Grandes volúmenes de datos y las finanzas
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Una de las áreas de la industria financiera que se ha visto seriamente afectados por grandes volúmenes de datos son las actividades comerciales de los bancos y otras instituciones financieras. Un ejemplo es el comercio de alta frecuencia (HFT), un modo relativamente nuevo de la negociación que depende de la capacidad de ejecutar grandes volúmenes de transacciones en intervalos de tiempo muy cortos. operadores de HFT ganar dinero mediante la ejecución de un gran número de operaciones, cada una de las cuales obtiene un beneficio minúsculo.
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A diferencia de los operadores tradicionales, los operadores de HFT no intentan mantener posiciones por un largo período de tiempo y no basan sus operaciones en factores fundamentales como las tasas de interés, tipos de cambio, los precios de las materias primas, y así sucesivamente. El éxito de las operaciones de HFT depende fundamentalmente de la velocidad de ejecución, ya que se basan en las rápidas fluctuaciones en los precios del mercado.
A medida que más y más recursos se han dedicado al comercio de HFT en el último par de años, lo que lleva a una “carrera armamentística” en hardware y software progresivamente más rápido, la rentabilidad de las operaciones de alta frecuencia ha disminuido. A medida que ha aumentado la velocidad de las transacciones, la capacidad de hacer dinero basado en la velocidad por sí solo ha disminuido. Nuevos aumentos de velocidad ahora están trayendo los rendimientos decrecientes de manera constante - el beneficio por transacción se ha hundido. Como resultado, el éxito comercial depende ahora menos y menos en hardware y en el software más en forma de algoritmos de negociación sofisticadas.
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Un algoritmo es un conjunto de instrucciones que se utilizan para llevar a cabo un procedimiento, como una especie de receta. Los algoritmos se utilizan en gran medida por los informáticos para instruir a los equipos sobre cómo realizar diversas tareas, tales como la realización de operaciones matemáticas.
El uso de algoritmos avanzados de estrategias de negociación conlleva varias ventajas potenciales, como la capacidad de probar ideas sobre los datos históricos antes de arriesgar dinero. Con el comercio de HFT, no hay tiempo para probar las estrategias comerciales potenciales, ya que deben ser implementadas de inmediato.
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Otra ventaja de utilizar algoritmos de negociación es que pueden estar basados en las variables fundamentales, tales como las tasas de interés y tipos de cambio, en lugar de simplemente buscar a través de oficios para buscar cambios temporales de precios. Como resultado, los algoritmos pueden ser desarrollados para encontrar cada vez más complejas relaciones entre los precios de los valores y utilizar esta información para obtener beneficios comerciales. grandes volúmenes de datos aumenta el comercio algorítmico, proporcionando la capacidad de buscar a través de enormes volúmenes de datos en busca de patrones que podrían no ser detectables con pequeñas cantidades de datos o velocidades de procesamiento más lentas.
Con la reducción de las ganancias HFT, comercio algorítmico parece tener un futuro brillante, como el aumento de la disponibilidad de los datos y la velocidad del ordenador permitir que más y más sofisticados algoritmos para desarrollarse.