Comment le Big Data a changé la finance

Qu’est-ce que le Big Data?

La vaste prolifération des données et les complexités technologiques croissantes continuent de transformer la façon dont les industries fonctionnent et se font concurrence. Au cours des dernières années, 90% des données dans le monde ont été créées à la suite de la création quotidiennede 2,5 quintillions d’octets de données. Communément appelé Big Data, cette croissance et ce stockage rapides créent des opportunités de collecte, de traitement et d’analyse de données structurées et non structurées.

Fonctionnement du Big Data

Suivant les 4 V du Big Data, les organisations utilisent les données et les analyses pour obtenir des informations précieuses et éclairer de meilleures décisions commerciales. Les industries qui ont adopté l’utilisation des mégadonnées comprennentestime que 84% des entreprises pensent que celles qui n’ont pas de stratégie d’analyse courent le risque de perdre un avantage concurrentiel sur le marché.

Les services financiers, en particulier, ont largement adopté l’analyse des mégadonnées pour éclairer de meilleures décisions d’investissement avec des rendements cohérents. En conjonction avec le Big Data, le trading algorithmique utilise de vastes données historiques avec des modèles mathématiques complexes pour maximiser les rendements du portefeuille. L’adoption continue des mégadonnées transformera inévitablement le paysage des services financiers. Cependant, parallèlement à ses avantages apparents, des défis importants subsistent en ce qui concerne la capacité du Big Data à capturer le volume croissant de données.

4 V du Big Data

Les 4 V sont fondamentaux pour le Big Data: volume, variété, véracité et vitesse. Confrontées à une concurrence croissante, aux contraintes réglementaires et aux besoins des clients, les institutions financières recherchent de nouvelles façons de tirer parti de la technologie pour gagner en efficacité. Selon le secteur, les entreprises peuvent utiliser certains aspects du big data pour obtenir un avantage concurrentiel.

La vitesse est la vitesse à laquelle les données doivent être stockées et analysées. La Bourse de New York capte 1 téraoctet d’informations chaque jour. En 2016, il y avait environ 18,9 milliards de connexions réseau, avec environ 2,5 connexions par personne sur Terre. Les institutions financières peuvent se différencier de la concurrence en mettant l’ accent sur les métiers de manière efficace et rapide transformation.

Les mégadonnées peuvent être classées en tant que données non structurées ou structurées. Les données non structurées sont des informations non organisées et qui ne relèvent pas d’un modèle prédéterminé. Cela inclut les données collectées à partir de sources de médias sociaux, qui aident les institutions à recueillir des informations sur les besoins des clients. Les données structurées sont des informations déjà gérées par l’organisation dans des bases de données relationnelles et des feuilles de calcul. En conséquence, les différentes formes de données doivent être gérées activement afin d’éclairer de meilleures décisions commerciales.

Le volume croissant de données de marché pose un défi de taille aux institutions financières. Outre de vastes données historiques, les banques et les marchés financiers doivent gérer activement les données des tickers. De même, les banques d’investissement et les sociétés de gestion d’actifs utilisent des données volumineuses pour prendre des décisions d’investissement judicieuses. Les sociétés d’assurance et de retraite peuvent accéder à des informations sur les polices et les réclamations antérieures pour une gestion active des risques.

Trading algorithmique

Le trading algorithmique est devenu synonyme de big data en raison des capacités croissantes des ordinateurs. Le processus automatisé permet aux programmes informatiques d’exécuter des transactions financières à des vitesses et à des fréquences qu’un commerçant humain ne peut pas. Dans les modèles mathématiques, le trading algorithmique fournit des transactions exécutées aux meilleurs prix possibles et un placement opportun et réduit les erreurs manuelles dues à des facteurs comportementaux.

Les institutions peuvent réduire plus efficacement les algorithmes pour incorporer des quantités massives de données, en tirant parti de grands volumes de données historiques pour tester les stratégies, créant ainsi des investissements moins risqués. Cela aide les utilisateurs à identifier les données utiles à conserver ainsi que les données de faible valeur à supprimer. Étant donné que des algorithmes peuvent être créés avec des données structurées et non structurées, l’incorporation d’actualités en temps réel, de médias sociaux et de données boursières dans un seul moteur algorithmique peut générer de meilleures décisions commerciales. Contrairement à la prise de décision, qui peut être influencée par diverses sources d’information, les émotions humaines et les préjugés, les transactions algorithmiques sont exécutées uniquement sur des modèles et des données financiers.

Les conseillers en robotique utilisent des la théorie du portefeuille moderne, qui approuve généralement les investissements à long terme pour maintenir des rendements constants, et nécessite une interaction minimale avec des conseillers financiers humains.

Défis

Malgré l’adoption croissante du Big Data par le secteur des services financiers, des défis importants subsistent sur le terrain. Plus important encore, la collecte de diverses données non structurées répond aux préoccupations en matière de confidentialité. Des informations personnelles peuvent être recueillies sur la prise de décision d’un individu par le biais des médias sociaux, des courriels et des dossiers de santé.

Dans les services financiers en particulier, la majorité des critiques portent sur l’analyse des données. Le volume considérable de données nécessite une plus grande sophistication des techniques statistiques afin d’obtenir des résultats précis. En particulier, les critiques surestiment le signal sur le bruit comme des modèles de corrélations parasites, représentant des résultats statistiquement robustes purement par hasard. De même, les algorithmes basés sur la théorie économique indiquent généralement des opportunités d’ investissement à long terme en raison des tendances des données historiques. Produire efficacement des résultats à l’appui d’une stratégie d’investissement à court terme est un défi inhérent aux modèles prédictifs.

La ligne de fond

Les mégadonnées continuent de transformer le paysage de diverses industries, en particulier les services financiers. De nombreuses institutions financières adoptent l’analyse des mégadonnées afin de conserver un avantage concurrentiel. Grâce à des données structurées et non structurées, des algorithmes complexes peuvent exécuter des transactions en utilisant un certain nombre de sources de données. L’émotion et les préjugés humains peuvent être minimisés grâce à l’automatisation; Cependant, le commerce avec l’analyse des mégadonnées présente son propre ensemble de défis. Les résultats statistiques produits jusqu’à présent n’ont pas été pleinement adoptés en raison de la nouveauté relative du domaine. Cependant, alors que les services financiers tendent vers le big data et l’automatisation, la sophistication des techniques statistiques augmentera la précision.