Verilerin genişlemesi ve artan teknolojik karmaşıklıklar, endüstrilerin çalışma ve rekabet etme biçimlerini değiştirmeye devam ediyor. Son iki yılda, dünyadaki verilerin yüzde 90'ı, günlük olarak 2,5 quintillion baytlık veri oluşturulması sonucunda yaratılmıştır. Genellikle büyük veri olarak anılan bu hızlı büyüme ve depolama, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin toplanması, işlenmesi ve analizi için fırsatlar yaratır.

3 V'lık büyük verinin ardından organizasyonlar, daha iyi iş kararlarını bildirmek için değerli bilgiler elde etmek için veri ve analitik yöntemler kullanırlar. Büyük verilerin kullanımını benimsemiş olan endüstriler, finansal hizmetler, teknoloji, pazarlama ve sağlık bakımı gibi pek çok konuyu içeriyor. Büyük verilerin kabulü, endüstrilerin rekabet ortamını yeniden tanımlamaya devam ediyor. İşletmelerin yaklaşık% 89'u, bir analitik stratejisi olmayanların piyasadaki rekabet avantajını kaybetme riskini taşıdıklarına inanıyor.

Özellikle finansal hizmetler, daha iyi yatırım kararlarını tutarlı geri dönüşlerle bildirmek için büyük veri analizlerini yaygın bir şekilde benimser. Büyük verilerle bağlantılı olarak, algoritmik ticaret, portföy getirilerini en üst düzeye çıkarmak için karmaşık matematiksel modellerle geniş tarihsel verileri kullanır. Büyük verilerin devam etmesi kaçınılmaz olarak finansal hizmetlerin görünümünü değiştirecektir. Bununla birlikte, görünen faydalarıyla birlikte, büyük verilerin veri hacmini yakalama kabiliyeti açısından önemli zorluklar devam etmektedir. (Daha fazla bilgi için, bkz. Büyük Verilerde Büyük Çalma .

3 V'luk Büyük Verilerin

Büyük verilerin temelinde 3 V'dir: hacim, çeşitlilik ve hız. Artan rekabete, düzenleyici kısıtlamalara ve müşteri ihtiyaçlarına bakacak olursak, finansal kurumlar verimlilik kazanmak için teknolojiden yararlanmanın yeni yollarını arıyorlar. Sektörüne bağlı olarak, şirketler rekabet avantajı elde etmek için büyük verilerin belirli yönlerini kullanabilir.

Hız, verilerin depolanması ve analizi gereken hızdır. New York Borsası, her gün boyunca 1 terabayt bilgi topluyor. 2016 yılına kadar, 2016 yılına kadar dünyada kişi başına kabaca 2,5 bağlantıyla tahmini 18,9 milyar ağ bağlantısı olacak. Mali kurumlar, esnafı verimli ve hızlı bir şekilde işleme koymaya odaklanarak kendilerini rekabetten ayırt edebilirler.

Büyük veriler yapılandırılmamış veya yapılandırılmış veriler olarak kategorize edilebilir. Yapılandırılmamış veriler, örgütsüz ve önceden belirlenmiş bir modele girmeyen bilgilerdir. Bu, kurumların müşteri ihtiyaçları hakkında bilgi toplamasına yardımcı olan sosyal medya kaynaklarından toplanan verileri içerir. Yapılandırılmış veriler, organizasyon tarafından ilişkisel veritabanlarında ve e-tablolarda zaten yönetilen bilgilerden oluşur.Sonuç olarak, daha iyi iş kararlarını bildirmek için çeşitli veri biçimleri etkin bir şekilde yönetilmelidir.

