All articles
Big data: cosa sono e come influenzano il settore finanziario
I computer ogni giorno elaborano una quantità di dati pari a 2,5 quintilioni di byte, che influenzano gli investimenti sui mercati finanziari, e gli algoritmi generano il 60-70% delle operazioni di borsa. L'IA sta giocando un ruolo enorme nel settore finanziario, generando una vera e propria rivoluzione inaspettata.
Secondo il rapporto dell'agenzia di ricerca Gartner, nel 2021 l'IA genererà 2,9 trilioni di dollari in valore d’impresa e consentirà il recupero di 6,2 miliardi di ore di produttività, mentre secondo Cb Insights, dal 2013 al 2017 le principali banche mondiali hanno investito 118 miliardi di dollari nella sola FinTech.
Il progresso tecnologico si sta chiaramente manifestando con un tasso di crescita esponenziale e le conseguenze sono difficili da prevedere. La tecnologia sempre più complessa e la generazione di dati stanno influenzando tutti i settori - e la finanza non fa eccezione. Nella trade finance, il machine learning e gli algoritmi sono sempre più utilizzati per elaborare grandi quantità di dati, effettuare previsioni finanziarie e prendere decisioni che gli esseri umani non sono in grado di prendere.
Sia la finanza sia il trading si basano su input precisi relativi ai modelli di business decisionale. In passato, i numeri venivano elaborati dagli esseri umani e il processo decisionale si basava quindi sui rischi e sulle tendenze previste. Oggi i computer svolgono gli stessi compiti, elaborando i dati su larga scala e traendo conclusioni quasi istantaneamente grazie a diverse risorse a disposizione.
Vediamo ora 3 applicazioni dei big data.
Le 3 principlai applicazioni dei big data
1. Analisi dei big data nei modelli finanziari
L'analisi finanziaria non consiste più solo nell'analisi dei prezzi e del loro comportamento, ma prende in considerazione anche i fattori che potrebbero influenzarli, le tendenze sociali e politiche e i loro livelli di supporto e resistenza.
L'analisi dei big data può essere utilizzata anche nei modelli predittivi per stimare i tassi di rendimento e lo scenario di possibili risultati degli investimenti. I big data sono sempre più accessibili, il che si traduce in previsioni più precise e nella capacità di ridurre in modo più efficiente i rischi inerenti al trading finanziario.
Il trading ad alta frequenza è sempre stato praticato, utilizzando macchine che effettuano transazioni senza l'intervento umano. Tuttavia, a causa dei tempi di elaborazione necessari non è possibile avvalersi di questo metodo, dal momento che i secondi fanno la differenza in questo tipo di trading e l’elaborazione dei big data richiede maggiore tempo. Tuttavia, questa tendenza sta cambiando perché i trader iniziano a comprendere il valore e i vantaggi che apportano estrapolazioni più precise ottenute grazie all'analisi dei big data.
2. Analisi in tempo reale
Il trading algoritmico è l'ultima frontiera nel mondo della finanza. Grazie al machine learning, i computer sono in grado di prendere decisioni alla stregua degli esseri umani ed eseguire transazioni a velocità e frequenze che non possono essere raggiunte dall’uomo. Questo business consente essenzialmente di stabilire i migliori prezzi possibili, negoziati in momenti specifici, e di ridurre il problema degli errori di input manuale.
L'analisi in tempo reale può potenzialmente migliorare il potere d'investimento delle aziende e di coloro che utilizzano algoritmi di trading ad alta frequenza, poiché i dati ottenuti dall'analisi algoritmica danno accesso a informazioni importanti.
Il trading algoritmico è uno strumento così potente perché in teoria le sue capacità sono illimitate. Dati strutturati e non strutturati, come i social media, le informazioni di borsa e l'analisi delle notizie, possono essere utilizzati per formulare giudizi intuitivi. La possibilità di analizzare la componente situazionale è molto preziosa, dato che il mercato azionario è facilmente influenzabile.
3. Machine learning (Intelligenza artificiale)
Non abbiamo ancora sviluppato l'intero potenziale di questa tecnologia, quindi le prospettive di applicazioni future sono innumerevoli. Il machine learning consente ai computer di imparare e prendere decisioni utilizzando informazioni provenienti da errori e logiche del passato. In questo modo, è possibile ottenere percezioni incredibilmente accurate. Anche se questa tecnologia è ancora in fase di sviluppo, le sue possibili applicazioni sono estremamente promettenti. Questa branca della ricerca elimina la risposta emotiva umana e prende decisioni basate su informazioni imparziali.
Il machine learning consente agli investitori di utilizzare enormi database (ad esempio, post sui social media) in grado di analizzare le oscillazioni di mercato come nessun essere umano può fare.
Il ruolo dei big data nel settore finanziario
Nel prossimo futuro i computer potrebbero potenzialmente conquistare questo settore. I big data permettono di inserire più informazioni all’interno di un sistema che sfrutta la conoscenza di tutti i fattori possibili. I big data permettono non solo di eseguire un maggior numero di compiti, ma anche di farlo con maggiore cognizione, rivoluzionando il modo in cui vengono eseguite le transazioni finanziarie. Poiché il mercato tende ad essere efficiente, realizzare profitti diventerà sempre più difficile e le aziende dovranno implementare queste nuove tecnologie per stare al passo con i tempi.
