Quelle: cdn.stocksnap.io

Big Data ist eine der internetorientierten Entwicklungen, die in den letzten Jahrzehnten in allen Branchen enorme Auswirkungen gehabt haben. Der Begriff Big Data bezieht sich auf die riesigen Mengen an Informationen, die ständig von Websites und Suchmaschinen gesammelt werden, da Menschen das Internet weiterhin für verschiedene Zwecke nutzen. Es besteht aus allen Arten von Daten, Zahlen, Text, Bildern, Tabellen, Audio, Video und allen anderen möglichen Arten von Informationen.  

Big Data Analytics beinhaltet die Verwendung einer neuen Reihe von analytischen Techniken, um aus dieser enormen Menge an Informationen Nutzen zu ziehen. Es ist eine komplizierte Praxis/Expertise, die Fachleuten wie Datenanalysten, Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern überlassen wird.

Wachstum der Big Data Analytics 

Big Data Analytics hat in der jüngsten Vergangenheit ein exponentielles Wachstum erfahren und kann zu Recht als eine vollwertige Branche angesehen werden. Die International Data Corporation (IDC) hatte 2016 prognostiziert, dass der Umsatz mit Big Data Analytics-Lösungen bis 2019 187 Milliarden Dollar erreichen würde. 

Finanzdienstleistungsinstitute wie Banken und Wertpapierfirmen gehören zu den am schnellsten wachsenden Märkten für diese Lösungen. Der Finanzhandel, aus dem Aktien-, Anleihen-, Rohstoff- oder Devisenhandel, ist der am stärksten betroffene Aspekt des Geschäfts durch Big Data Analytics. 

Im Folgenden identifizieren und untersuchen wir drei Möglichkeiten, wie große Daten den Finanzhandel verändern. Dazu gehören: 

• Big Data Analytics führt zu einer marktweiten Verschiebung vom manuellen zum quantitativen Handel. 

• Minimierung des menschlichen Fehlerrisikos und Maximierung der Rentabilität 

• Anwendung der sentimentalen Analyse bei der Analyse von Finanzhandelsmöglichkeiten 

I. Wechsel vom manuellen zum quantitativen Handel  

Die quantitative Analyse übernimmt die manuelle Handelsstrategie. Immer mehr Trades werden heute von der Zahlenverarbeitung durch Computerprogramme und quantitative Modelle inspiriert. Diese Programme und Modelle sind so konzipiert, dass sie alle verfügbaren Muster, Trends, Ergebnisse und Analogien nutzen, die von großen Datenmengen stammen. 

Große Finanzinstitute und Hedgefonds waren die ersten Nutzer quantitativer Handelsstrategien, aber auch andere Arten von Investoren, darunter Einzelpersonen, beteiligen sich am Forex-Handel. Quantitative Modelle für den Finanzhandel können bei der Vorhersage des Ergebnisses bestimmter Ereignisse, die in der Finanzwelt passieren, genauer sein als menschliche Analysten. Sie sind somit zuverlässiger bei der Entscheidungsfindung über den Eintritt und Austritt von Handelspositionen. Hier finden Sie Forex-Trading-Tipps.

II. Risikominimierung  

Der Zugriff auf große Datenmengen ermöglicht es, die kritischen Risiken, die menschliches Versagen im Online-Handel darstellt, zu minimieren. Die Finanzanalyse integriert nun Prinzipien, die politische, soziale und Rohstoffpreistrends beeinflussen. 

Die Anwendung des maschinellen Lernens in der Finanzanalyse hat auch einen großen Einfluss auf die Praxis des elektronischen Finanzhandels. Durch verschiedene Technologien des maschinellen Lernens wird Computerprogrammen gelehrt, aus früheren Fehlern zu lernen und Logik mit neueren, aktualisierten Informationen anzuwenden, um bessere Handelsentscheidungen zu treffen. 

Machine Learning wird oft mit algorithmischem Handel gekoppelt, um die Rentabilität beim Online-Handel mit Finanzinstrumenten zu maximieren. Der algorithmische Handel beinhaltet die schnelle und präzise Ausführung von Orders nach einem Satz von vorgegebenen Regeln. Dies beseitigt effektiv menschliche Fehler und die Gefahren emotionaler Entscheidungsfindung. Hochfrequency Trading (HFT) ist eine der aufkommenden Strategien, die es ermöglicht, Entscheidungen in Sekundenbruchteilen zu treffen. Die Theorie unterstützt den Vorschlag, dass schnellere Handelsplattformen mehr Gewinne generieren. 

III. Sentimentale Analyse zur Ergänzung der Finanzanalyse 

Sentimentale Analysen oder Meinungsbildung werden häufig im Rahmen des Finanzhandels erwähnt. Es ist eine Art Data Mining, bei dem es darum geht, die Stimmung des Marktes zu identifizieren und zu kategorisieren. Markt Sentiment, so Investopedia, ist die allgemeine Einstellung der Anleger an den Finanzmärkten. Es hilft, die Einstellung der Händler zu einem Finanzinstrument offen zu legen. Beliebte Stimmungsindikatoren sind zinsbullische Prozentsätze, ein 52-Wochen-Hoch/Tief-Stimmungs-Verhältnis, gleitende Durchschnitte von 50 Tagen und 200 Tagen. 

 Dank Big Data Analytics wird Opinion Mining mit prädiktiven Modellen kombiniert, um die Finanzanalyse bei Entscheidungen im Finanzhandel zu ergänzen. Eine weitere interessante Anwendung der sentimentalen Analyse sind konträre Investoren, die es vorziehen, der entgegengesetzten Richtung der allgemeinen Marktstimmung zu folgen. Zum Beispiel würde ein konträrer Forex-Händler theoretisch eine Währung verkaufen, die alle anderen kaufen. 

Große Daten wirken sich in vielerlei Hinsicht darauf aus, wie Finanzhandelsgeschäfte durchgeführt werden. Es hilft, schneller und genauer zu handeln, wodurch das Risiko reduziert und die Rentabilität der Handelsstrategien maximiert wird. Es ist jedoch anzumerken, dass Big Data Analytics Marktszenarien nicht immer perfekt vorhersagen kann. Es hat Unvollkommenheiten wie die Unvollständigkeit von Datenmustern. Insgesamt gesehen bietet die Big Data Analytik jedoch weitaus mehr Vorteile als Nachteile für den Finanzhandel. Deshalb wird sie für Finanzinstitute immer mehr zu einer unumgänglichen Notwendigkeit.