Piyasa verilerinin hacmi arttıkça finansal kurumlar için büyük bir zorluk teşkil ediyor. Büyük tarihsel verilerle birlikte, bankacılık ve sermaye piyasaları, ticker verilerini etkin bir şekilde yönetmelidir. Aynı şekilde, yatırım bankaları ve varlık yönetimi firmaları, sağlam yatırım kararları vermek için çok miktarda veri kullanmaktadır. Sigorta ve emeklilik firmaları, geçmiş dönem politikalarına erişebilmekte ve aktif risk yönetimi için taleplerde bulunabilmektedir. Algoritmik Ticaret Algoritmik ticaret, bilgisayarların gittikçe büyüyen yeteneklerinden dolayı büyük verilerle eş anlamlı hale geldi. (Daha fazla bilgi için, bakınız:

Quants: Wall Street

Roket Bilimleri). Otomatik işlem, bilgisayar programlarının, insan ticaretinin yapamadığı hızlarda ve frekanslarda finansal ticaret gerçekleştirmesine olanak tanır. Matematiksel modellerde, algoritmik ticaret mümkün olan en iyi fiyatlarla ve zamanında ticaret yerleştirme işlemlerini gerçekleştirir ve davranışsal faktörlerden dolayı manuel hataları azaltır.

Kurumlar, büyük miktarda veriyi birleştirmek için algoritmaları daha etkin bir şekilde kısaltabilir, böylece büyük miktardaki geçmiş verilerini backtest stratejilerine kullanarak daha az riskli yatırımlar yaratabilir. Bu, kullanıcıların atılabilecek düşük değerli verilerin yanı sıra tutmak için yararlı veriler belirlemelerine yardımcı olur. Algoritmaların yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerle oluşturulabildiğinden, gerçek zamanlı haberler, sosyal medya ve stok verilerinin bir algoritmik motora dahil edilmesi, daha iyi ticari kararlar verebilir. Değişik bilgi kaynakları, insan duyguları ve önyargılardan etkilenebilecek karar vermenin aksine, algoritmik ticaretler yalnızca finansal modeller ve veriler üzerinde yürütülür.

Robo danışmanları, dijital platformda yatırım algoritmaları ve muazzam miktarda veri kullanıyor. Yatırımlar, genellikle tutarlı getiri sağlamak için uzun vadeli yatırımları destekleyen ve insan mali danışmanlarıyla minimal etkileşim gerektiren Modern Portföy teorisi ile çerçevelendirilmektedir. Zorluklar Finansal hizmetler sektörünün büyük verilere kavuşmasına rağmen, alana ilişkin önemli zorluklar hala devam etmektedir: (

Algoritmik Ticaretin Temelleri: Kavramlar ve Örnekler

. En önemlisi, çeşitli yapılandırılmamış verilerin toplanması gizlilikle ilgili endişeleri destekler. Kişisel bilgiler, bir kişinin sosyal medya, e-posta ve sağlık kayıtları yoluyla karar vermesi hakkında toplanabilir.

Özellikle finansal hizmetler dahilinde, eleştiri çoğunluğu veri analizine dayanıyor. Kesin hacimdeki veriler, doğru sonuçları elde etmek için istatistiksel tekniklerin daha gelişmiş hale gelmesini gerektirir. Özellikle, eleştirmenler, gürültüye yönelik sinyali sahte korelasyonların kalıpları olarak aşırı derecede etkilemektedir ve istatistiksel olarak sağlam sonuçlar tamamen tesadüf eseri olarak verilmektedir. Aynı şekilde, ekonomik teoriyi temel alan algoritmalar, genel olarak, geçmiş verilerdeki eğilimler nedeniyle uzun vadeli yatırım fırsatlarına işaret etmektedir. Kısa vadeli bir yatırım stratejisini destekleyen sonuçların verimli bir şekilde üretilmesi, tahmini modellerde zorunlu olan zorluklardır.

Alt satır

Büyük veriler, çeşitli sektörlerin, özellikle finansal hizmetlerin görünümünü değiştirmeye devam ediyor. Birçok finansal kurum, rekabet avantajı sağlamak için büyük veri analizi benimsemektedir. Yapı ve yapılandırılmamış verilerle karmaşık algoritmalar, çeşitli veri kaynakları kullanarak esnaf yürütebilir. Insan duygusu ve önyargı otomasyon yoluyla asgariye indirilebilir; Bununla birlikte, büyük veri analizi ile yapılan ticaretin kendine özgü zorlukları vardır. Şimdiye kadar üretilen istatistiksel sonuçlar, alanın göreli yeniliği nedeniyle tamamen benimsenmemiş. Bununla birlikte, finansal hizmetler büyük veri ve otomasyona yöneldikçe, istatistiksel teknikler daha karmaşık hale getirilir.