Big Data Analytics : Sont-ils en train de changer le commerce financier ?

Le principal potentiel de Big Data est d’aider les entreprises à améliorer leurs opérations dans le sens où elles sont capables de prendre des décisions plus rapides, meilleures et plus intelligentes en collectant et analysant les données dans le but de gagner un avantage utile et d’augmenter leurs revenus. La finance et le trading sont-ils exemptés de cette amélioration massive de la Data Science ?

Big Data…. Qu’est-ce que c’est ?

, l’informaticien John Mashey l’ayant rendu plus populaire. Il comprend des ensembles de données (une collecte spécifique de données) dont la taille dépasse la capacité des outils couramment utilisés. Sa philosophie principale consiste à englober les données, qu’elles soient non structurées sous forme de textes et d’images, semi-structurées ou structurées sous forme d’entrées numériques et de tableaux. Pour fonctionner, Big data nécessite un ensemble de techniques avec des formes d’intégration plus avancées, capables de révéler des informations à partir d’ensembles de données collectées massivement dimensionnés, complexes et diversifiés.

Au 21 stsiècle, les recherches et les rapports ont associé les grandes données et leurs défis de croissance de données à une pile de caractéristiques.

    • Volume : Représente la quantité de données générées ou stockées. La valeur et les perspectives potentielles sont souvent déterminées par la taille des données recueillies.
    • Velocity : Représente la vitesse à laquelle le traitement des données est effectué. Un seuil est souvent fixé afin de répondre aux exigences et aux défis qui se trouvent sur le chemin de la croissance d’une entreprise.
    • Variété : Représente la nature et le type de données utilisées. La classification des données recueillies aidera souvent les analystes à déterminer l’utilisation efficace des données recueillies.
    • Veracité : La précision de l’analyse dépend fortement de la qualité des ensembles de données. Ainsi, les données capturées ne sont pas soumises à une analyse de véracité approfondie dans le but d’augmenter la performance des insights.
    • Machine Learning : Souvent utilisé comme une opération d’introduction à Big Data, il explore l’étude et la mise en œuvre d’algorithmes capables d’apprendre et de faire des prédictions sur les données. En d’autres termes, les machines ont la possibilité d’apprendre sans être explicitement programmées.

En tant que tel, Big Data commence à jouer un rôle prédominant dans l’alimentation des ordinateurs et des serveurs en s’appuyant sur des connaissances utiles, ce qui permet aux entreprises de maintenir un avantage concurrentiel dans leurs environnements respectifs.

C’est génial…. Et qu’en est-il du Trading Financier ?

Comme toutes les autres formes de trading, le trading financier consiste à acheter et vendre des instruments financiers, qu’il s’agisse d’actions, de devises, d’obligations ou de produits dérivés sous forme de CFDs, futures, swaps et options. Peu importe l’instrument financier en cause, le résultat devrait être commun : réaliser un profit, ce qui est plus facile à dire qu’à faire ! Sur les marchés financiers, des millions d’entreprises, de particuliers et même de gouvernements ont tendance à tenter simultanément de tirer profit de leurs opérations.

Cependant, tous ces opérateurs se heurtant les uns aux autres, les prix des instruments ont tendance à évoluer à un rythme assez aléatoire, ce qui rend très difficile la prévision des prix futurs, du moins avec les méthodes conventionnelles. Certains marchés ont tendance à être très volatils dans le sens où non seulement ils bougent beaucoup et apportent plus d’opportunités de profit, mais aussi qu’ils augmentent le risque …..

…Ce qui nous amène à l’énigme du risque ! Quel que soit l’instrument négocié, qui le négocie ou l’endroit où il est négocié, il s’agit d’équilibrer le profit potentiel et le risque en jeu.

Big Data and Financial Trading…. Comment sont-ils corrélés ?

Bonne question. Comme les marchés financiers ont tendance à être parmi les entités les plus dynamiques qui existent, les méthodes de négociation doivent suivre le même dynamisme afin de générer des profits de façon constante. Ainsi, les traders développeront de manière cohérente des méthodes de trading qui sont temporairement rentables pour les conditions et les contraintes du marché correspondant. Mais que se passera-t-il si les conditions changent ? Les méthodes montreront en fin de compte leurs échecs.

Cela nous amène à l’énigme tristement célèbre des commerçants : Existe-t-il un moyen de construire et de mettre en œuvre un système capable de calculer de manière cohérente la probabilité optimale d’exécuter des transactions rentables ? Nous savons tous qu’il est devenu presque impossible pour le trader de suivre l’afflux massif de données provenant des analyses de marché, en particulier avec l’utilisation des méthodes classiques de surveillance du marché.

