Como o Big Data mudou as finanças

A vasta proliferação de dados e as complexidades tecnológicas crescentes continuam a transformar a maneira como as indústrias operam e competem. Nos últimos anos, 90% dos dados no mundo foram criados como resultado da criação de 2, 5 quintilhões de bytes de dados diariamente. Geralmente chamado de big data, esse rápido crescimento e armazenamento cria oportunidades para coleta, processamento e análise de dados estruturados e não estruturados.

Após os 3 Vs de big data, as organizações usam dados e análises para obter informações valiosas para informar as melhores decisões de negócios. As indústrias que adotaram o uso de big data incluem serviços financeiros, tecnologia, marketing e assistência médica, para citar alguns. A adoção de big data continua a redefinir o cenário competitivo das indústrias. Estima-se que 89% das empresas acreditam que aquelas que não possuem uma estratégia de análise correm o risco de perder uma vantagem competitiva no mercado.

Os serviços financeiros, em particular, adotaram amplamente a análise de big data para informar melhores decisões de investimento com retornos consistentes. Em conjunto com o big data, a negociação algorítmica usa vastos dados históricos com modelos matemáticos complexos para maximizar o retorno do portfólio. A adoção contínua de big data transformará inevitavelmente o cenário dos serviços financeiros. No entanto, juntamente com seus benefícios aparentes, permanecem desafios significativos em relação à capacidade do big data de capturar o volume crescente de dados.

3 V's de Big Data

Os 3 Vs são fundamentais para o big data: volume, variedade e velocidade. Diante da crescente concorrência, restrições regulatórias e necessidades dos clientes, as instituições financeiras estão buscando novas maneiras de alavancar a tecnologia para obter eficiência. Dependendo do setor, as empresas podem usar certos aspectos do big data para obter uma vantagem competitiva.

Velocidade é a velocidade na qual os dados devem ser armazenados e analisados. A Bolsa de Valores de Nova York captura 1 terabyte de informações durante cada dia. Em 2016, havia uma estimativa de 18, 9 bilhões de conexões de rede, com aproximadamente 2, 5 conexões por pessoa na Terra. As instituições financeiras podem se diferenciar da concorrência, concentrando-se no processamento eficiente e rápido dos negócios.

Big data pode ser categorizado como dados não estruturados ou estruturados. Dados não estruturados são informações desorganizadas e não se enquadram em um modelo predeterminado. Isso inclui dados coletados de fontes de mídia social, que ajudam as instituições a coletar informações sobre as necessidades dos clientes. Os dados estruturados consistem em informações já gerenciadas pela organização em bancos de dados relacionais e planilhas. Como resultado, as várias formas de dados devem ser gerenciadas ativamente para informar melhores decisões de negócios.

O crescente volume de dados de mercado representa um grande desafio para as instituições financeiras. Juntamente com vastos dados históricos, os mercados bancário e de capitais precisam gerenciar ativamente os dados do ticker. Da mesma forma, bancos de investimento e empresas de gestão de ativos usam dados volumosos para tomar decisões sólidas de investimento. As empresas de seguros e aposentadoria podem acessar informações passadas sobre apólices e sinistros para gerenciamento ativo de riscos. (Para mais, veja: Quants: Os cientistas de foguetes de Wall Street .)

Negociação Algorítmica

O comércio algorítmico tornou-se sinônimo de big data devido às crescentes capacidades dos computadores. O processo automatizado permite que programas de computador executem operações financeiras em velocidades e frequências que um profissional humano não pode. Dentro dos modelos matemáticos, a negociação algorítmica fornece operações executadas com os melhores preços possíveis e colocação oportuna na negociação, além de reduzir erros manuais devido a fatores comportamentais.

As instituições podem reduzir de maneira mais eficaz os algoritmos para incorporar grandes quantidades de dados, alavancando grandes volumes de dados históricos para estratégias de backtest, criando, assim, investimentos menos arriscados. Isso ajuda os usuários a identificar dados úteis para manter, bem como dados de baixo valor para descartar. Dado que os algoritmos podem ser criados com dados estruturados e não estruturados, a incorporação de notícias em tempo real, mídias sociais e dados de estoque em um mecanismo algorítmico pode gerar melhores decisões de negociação. Diferentemente da tomada de decisão, que pode ser influenciada por fontes variadas de informação, emoções e preconceitos humanos, os negócios algorítmicos são executados apenas em modelos e dados financeiros.

Os consultores de robo usam algoritmos de investimento e grandes quantidades de dados em uma plataforma digital. Os investimentos são estruturados pela teoria do portfólio moderno, que normalmente apóia investimentos de longo prazo para manter retornos consistentes e exige interação mínima com consultores financeiros humanos. (Para saber mais, consulte: Fundamentos da negociação algorítmica: conceitos e exemplos .)

Desafios

Apesar do crescente setor de serviços financeiros adotar o big data, ainda existem desafios significativos no campo. Mais importante ainda, a coleta de vários dados não estruturados suporta preocupações com a privacidade. Informações pessoais podem ser coletadas sobre a tomada de decisões de um indivíduo por meio de mídias sociais, e-mails e registros de saúde.

Dentro dos serviços financeiros especificamente, a maioria das críticas recai na análise de dados. O grande volume de dados requer maior sofisticação das técnicas estatísticas, a fim de obter resultados precisos. Em particular, os críticos substituem o sinal pelo ruído como padrões de correlações espúrias, representando resultados estatisticamente robustos puramente por acaso. Da mesma forma, algoritmos baseados na teoria econômica normalmente apontam para oportunidades de investimentos de longo prazo devido a tendências em dados históricos. A produção eficiente de resultados que apóiam uma estratégia de investimento de curto prazo são desafios inerentes aos modelos preditivos.

A linha inferior

O big data continua a transformar o cenário de vários setores, principalmente serviços financeiros. Muitas instituições financeiras estão adotando a análise de big data para manter uma vantagem competitiva. Por meio de estrutura e dados não estruturados, algoritmos complexos podem executar operações usando várias fontes de dados. A emoção e o viés humanos podem ser minimizados através da automação; no entanto, negociar com a análise de big data tem seu próprio conjunto específico de desafios. Os resultados estatísticos produzidos até o momento não foram totalmente adotados devido à relativa novidade do campo. No entanto, à medida que os serviços financeiros tendem a big data e automação, a sofisticação das técnicas estatísticas aumentará a precisão.