Video: Big Data & Analytics for Finance 2025
Un'area del settore finanziario che è stata drammaticamente influenzata dai big data è l'attività di trading di banche e altre istituzioni finanziarie. Un esempio è il trading ad alta frequenza (HFT), una modalità di trading relativamente nuova che dipende dalla capacità di eseguire massicci volumi di operazioni in intervalli di tempo estremamente brevi. I commercianti di HFT fanno soldi eseguendo un numero enorme di operazioni, ognuna delle quali guadagna un profitto minuscolo.
A differenza dei traders tradizionali, i trader HFT non tentano di mantenere posizioni per un lungo periodo di tempo e non basano le loro operazioni su fattori fondamentali come tassi di interesse, tassi di cambio, prezzi delle materie prime e così via. Il successo delle negoziazioni HFT dipende in modo critico dalla velocità di esecuzione, poiché si basano su rapide fluttuazioni dei prezzi di mercato.
Dal momento che sempre più risorse sono state dedicate al trading HFT negli ultimi due anni, portando ad una "corsa agli armamenti" con hardware e software progressivamente più veloci, la redditività del trading ad alta frequenza è diminuita. Con l'aumento della velocità delle transazioni, è diminuita la capacità di fare soldi basati solo sulla velocità. Ulteriori aumenti di velocità stanno ora portando a un costante calo dei rendimenti - il profitto per transazione è precipitato. Di conseguenza, il trading di successo ora dipende sempre meno dall'hardware e più dal software sotto forma di sofisticati algoritmi di trading.
Un algoritmo è un insieme di istruzioni utilizzate per eseguire una procedura, un po 'come una ricetta. Gli algoritmi sono ampiamente utilizzati dagli informatici per istruire i computer su come eseguire varie attività, come ad esempio eseguire operazioni matematiche.
L'uso di algoritmi avanzati per strategie di trading comporta diversi potenziali vantaggi, come la possibilità di testare le idee su dati storici prima di rischiare denaro. Con il trading HFT, non c'è tempo per testare eventuali strategie di trading potenziali, perché devono essere implementate immediatamente.
Un altro vantaggio nell'usare gli algoritmi di trading è che possono essere basati su variabili fondamentali, come tassi di interesse e tassi di cambio, invece di cercare semplicemente traffici per cercare cambiamenti di prezzo temporanei. Di conseguenza, è possibile sviluppare algoritmi per trovare relazioni sempre più complesse tra i prezzi dei titoli e utilizzare queste informazioni per guadagnare profitti commerciali. I big data migliorano il trading algoritmico fornendo la capacità di cercare enormi volumi di dati alla ricerca di pattern che potrebbero non essere rilevabili con quantità inferiori di dati o velocità di elaborazione più lente.
Con la contrazione dei profitti di HFT, il trading algoritmico sembra avere un futuro brillante, poiché la crescente disponibilità di dati e la velocità del computer consentono di sviluppare algoritmi sempre più sofisticati.
