大資料在金融和貿易中的作用

如今，無論人們所正在尋找的行業或業務，都很難将主要業務決策與大資料分開。當涉及到金融和貿易行業時，大資料的影響将會每天都能感受得到，這是一個事實。

影響金融和貿易行業的大資料三種方式

金融和交易一直依賴于強大的資料和準确的決策成功的投入。但當人們進入2017年，大資料正在從内而外徹底改變金融和貿易行業，将變得越來越清楚。

以下是一些需要詳細讨論的特定主題。

1.技術分析

“金融技術分析是價格和價格行為的研究，使用圖表作為主要工具。”進階市場戰略家jeffreyfriedman指出，“現代技術分析包括價格的趨勢性，價格折扣，所有已知的資訊，移動平均線，價格上的容量映射變化，以及支援和阻力水準的識别等原則。”

任何交易政策的核心是強大的技術分析，映射最可能的回報率和具體結果将發生的機率。随着大資料的增長，技術分析的準确性已經提高。是以，交易者發現他們的數量更加一緻，是以，他們能夠降低風險。

然而，我們剛剛達到一個點，高頻交易（hft）公司加入了這一點。正如行業專家gregmacsweeney承認的那樣，“交易業務中的大資料主題經常遇到嘲笑或竊笑，因為hft玩家依賴于微秒延遲，并且利用大資料通常意味着在可接受的名額之外增加處理時間。”

這是一種緩慢變化，但hft公司意識到速度不是一切。能夠操縱資料，并找到明顯的優勢是一個非常有益的區分因素。

2.實時分析

如果你熟悉交易算法，那麼你就會明白它與大資料的同義性。投資者trevirnath說：“自動化過程使計算機程式能夠以人類交易者無法實作的速度和頻率執行金融交易。在數學模型中，算法交易提供以最佳可能的價格執行的交易，及時的交易布置，并減少由于行為因素導緻的人工錯誤。

雖然技術分析是hft公司的主要焦點，實時分析有潛力改變個人投資者的遊戲，他們尋找與大型組織相同的強大的洞察力和通路。

關于算法交易最令人難以置信的事情是，實際上沒有限制。可以使用非結構化資料和結構化資料建立算法。這意味着他們可以考慮社交媒體活動，股票資料和實時新聞，以做出直覺的決策，考慮情境因素。随着這些算法的調整，行業正在看到大量的“機器人顧問”，他們通常比他們的人類同行更加聰明。

3.機器學習

大資料不僅導緻形成強大的算法。它還協助機器學習的增長，這最終代表了技術的最大潛力。

通過機器學習，算法不斷地提供資料，通過從過去的錯誤中學習，邏輯上根據過去的結果推斷出新的結論，并建立基于成千上萬個獨特因素的新技術，随着時間的推移實作更加智能化。

人們距離擁有完美的機器提供100％準确的見解還有很長的路要走，但是人們越來越接近一個投資者或交易者做出的每一個決定，這都基于數百萬個資料點的世界，這是一件好事。

大資料的作用越來越大

人們幾乎沒有觸及大資料潛力的表面，，以及它如何能夠更好地影響金融和交易。在未來的幾個月和幾年裡，人産可以期望以更多的方式感受到影響。

而目前的技術分析，實時分析，以及機器學習隻是一個開端。

原文釋出時間為：2017年2月24日

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