Kalendář


Připravujeme pro vás kalendář s "earnings calls", IPOs, SPAC mergery a dalším.

Hlavní události dne s vlivem na trhy

Jak velká data změnila finance

Jak velká data změnila finance

Co jsou to velká data?

Obrovské šíření dat a rostoucí technologická složitost nadále mění způsob, jakým průmyslová odvětví fungují a soutěží. Za posledních několik permit bylo 90 procent dat na světě vytvořeno jako výsledek vytvoření 2,5 kvintilionu bajtů dat denně. Tento rychlý růst a ukládání, běžně označovaný jako velká data, vytváří příležitosti professional shromažďování, zpracování a analýzu strukturovaných a nestrukturovaných dat...

Jak fungují velká knowledge

V návaznosti na 4 V velkých dat využívají organizace info a analytiku k získání cenného přehledu professional lepší informování obchodních rozhodnutí. Mezi průmyslová odvětví, která přijala použití velkých objemů dat, patří finanční služby, technologie, advertising a zdravotní péče. Přijetí velkých dat nadále předefinuje konkurenční prostředí průmyslových odvětví. Odhaduje se, že 84 procent podniků věří, že ti, kteří nemají analytickou strategii, riskují ztrátu konkurenční výhody na trhu...

Zejména finanční služby široce přijaly analýzu velkých dat, aby informovaly o lepších investičních rozhodnutích s konzistentními výnosy. Ve spojení s velkými daty využívá algoritmické obchodování rozsáhlá historická data se složitými matematickými modely k maximalizaci návratnosti portfolia. Pokračující přijímání velkých objemů dat nevyhnutelně změní prostředí finančních služeb. Spolu se zjevnými výhodami však zůstávají významné výzvy, pokud jde o schopnost velkých dat zachytit rostoucí objem dat.

4 V velkých dat

4 V jsou zásadní professional velká info: objem, rozmanitost, věrohodnost a rychlost. Tváří v tvář rostoucí konkurenci, regulačním omezením a potřebám zákazníků hledají finanční instituce nové způsoby, jak využít technologii k dosažení efektivity. V závislosti na odvětví mohou společnosti využít určité aspekty velkých dat k získání konkurenční výhody.

Rychlost je rychlost, při které musí být info ukládána a analyzována. Newyorská burza cenných papírů zachycuje každý den 1 terabajt informací. Do roku 2016 bylo odhadováno 18,9 miliardy síťových připojení, přičemž na Zemi bylo zhruba 2,5 připojení na osobu..Finanční instituce se mohou odlišit od konkurence zaměřením na efektivní a rychlé zpracování obchodů.

Huge information lze kategorizovat jako nestrukturovaná nebo strukturovaná knowledge. Nestrukturovaná info jsou informace, které jsou neorganizované a nespadají do předem určeného modelu. To zahrnuje information shromážděná ze zdrojů sociálních médií, která pomáhají institucím shromažďovat informace o potřebách zákazníků. Strukturovaná information se skládají z informací, které již organizace spravuje v relačních databázích a tabulkách. Výsledkem je, že různé formy dat musí být aktivně spravovány, aby mohly lépe informovat obchodní rozhodnutí.

Rostoucí objem tržních dat představuje professional finanční instituce velkou výzvu. Spolu s rozsáhlými historickými daty musí bankovní a kapitálové trhy aktivně spravovat knowledge tickeru. Investiční banky a společnosti zabývající se správou aktiv rovněž používají objemná data k přijímání správných investičních rozhodnutí. Pojišťovací a penzijní společnosti mají přístup k informacím o minulých pojistných podmínkách a pohledávkách za účelem aktivního řízení rizik.

Algoritmické obchodování

Algoritmické obchodování se stalo synonymem velkých dat díky rostoucím schopnostem počítačů. Automatizovaný proces umožňuje počítačovým programům provádět finanční obchody rychlostí a frekvencí, které lidský obchodník nedokáže. V rámci matematických modelů poskytuje algoritmické obchodování obchody prováděné za nejlepší možné ceny a včasné umisťování obchodu a omezuje manuální chyby způsobené faktory chování.

Instituce mohou účinněji omezovat algoritmy tak, aby začleňovaly obrovské množství dat, a využívat velké objemy historických dat k backtestovým strategiím, a vytvářet tak méně riskantní investice. To pomáhá uživatelům identifikovat užitečná information k uchování i knowledge s nízkou hodnotou, která se mají zahodit. Vzhledem k tomu, že algoritmy lze vytvářet se strukturovanými a nestrukturovanými daty, může začlenění zpráv v reálném čase, sociálních médií a dat o akciích do jednoho algoritmického motoru generovat lepší obchodní rozhodnutí. Na rozdíl od rozhodování, které lze ovlivnit různými zdroji informací, lidskými emocemi a zkreslením, se algoritmické obchody provádějí výhradně na finančních modelech a datech.

Poradci Robo používají investiční algoritmy a obrovské množství dat na digitální platformě. Investice jsou koncipovány podle teorie moderního portfolia, která obvykle podporuje dlouhodobé investice k udržení konzistentních výnosů a vyžaduje minimální interakci s lidskými finančními poradci.

Výzvy

Navzdory tomu, že odvětví finančních služeb stále více přijímá velké objemy dat, v této oblasti stále existují významné výzvy. Nejdůležitější je, že sběr různých nestrukturovaných dat podporuje obavy o soukromí. Osobní údaje lze shromažďovat o rozhodování jednotlivce prostřednictvím sociálních médií, e-mailů a zdravotních záznamů.

Konkrétně v oblasti finančních služeb připadá většina kritiky na analýzu dat. Samotný objem dat vyžaduje pro získání přesných výsledků větší propracovanost statistických technik. Kritici zejména převyšují signál na šum jako vzory falešných korelací, což představuje statisticky robustní výsledky čistě náhodou. Podobně algoritmy založené na ekonomické teorii obvykle poukazují na dlouhodobé investiční příležitosti kvůli trendům v historických datech. Efektivní dosahování výsledků podporujících krátkodobou investiční strategii je neodmyslitelnou výzvou prediktivních modelů.

Závěr

Significant facts nadále transformují prostředí různých průmyslových odvětví, zejména finančních služeb. Mnoho finančních institucí přijímá analýzu velkých dat, aby si udrželo konkurenční výhodu. Prostřednictvím strukturovaných a nestrukturovaných dat mohou složité algoritmy provádět obchody pomocí řady zdrojů dat. Lidské emoce a zkreslení lze minimalizovat pomocí automatizace obchodování s analýzou velkých dat však má svůj vlastní specifický soubor výzev Dosud vyprodukované statistické výsledky nebyly kvůli relativní novosti pole plně přijaty. Jelikož však finanční služby směřují k velkým datům a automatizaci, sofistikovanost statistických technik zvýší přesnost.

Kliněte pro ohodnocení článku!
[Celkem: 0 Průměrné hodnocení: 0]
Žádné příspěvky

Komentář
Jméno
E-mail
Web

error: