L’uso della Big Data nel trading sta rivoluzionando il mondo finanziario: scopriamo come l’analisi dei dati sta rivoluzionando le strategie.
Una volta che la potenza di elaborazione dei computer ha cominciato ad incrementare, il trading algoritmico è diventato sinonimo di grandi quantità di dati. I programmi per computer possono effettuare transazioni a velocità e tassi impossibili quando le operazioni finanziarie sono automatizzate.
Secondo le regole dei modelli matematici, il trading algoritmico consente di effettuare operazioni ai prezzi migliori e al momento giusto. Ciò può aiutare a ridurre il numero di errori commessi manualmente a causa del comportamento umano. I Big Data espletano un ruolo rilevante nel trading algoritmico perché forniscono ai trader un set di dati di cui hanno bisogno per costruire e testare algoritmi di trading.
Big data nel trading: cos’è?
Big Data è un termine utilizzato in statistica ed in informatica per indicare una mole enorme di dati informatici così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici per l’estrazione di valore.
Questi attributi costituiscono le tre V dei big data:
- Volume: l’enorme quantità di dati archiviati;
- Velocità: la velocità con cui i flussi di dati devono essere elaborati e analizzati;
- Varietà: le diverse fonti e forme da cui vengono raccolti i dati, come numeri, testo, video, immagini, audio e testo.
I dati vengono generati costantemente ogni volta che apriamo un’app, cerchiamo su Google o semplicemente viaggiamo da un posto all’altro con i nostri dispositivi mobili. Il risultato? Enormi raccolte di informazioni preziose che aziende e organizzazioni gestiscono, archiviano, visualizzano e analizzano.
Gli strumenti tradizionali non sembrano essere attrezzati per gestire questo tipo di complessità e volume, il che ha portato alla nascita di molte piattaforme software specializzate per big data e soluzioni architettoniche progettate per gestire la mole di dati. I Big Data consentono di fare previsioni, quindi è utile dare un’occhiata più da vicino a ciascun attributo.
Big Data: volume, velocità e varietà
Facciamo chiarezza e scopriamo quali sono gli attributi dei Big Data.
Volume
I Big Data sono enormi. Mentre i dati tradizionali vengono misurati in megabyte, gigabyte e terabyte, i big data vengono archiviati in petabyte e zettabyte. Un gigabyte equivale a un video di sette minuti in HD, mentre un singolo zettabyte equivale a 250 miliardi di DVD.
Secondo alcune fonti, sembrerebbe che la produzione di dati possa in futuro essere più che raddoppiata nell’arco di cinque anni, con una previsione di produzione globale di 180 zettabyte entro il 2025. I Big Data forniscono l’architettura che gestisce questo tipo di dati: senza le soluzioni adeguate per l’archiviazione e l’elaborazione, sarebbe impossibile estrarre informazioni.
Velocità
Dalla velocità con cui vengono creati alla quantità di tempo necessaria per analizzarli, tutto avviene in modo assolutamente veloce. Le aziende e le organizzazioni devono avere le capacità per sfruttare questi dati e generarne approfondimenti in tempo reale, altrimenti non sono molto utili. L’elaborazione in tempo reale consente ai decisori di agire rapidamente, dando loro un vantaggio sulla concorrenza.
Mentre alcune forme di dati possono essere elaborate in batch, gran parte dei big data si riversa nelle organizzazioni in un attimo e richiede un’azione immediata per ottenere i migliori risultati. Ad esempio, la capacità di elaborare istantaneamente i dati sanitari può fornire a utenti e medici informazioni potenzialmente salvavita.
Varietà
Circa l’80-90% di tutti i Big Data non sono strutturati, il che significa che non sono organizzati e difficili da analizzare per gli strumenti di dati convenzionali. Tutto, dalle e-mail ai video fino ai dati scientifici e meteorologici, può costituire un flusso di big data, ciascuno con i propri attributi unici.
Vantaggi dei Big Data
Sebbene la natura su larga scala dei big data possa essere travolgente, questa quantità di dati fornisce una grande quantità di informazioni che i professionisti possono utilizzare a proprio vantaggio. È possibile estrarre un set di big data per creare approfondimenti per migliorare l’efficienza aziendale o per prevedere risultati aziendali futuri.
Alcune aree degne di nota in cui i big data possono offrire dei vantaggi includono:
- Ottimizzazione dei costi;
- Fidelizzazione dei clienti;
- Il processo decisionale;
- Automazione del processo.
Come vengono utilizzati i Big Data?
La diversità dei big data li rende intrinsecamente complessi, determinando la necessità di sistemi in grado di elaborarne le varie differenze strutturali e semantiche. I big data richiedono database NoSQL specializzati in grado di archiviare i dati in un modo che non richieda la stretta aderenza a un modello particolare.
Ciò fornisce la flessibilità necessaria per analizzare in modo coeso fonti di informazione apparentemente disparate per ottenere una visione olistica di ciò che sta accadendo, come agire e quando agire. Quando si aggregano, elaborano e analizzano i big data, questi vengono spesso classificati come dati operativi o analitici e archiviati di conseguenza.
