Comment le Big Data a changé la finance

La vaste prolifération de données et la complexité technologique croissante continuent de transformer le mode de fonctionnement et la concurrence des industries. Au cours des dernières années, 90% des données dans le monde ont été créées à la suite de la création de 2, 5 milliards de octets de données quotidiennement. Communément appelé Big Data, cette croissance et ce stockage rapides créent des opportunités pour la collecte, le traitement et l'analyse de données structurées et non structurées.

Suivant les 3 V du Big Data, les entreprises utilisent les données et les analyses pour obtenir des informations précieuses qui leur permettront de prendre de meilleures décisions. Les industries qui ont adopté le big data comprennent les services financiers, la technologie, le marketing et les soins de santé, pour n'en nommer que quelques-uns. L'adoption du Big Data continue de redéfinir le paysage concurrentiel des industries. On estime que 89% des entreprises estiment que les entreprises sans stratégie d'analyse courent le risque de perdre un avantage concurrentiel sur le marché.

Les services financiers, en particulier, ont largement adopté l’analyse du Big Data afin de prendre 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 du Big Data transformera inévitablement le paysage des services financiers. Cependant, outre ses avantages apparents, la capacité du Big Data à capturer le volume croissant de données reste problématique.

3 V du Big Data

Les 3 V sont essentiels au big data: volume, variété et vélocité. Face à la concurrence croissante, aux contraintes réglementaires et aux besoins des clients, les institutions financières recherchent de nouveaux moyens 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 recueille 1 téraoctet d'informations chaque jour. En 2016, on estimait à 18, 9 milliards le nombre de connexions réseau, avec environ 2, 5 connexions par personne sur Terre. Les institutions financières peuvent se différencier de la concurrence en se concentrant sur le traitement efficace et rapide des transactions.

Les mégadonnées peuvent être classées comme des 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 recueillies sur les médias sociaux, ce qui aide 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 tableurs. En conséquence, les différentes formes de données doivent être activement gérées afin de prendre de meilleures décisions commerciales.

Le volume croissant de données de marché pose un grand défi aux institutions financières. Parallèlement à de vastes données historiques, les marchés bancaires et financiers doivent gérer activement les données boursières. De même, les banques d'investissement et les sociétés de gestion d'actifs utilisent des données volumineuses pour prendre de bonnes décisions d'investissement. Les entreprises d’assurance et de retraite peuvent accéder aux informations sur les polices et les demandes de règlement antérieures pour une gestion active du risque. (Pour plus d'informations, voir: Quants: Les scientifiques de Rocket à Wall Street .)

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 des fréquences qu'un opérateur humain ne peut pas. Dans les modèles mathématiques, le trading algorithmique fournit des transactions exécutées aux meilleurs prix possibles et en temps opportun, et réduit les erreurs manuelles dues à des facteurs comportementaux.

Les institutions peuvent plus efficacement réduire les algorithmes pour incorporer des quantités massives de données, en exploitant de grands volumes de données historiques pour des stratégies de backtest, 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'intégration d'un journal algorithmique en temps réel, des médias sociaux et des données boursières dans un moteur algorithmique peut générer de meilleures décisions de trading. Contrairement à la prise de décision, qui peut être influencée par diverses sources d'informations, émotions humaines et préjugés, les transactions algorithmiques sont exécutées uniquement sur des modèles et des données financières.

Les conseillers Robo utilisent des algorithmes d'investissement et des quantités énormes de données sur une plate-forme numérique. Les investissements sont encadrés selon la théorie du portefeuille moderne, qui préconise généralement les investissements à long terme pour maintenir des rendements constants et nécessite une interaction minimale avec des conseillers financiers humains. (Pour plus d'informations, voir: Principes de base du trading algorithmique: concepts et exemples .)

Défis

En dépit de l'adoption croissante du Big Data par le secteur des services financiers, d'importants défis restent à relever sur le terrain. Plus important encore, la collecte de diverses données non structurées répond aux préoccupations relatives à la confidentialité. Des informations personnelles peuvent être recueillies sur la prise de décision d'un individu via les médias sociaux, les courriels et les dossiers médicaux.

Dans les services financiers en particulier, la majorité des critiques s’appliquent à l’analyse de données. Le volume considérable de données nécessite une plus grande sophistication des techniques statistiques afin d’obtenir des résultats précis. En particulier, les critiques ignorent le rapport signal sur bruit en tant que modèles de corrélations parasites, représentant des résultats statistiquement robustes uniquement par hasard. De même, les algorithmes basés sur la théorie économique indiquent généralement des opportunités d’investissements à long terme en raison de l’évolution des données historiques. Produire efficacement des résultats soutenant une stratégie d’investissement à court terme sont des défis inhérents aux modèles prédictifs.

Le résultat final

Les mégadonnées continuent de transformer le paysage de divers secteurs, notamment les services financiers. De nombreuses institutions financières adoptent l’analyse du Big Data afin de conserver un avantage concurrentiel. Grâce à une structure et à des données non structurées, des algorithmes complexes peuvent exécuter des transactions en utilisant un certain nombre de sources de données. L'émotion humaine et les préjugés peuvent être minimisés grâce à l'automatisation; Cependant, le commerce avec l'analyse de données volumineuses présente son propre ensemble de défis. Les résultats statistiques produits jusqu'à présent n'ont pas été complètement adoptés en raison de la nouveauté relative de ce domaine. Cependant, à mesure que les services financiers tendent vers le Big Data et l’automatisation, la sophistication des techniques statistiques augmentera la précision.