкам просматривать и интерпретировать информацию из различных источников, например изображений, речи, а также языков. Возможность доступа к данным такого рода, а также возможность быстро собирать и анализировать данные коренным образом изменили подход рынков к оценке инвестиционных мотивов, таких как прибыльность, импульс и ценность.

Какие технологические инфраструктуры необходимы для эффективного анализа больших данных?

Поскольку большие данные сильно влияют на финансовую систему, были сформированы инфраструктуры и технологии хранения данных, позволяющие собирать и анализировать данные и принимать решения в режиме реального времени. Пример - распределенные базы данных. Это предполагает хранение данных на многих платформах, в отличие от случаев, когда данные хранятся в одном месте на одной платформе. Распределенные базы данных позволяют обрабатывать большие объемы данных параллельно и в большом масштабе.

При параллельной обработке время обработки многих приложений сокращается. Возможность хранить неструктурированные данные повысила гибкость при подключении и извлечении данных. Это очень важно при поиске данных из нетрадиционных источников и при управлении большими объемами текстовой информации. Это, возможно, один из основных способов реагирования фондового рынка на изменения в больших данных.

Данные имеют решающее значение для бизнеса большинства финансовых учреждений, а также для моделей инвестирования. Хотя большинство процессов анализа данных автоматизированы, человеческое суждение по-прежнему необходимо. Профильные менеджеры должны делать мудрые суждения, собирая аналитику и данные, собранные во время инвестирования.

Здесь цель - создание разумных позиций в профиле. Они должны быть хорошо масштабируемыми и экономически интуитивно понятными, чтобы соответствовать текущим рыночным условиям.

Сегодня большие данные и аналитика вносят огромный вклад в инвестирование, чем когда-либо прежде. Но это не значит, что у компаний есть компьютеры, которые делают все без участия человека. Действительно, компьютеры будут выполнять некоторые функции лучше, в то время как некоторые аспекты финансов требуют участия человека.

https://www.smartdatacollective.com/big-data-analytics-has-potential-to-massively-disrupt-stock-market/