Data besar dan keuangan - dummies

Salah satu bidang industri keuangan yang telah terpengaruh secara dramatis oleh data besar adalah aktivitas perdagangan bank dan lembaga keuangan lainnya. Contohnya adalah perdagangan dengan frekuensi tinggi (HFT), mode trading yang relatif baru yang bergantung pada kemampuan untuk melakukan volume perdagangan besar dalam interval waktu yang sangat singkat. Pedagang HFT menghasilkan uang dengan mengeksekusi sejumlah besar perdagangan, yang masing-masing menghasilkan keuntungan yang sangat kecil.

Tidak seperti pedagang tradisional, pedagang HFT tidak berusaha memegang posisi untuk jangka waktu yang lama dan tidak mendasarkan perdagangan mereka pada faktor fundamental seperti suku bunga, nilai tukar, harga komoditas, dan sebagainya Keberhasilan perdagangan HFT sangat bergantung pada kecepatan eksekusi, karena didasarkan pada fluktuasi harga pasar yang cepat.

Karena semakin banyak sumber daya yang didedikasikan untuk perdagangan HFT dalam beberapa tahun terakhir, yang mengarah ke "perlombaan senjata" dalam perangkat keras dan perangkat lunak yang semakin cepat, profitabilitas perdagangan dengan frekuensi tinggi telah menurun. Seiring kecepatan transaksi meningkat, kemampuan menghasilkan uang berdasarkan kecepatan saja sudah berkurang. Peningkatan kecepatan lebih lanjut sekarang membawa hasil yang terus menurun - keuntungan per transaksi telah turun. Akibatnya, perdagangan yang sukses sekarang semakin sedikit bergantung pada perangkat keras dan lebih pada perangkat lunak dalam bentuk algoritma perdagangan yang canggih.

adalah seperangkat instruksi yang digunakan untuk menjalankan prosedur, seperti resep. Algoritma sangat banyak digunakan oleh ilmuwan komputer untuk menginstruksikan komputer tentang bagaimana melakukan berbagai tugas, seperti melakukan operasi matematika. Penggunaan algoritma lanjutan untuk strategi trading membawa beberapa keuntungan potensial, seperti kemampuan untuk menguji gagasan tentang data historis sebelum mempertaruhkan uang. Dengan perdagangan HFT, tidak ada waktu untuk menguji strategi trading potensial, karena harus segera dilaksanakan.

Keuntungan lain menggunakan algoritma trading adalah bahwa mereka dapat didasarkan pada variabel fundamental, seperti suku bunga dan nilai tukar, alih-alih hanya mencari melalui perdagangan untuk mencari perubahan harga sementara. Akibatnya, algoritma dapat dikembangkan untuk menemukan hubungan yang semakin kompleks antara harga sekuritas dan menggunakan informasi ini untuk mendapatkan keuntungan perdagangan. Data besar meningkatkan perdagangan algoritmik dengan menyediakan kemampuan untuk menelusuri sejumlah besar data yang mencari pola yang mungkin tidak dapat dideteksi dengan jumlah data yang lebih sedikit atau kecepatan pemrosesan yang lebih lambat.

Dengan mengecilkan keuntungan dari HFT, perdagangan algoritmik tampaknya memiliki masa depan yang cerah, seiring meningkatnya ketersediaan data dan kecepatan komputer, semakin banyak algoritma yang akan dikembangkan.