Come i big data hanno cambiato la finanza

La vasta proliferazione di dati e la crescente complessità tecnologica continuano a trasformare il modo in cui le industrie operano e competono. Negli ultimi anni, il 90 percento dei dati nel mondo è stato creato a seguito della creazione di 2, 5 quintilioni di byte di dati su base giornaliera. Comunemente indicato come big data, questa rapida crescita e archiviazione crea opportunità per la raccolta, l'elaborazione e l'analisi di dati strutturati e non strutturati.

Dopo le 3 V dei big data, le organizzazioni utilizzano i dati e le analisi per ottenere informazioni preziose per informare meglio le decisioni aziendali. Le industrie che hanno adottato l'uso dei big data includono servizi finanziari, tecnologia, marketing e assistenza sanitaria, solo per citarne alcuni. L'adozione dei big data continua a ridefinire il panorama competitivo delle industrie. Si stima che l'89 percento delle imprese ritenga che coloro che non dispongono di una strategia di analisi corrano il rischio di perdere un vantaggio competitivo sul mercato.

I servizi finanziari, in particolare, hanno ampiamente adottato l'analisi dei big data per informare le migliori decisioni di investimento con rendimenti costanti. In combinazione con i big data, il trading algoritmico utilizza vasti dati storici con modelli matematici complessi per massimizzare i rendimenti del portafoglio. La continua adozione dei big data trasformerà inevitabilmente il panorama dei servizi finanziari. Tuttavia, insieme ai suoi evidenti vantaggi, permangono sfide significative per quanto riguarda la capacità dei big data di acquisire il volume crescente di dati.

3 V di Big Data

I 3 V sono fondamentali per i big data: volume, varietà e velocità. Di fronte alla crescente concorrenza, ai vincoli normativi e alle esigenze dei clienti, gli istituti finanziari sono alla ricerca di nuovi modi per sfruttare la tecnologia per ottenere efficienza. A seconda del settore, le aziende possono utilizzare alcuni aspetti dei big data per ottenere un vantaggio competitivo.

La velocità è la velocità alla quale i dati devono essere archiviati e analizzati. La Borsa di New York acquisisce 1 terabyte di informazioni ogni giorno. Entro il 2016, c'erano circa 18, 9 miliardi di connessioni di rete, con circa 2, 5 connessioni per persona sulla Terra. Le istituzioni finanziarie possono differenziarsi dalla concorrenza concentrandosi su operazioni efficienti e rapide.

I big data possono essere classificati come dati non strutturati o strutturati. I dati non strutturati sono informazioni non organizzate e che non rientrano in un modello predeterminato. Ciò include i dati raccolti da fonti di social media, che aiutano le istituzioni a raccogliere informazioni sulle esigenze dei clienti. I dati strutturati sono costituiti da informazioni già gestite dall'organizzazione in database e fogli di calcolo relazionali. Di conseguenza, le varie forme di dati devono essere gestite attivamente al fine di informare le migliori decisioni aziendali.

Il crescente volume di dati di mercato rappresenta una grande sfida per le istituzioni finanziarie. Insieme a vasti dati storici, i mercati bancari e finanziari devono gestire attivamente i dati ticker. Allo stesso modo, le banche di investimento e le società di gestione patrimoniale utilizzano dati voluminosi per prendere solide decisioni di investimento. Le imprese di assicurazione e di pensionamento possono accedere alle informazioni precedenti sulla polizza e sui sinistri per la gestione attiva del rischio. (Per ulteriori informazioni, consultare: Quants: The Rocket Scientists Of Wall Street .)

Trading algoritmico

Il trading algoritmico è diventato sinonimo di big data grazie alle crescenti capacità dei computer. Il processo automatizzato consente ai programmi per computer di eseguire operazioni finanziarie a velocità e frequenze che un operatore umano non può. All'interno dei modelli matematici, il trading algoritmico fornisce operazioni eseguite ai migliori prezzi possibili e un posizionamento tempestivo delle negoziazioni e riduce gli errori manuali dovuti a fattori comportamentali.

Le istituzioni possono ridurre più efficacemente gli algoritmi per incorporare enormi quantità di dati, sfruttando grandi volumi di dati storici per backtestare le strategie, creando così investimenti meno rischiosi. Ciò consente agli utenti di identificare dati utili da conservare e dati di scarso valore da scartare. Dato che gli algoritmi possono essere creati con dati strutturati e non strutturati, incorporando notizie in tempo reale, social media e dati di borsa in un motore algoritmico può generare migliori decisioni di trading. A differenza del processo decisionale, che può essere influenzato da varie fonti di informazioni, emozioni e pregiudizi umani, le negoziazioni algoritmiche vengono eseguite esclusivamente su modelli e dati finanziari.

I consulenti Robo utilizzano algoritmi di investimento e enormi quantità di dati su una piattaforma digitale. Gli investimenti sono inquadrati attraverso la teoria del portafoglio moderno, che in genere sostiene investimenti a lungo termine per mantenere rendimenti coerenti e richiede un'interazione minima con i consulenti finanziari umani. (Per ulteriori informazioni, consultare: Nozioni di base sul trading algoritmico: concetti ed esempi .)

Le sfide

Nonostante il crescente utilizzo del settore dei servizi finanziari da parte dei big data, esistono ancora sfide significative nel settore. Ancora più importante, la raccolta di vari dati non strutturati supporta preoccupazioni sulla privacy. Le informazioni personali possono essere raccolte sul processo decisionale di una persona attraverso social media, e-mail e cartelle cliniche.

All'interno dei servizi finanziari in particolare, la maggior parte delle critiche ricade sull'analisi dei dati. L'enorme volume di dati richiede una maggiore raffinatezza delle tecniche statistiche al fine di ottenere risultati accurati. In particolare, i critici sovrastimano il segnale dal rumore come schemi di correlazioni spurie, che rappresentano risultati statisticamente solidi puramente casuali. Allo stesso modo, gli algoritmi basati sulla teoria economica indicano in genere opportunità di investimento a lungo termine a causa dell'andamento dei dati storici. La produzione efficiente di risultati a supporto di una strategia di investimento a breve termine sono sfide intrinseche nei modelli predittivi.

La linea di fondo

I big data continuano a trasformare il panorama di vari settori, in particolare i servizi finanziari. Molte istituzioni finanziarie stanno adottando l'analisi dei big data per mantenere un vantaggio competitivo. Attraverso la struttura e dati non strutturati, algoritmi complessi possono eseguire operazioni utilizzando una serie di fonti di dati. Le emozioni e le distorsioni umane possono essere minimizzate attraverso l'automazione; tuttavia, il trading con l'analisi dei big data presenta una serie specifica di sfide. I risultati statistici finora prodotti non sono stati pienamente recepiti a causa della relativa novità del settore. Tuttavia, poiché i servizi finanziari tendono verso i big data e l'automazione, la raffinatezza delle tecniche statistiche aumenterà la precisione.