Video: Skab bedre kundeoplevelser og større lønsomhed 2024
En del av finansbransjen som har blitt dramatisk påvirket av store data, er handelsvirksomheten til banker og andre finansinstitusjoner. Et eksempel er høyfrekvent handel (HFT), en relativt ny modus for handel som avhenger av evnen til å utføre enorme volumer av handler i svært korte tidsintervaller. HFT-handelsmenn tjener penger ved å utføre et stort antall handler, hver av dem tjener et lite resultat.
I motsetning til tradisjonelle handelsmenn forsøker HFT-forhandlere ikke å holde posisjoner i noen lengre tid, og baserer ikke sine handler på grunnleggende faktorer som rentesatser, valutakurser, råvarepriser og og så videre. Suksessen til HFT-bransjer avhenger kritisk av gjennomføringshastigheten, da de er basert på raske fluktuasjoner i markedspriser.
Etter hvert som flere og flere ressurser har vært dedikert til HFT-handel i de siste par årene, noe som førte til en "våpenkonkurranse" med stadig raskere maskinvare og programvare, har lønnsomheten til høyfrekvent handel falt. Etter hvert som transaksjonshastigheten har økt, har evnen til å tjene penger basert på hastighet alene blitt redusert. Videre øker hastigheten nå med jevnt svingende avkastning - fortjenesten per transaksjon har gått ned. Som et resultat avhenger vellykket handel nå mindre og mindre på maskinvare og mer på programvare i form av sofistikerte handelsalgoritmer.
En algoritme er et sett med instruksjoner som brukes til å utføre en prosedyre, som en oppskrift. Algoritmer brukes tungt av datavitenskapere til å instruere datamaskiner om hvordan man skal utføre ulike oppgaver, for eksempel å utføre matematiske operasjoner.
Bruken av avanserte algoritmer for handelsstrategier har flere potensielle fordeler, for eksempel evnen til å teste ideer om historiske data før du risikerer penger. Med HFT-handel er det ikke tid til å teste potensielle handelsstrategier, fordi de må implementeres umiddelbart.
En annen fordel ved å bruke handelsalgoritmer er at de kan baseres på grunnleggende variabler, som rentesatser og valutakurser, i stedet for å bare søke gjennom bransjer for å se etter midlertidige prisendringer. Som et resultat kan algoritmer utvikles for å finne stadig mer komplekse forhold mellom verdipapirpriser og bruke denne informasjonen til å oppnå handelsgevinster. Store data forbedrer algoritmisk handel ved å gi muligheten til å søke gjennom enorme datamengder på jakt etter mønstre som kanskje ikke kan oppdages med mindre datamengder eller lavere prosesshastigheter.
Med krympende fortjeneste fra HFT synes algoritmisk handel å ha en lys fremtid, da den økende tilgjengeligheten av data og datahastighet gjør det mulig å utvikle flere og mer sofistikerte algoritmer.