C’est là que l’analyse des grandes données vient à la rescousse. Les traders commencent à passer des stratégies de trading manuelles classiques à ce que nous appelons aujourd’hui, Quantitative Trading. Exactement comme son nom l’indique, il s’agit de stratégies de trading basées sur l’analyse quantitative, qui s’appuie elle-même sur des calculs mathématiques et le calcul de chiffres dans l’espoir d’identifier des opportunités de trading. Comme le trading quantitatif est efficace pour les transactions de très grande taille, il est surtout utilisé par les Hedge Funds et les institutions financières. Cela n’a plus d’importance puisque même les investisseurs individuels s’y habituent !

Pour l’instant, décomposons les échanges quantitatifs. Les toutes premières choses dont un trader a besoin sont data inputs. Pour un analyste quantitatif, les entrées les plus couramment utilisées sont le prixet volume. </Ensuite, le trader est enclin à sélectionner la technique qu’il souhaite utiliser, comme le trading haute fréquence ou les arbitrages statistiques, puis à la coupler avec les outils quantitatifs comme les moyennes mobiles, les indicateurs stochastiques et les oscillateurs.

Mais c’est là que ça devient plus compliqué. Le trader crée ses modèles mathématiques et développe ensuite un programme informatique capable de simuler le modèle à l’aide de données historiques. Bien sûr, en fonction des résultats obtenus, le modèle peut renoncer aux backtests et aux optimisations, et une fois validé, le modèle est donc implémenté en temps réel sur les marchés. Cela nous amène à comprendre comment le trading quantitatif fonctionne le mieux : Il utilise toutes les analogies, tous les modèles et toutes les tendances possibles afin de prédire le résultat d’un événement spécifique, qui dans notre cas est le prix futur.

Sur la base des caractéristiques des grandes données que nous avons déjà mentionnées ci-dessus, les organisations financières et les commerçants de détail sont enfin en mesure d’extraire une grande quantité d’informations, ce qui les aide dans leurs décisions commerciales.

Négociants quantitatifs, réjouissez-vous ! Grâce aux capacités prédictives que les grandes données ont récemment fournies, les données historiques (prix) peuvent être facilement croisées avec les techniques avancées de l’apprentissage machine et de l’intelligence artificielle, puis être explorées pour identifier des modèles permettant aux traders de s’abstenir de perforer des ordres et de passer à un aspect d’estimation plus créatif. Ceci aidera notoirement le commerçant à garer son capital au bon moment et au bon endroit.

Une preuve simple de l’extrême utilité de Big Data pour le trading automatisé est le fait qu’il est largement utilisé par les plus grandes institutions financières comme J.P. Morgan, qui sont, pour mémoire, des scientifiques en recrutement de masse qui comprennent parfaitement l’apprentissage machine et l’analyse de données avec Big Data.

Pour aller encore plus loin, certaines institutions financières ont commencé à utiliser l’analyse sentimentale technique , , ce qui est en soi une forme de data mining. Aussi connu sous le nom d’opinion mining, il s’agit d’identifier et de catégoriser les opinions (Acheter à un moment précis, Vendre à un moment précis, Indifférent, Attendre que le marché bouge, etc) généralement exprimées sous la forme de textes. L’objectif est de déterminer correctement si l’attitude d’une population spécifique d’opérateurs vis-à-vis d’un instrument financier spécifique à un moment donné est positive, négative ou neutre. Cette technique peut donner des résultats très intéressants lorsqu’elle est couplée avec les modèles prédictifs précédemment cités utilisant Big Data.

En bref

Grandes données commence à montrer sa notoriété en matière de trading quantitatif et haute fréquence, qu’il soit réalisé par des sociétés financières ou par des investisseurs privés. Comme les entreprises reçoivent pétaoctets de données de tiques en direct des transactions électroniques et les transmettent au serveur dédié, elles sont utilisées comme données historiques pour développer des modèles quantitatifs et des algorithmes basés sur les décisions commerciales obtenues.

Aussi appétissant que cela puisse paraître, il présente aussi des imperfections. Bien sûr, non seulement les grandes données et l’apprentissage machine ont considérablement réduit les marges d’erreur causées par les décisions humaines, mais ils ont aussi permis de trader avec plus de précision, et donc d’avoir un impact considérable sur la façon dont les transactions sont exécutées. Cependant, les traders doivent comprendre que tous les scénarios de marché ne peuvent pas être prédits ou au moins recréés.

Vous pourriez avoir tous les ensembles de données possibles, couplés avec les meilleurs modèles générés par Big Data, et ensuite utiliser le meilleur modèle quantitatif qui existe, mais vous vous retrouveriez quand même avec une perte commerciale ! Cela peut s’expliquer par le caractère incomplet des grands modèles de données, en ce sens qu’ils n’incluent pas les hausses soudaines du marché causées par des erreurs humaines et/ou de fausses rumeurs. Néanmoins, il ne faudra pas beaucoup de temps avant que les grandes données ne deviennent une nécessité pour les institutions financières… Ou l’ont-elles déjà ?

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