I sistemi operativi forniscono grandi quantità di dati su più server e includono input come inventario, dati dei clienti e acquisti: le informazioni quotidiane all’interno di un’organizzazione. I sistemi analitici sono più sofisticati delle loro controparti operative, in grado di gestire analisi complesse di dati e fornire alle aziende informazioni dettagliate sul processo decisionale.
Questi sistemi saranno spesso integrati nei processi e nelle infrastrutture esistenti per massimizzare la raccolta e l’utilizzo dei dati.
Indipendentemente da come vengono classificati, i dati sono ovunque. Le carte di credito, le applicazioni software, i dati, i siti web e la maggior parte delle “cose” del nostro mondo sono in grado di trasmettere grandi quantità di dati e queste informazioni sono incredibilmente preziose.
L’analisi dei big data viene utilizzata in quasi tutti i settori per identificare modelli e trend, rispondere a domande, ottenere informazioni dettagliate sui clienti e affrontare problemi complessi.
Le aziende e le organizzazioni utilizzano le informazioni per differenti ragioni: far crescere il proprio giro d’affari, comprendere le decisioni dei clienti, migliorare la ricerca, fare previsioni e indirizzare la pubblicità a determinati segmenti di clientela.
Big Data nel trading e nella finanza
I settori finanziario e assicurativo utilizzano big data e analisi predittive per individuare le frodi, valutare il rischio, servizi di intermediazione e per migliorare le prestazioni della tecnologia blockchain. Anche le istituzioni finanziarie utilizzano i big data per migliorare i propri sforzi di sicurezza informatica e personalizzare le decisioni finanziarie per i clienti.
Il settore finanziario ha assistito a un cambiamento significativo nelle tecniche di trading e investimento, principalmente grazie alle API, al trading algoritmico, alle piattaforme software e all’accesso diffuso a dati e notizie. Presto il trading di big data diventerà una pietra miliare delle attività di intermediazione. Il settore finanziario sta attraversando una transizione significativa a seguito dell’era dei big data.
La tecnologia si sta evolvendo rapidamente e ha già avuto effetti significativi. La complessità e il volume delle informazioni prodotte stanno alterando il funzionamento delle organizzazioni. Il trading automatizzato e basato sull’apprendimento automatico, che si basa principalmente su bot e intelligenza artificiale consente di eliminare le emozioni e gli errori umani nell’implementazione della strategia. I trader alle prime armi possono anche utilizzare strategie create per supportare un trading privo di pregiudizi e di fluttuazioni irrazionali.
Sebbene il trading sul mercato sia rischioso, garantire che vi sia almeno una qualche forma di prevedibilità aiuta a renderlo un’opzione più sicura. Assumersi dei rischi spesso porta a rendimenti migliori, ma è fondamentale essere consapevoli della possibilità di perdere una grande opportunità.
Per aumentare le possibilità di successo senza assumersi troppi rischi, è essenziale analizzare le grandi quantità di dati storici di mercato. Ciò consente di impostare la giusta strategia e di raggiungere i risultati desiderati.
Come vengono utilizzati i big data nel trading?
Con l’analisi dei big data, i trader ottengono informazioni uniche sui mercati globali che prima non erano disponibili. Utilizzando questa tecnologia, osservano e analizzano gli andamenti di azioni, materie prime, valute e altri asset in modo più accurato e nel tempo. Quindi utilizzano queste informazioni per decidere quando acquistare, vendere o detenere l’asset.
Inoltre, l’applicazione dei big data nel settore del trading può aiutare le aziende a prevedere meglio le condizioni di mercato e ad allocare le risorse. Le aziende utilizzano l’analisi dei big data per proiettare i cambiamenti nelle spese della catena di fornitura nel corso del tempo.
Possibili vantaggi dell’utilizzo dei big data nel trading
L’adozione dell’analisi dei big data nel trading finanziario presenta numerosi possibili vantaggi significativi. Innanzitutto, fornisce le informazioni che aiutano a fare scelte di investimento e decisioni di allocazione delle risorse valide. Inoltre, aiuta i trader a rimanere aggiornati sugli sviluppi del mercato e consente di prevedere le circostanze del mercato in modo più accurato in modo tale da poter fare piani per il successo a medio-lungo termine.
Possibili svantaggi nell’utilizzo dei big data
I big data nel trading presentano anche alcuni aspetti negativi: il sovraccarico mentale è lo svantaggio più evidente di avere una ricchezza di fatti e di contenuti testuali. Avere un sacco di dati e documentazione aiuterà solo gli analisti esperti in grado di leggere e interpretare i grafici a lungo termine.
In genere, si verifica un problema di affidabilità se i clienti, in particolare i titolari di conti di intermediazione di big data, hanno accesso all’intelligenza artificiale o a file di grandi dimensioni. A database, report e risorse statistiche statiche si applicano gli stessi rischi che si applicano agli specialisti umani. L’analisi dei big data può anche presentare degli svantaggi a causa della rapidità con cui la tecnologia avanza.
