Come i big data hanno cambiato la finanza

Cosa sono i big data?

La vasta proliferazione di dati e le crescenti complessità tecnologiche continuano a trasformare il modo in cui le industrie operano e competono. Negli ultimi anni, il 90% dei dati nel mondo è stato creato come risultato della creazione di 2,5 quintilioni di byte di dati  su base giornaliera. Comunemente denominati big data, questa rapida crescita e archiviazione crea opportunità per la raccolta, l’elaborazione e l’analisi di dati strutturati e non strutturati.

Come funzionano i Big Data

Seguendo le 4 V dei big data, le organizzazioni utilizzano dati e analisi per ottenere informazioni preziose per prendere decisioni aziendali migliori. I settori che hanno adottato l’uso dei big data includonostima che l’ 84% delle aziende ritenga che chi non dispone di una strategia di analisi corra il rischio di perdere un vantaggio competitivo sul mercato.

I servizi finanziari, in particolare, hanno ampiamente adottato l’analisi dei big data per informare meglio le decisioni di investimento con rendimenti costanti. Insieme ai big data, il trading algoritmico utilizza vasti dati storici con complessi modelli matematici per massimizzare i rendimenti del portafoglio. La continua adozione dei big data trasformerà inevitabilmente il panorama dei servizi finanziari. Tuttavia, insieme ai suoi evidenti vantaggi, rimangono sfide significative per quanto riguarda la capacità dei big data di acquisire il volume crescente di dati.

4 V di Big Data

Le 4 V sono fondamentali per i big data: volume, varietà, veridicità e velocità. Di fronte alla crescente concorrenza, ai vincoli normativi e alle esigenze dei clienti, le istituzioni finanziarie sono alla ricerca di nuovi modi per sfruttare la tecnologia per ottenere efficienza. A seconda del settore, le aziende possono utilizzare determinati aspetti dei big data per ottenere un vantaggio competitivo.

La velocità è la velocità alla quale i dati devono essere archiviati e analizzati. La Borsa di New York acquisisce 1 terabyte di informazioni ogni giorno. Entro il 2016, c’erano circa 18,9 miliardi di connessioni di rete, con circa 2,5 connessioni per persona sulla Terra. Le istituzioni finanziarie possono differenziarsi dalla concorrenza concentrandosi sull’elaborazione efficiente e rapida delle operazioni.

I big data possono essere classificati come dati non strutturati o strutturati. I dati non strutturati sono informazioni non organizzate e non rientrano in un modello predeterminato. Ciò include i dati raccolti dalle fonti dei social media, che aiutano le istituzioni a raccogliere informazioni sulle esigenze dei clienti. I dati strutturati sono costituiti da informazioni già gestite dall’organizzazione in database relazionali e fogli di calcolo. Di conseguenza, le varie forme di dati devono essere gestite attivamente al fine di informare meglio le decisioni aziendali.

Il volume crescente di dati di mercato rappresenta una grande sfida per le istituzioni finanziarie. Insieme a vasti dati storici, i mercati bancari e dei capitali devono gestire attivamente i dati ticker. Allo stesso modo, le banche di investimento e le società di gestione patrimoniale utilizzano dati voluminosi per prendere decisioni di investimento sane. Le compagnie di assicurazione e di pensionamento possono accedere alle informazioni sulle polizze passate e sui sinistri per una gestione attiva del rischio.

Trading algoritmico

Il trading algoritmico è diventato sinonimo di big data grazie alle crescenti capacità dei computer. Il processo automatizzato consente ai programmi per computer di eseguire operazioni finanziarie a velocità e frequenze che un trader umano non può. All’interno dei modelli matematici, il trading algoritmico fornisce operazioni eseguite ai migliori prezzi possibili e un posizionamento tempestivo degli scambi e riduce gli errori manuali dovuti a fattori comportamentali.

Le istituzioni possono ridurre in modo più efficace gli algoritmi per incorporare enormi quantità di dati, sfruttando grandi volumi di dati storici per eseguire il backtest delle strategie, creando così investimenti meno rischiosi. Ciò aiuta gli utenti a identificare i dati utili da conservare e quelli di scarso valore da scartare. Dato che gli algoritmi possono essere creati con dati strutturati e non strutturati, incorporare notizie in tempo reale, social media e dati di borsa in un unico motore algoritmico può generare migliori decisioni di trading. A differenza del processo decisionale, che può essere influenzato da diverse fonti di informazione, emozioni umane e pregiudizi, le operazioni algoritmiche vengono eseguite esclusivamente su modelli e dati finanziari.

I robo advisor utilizzano teoria del portafoglio moderno, che in genere approva gli investimenti a lungo termine per mantenere rendimenti costanti e richiede un’interazione minima con i consulenti finanziari umani.

Sfide

Nonostante il settore dei servizi finanziari abbracci sempre più i big data, esistono ancora sfide significative nel campo. Ancora più importante, la raccolta di vari dati non strutturati supporta le preoccupazioni sulla privacy. Le informazioni personali possono essere raccolte sul processo decisionale di un individuo attraverso i social media, le e-mail e le cartelle cliniche.

Nello specifico dei servizi finanziari, la maggior parte delle critiche ricade sull’analisi dei dati. L’enorme volume di dati richiede una maggiore raffinatezza delle tecniche statistiche per ottenere risultati accurati. In particolare, i critici sovrastimano il segnale al rumore come schemi di correlazioni spurie, rappresentando risultati statisticamente robusti puramente casuali. Allo stesso modo, gli algoritmi basati sulla teoria economica indicano tipicamente opportunità di investimento a lungo termine a causa delle tendenze nei dati storici. La produzione efficiente di risultati a supporto di una strategia di investimento a breve termine è una sfida intrinseca nei modelli predittivi.

La linea di fondo

I big data continuano a trasformare il panorama di vari settori, in particolare i servizi finanziari. Molte istituzioni finanziarie stanno adottando l’analisi dei big data per mantenere un vantaggio competitivo. Attraverso dati strutturati e non strutturati, algoritmi complessi possono eseguire operazioni utilizzando una serie di fonti di dati. Le emozioni e i pregiudizi umani possono essere ridotti al minimo attraverso l’automazione; tuttavia, il trading con l’analisi dei big data presenta una serie di sfide specifiche. I risultati statistici prodotti finora non sono stati pienamente accolti a causa della relativa novità del settore. Tuttavia, poiché i servizi finanziari tendono verso i big data e l’automazione, la sofisticazione delle tecniche statistiche aumenterà la precisione.