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L'adoption de la big data a remodelé de nombreux secteurs d'activités ces dernières années, et le trading n'y échappe pas, notamment en ligne.
Ce succès n'est pas étonnant puisque les analytics permettent aux courtiers d'avoir une vision plus holistique du marché et, ainsi, de prendre les bonnes décisions. Mais avant de découvrir les changements rencontrés par les traders en ligne et par le secteur de la finance dans son ensemble.
La big data et l'industrie de la finance
Aujourd'hui, le milieu financier plébiscite la big data, les traders pouvant effectuer de meilleurs choix d'investissement et disposant d'un feedback continuel sur leurs actions. De plus, avec la volatilité inhérente aux marchés financiers, cette technologie a permis aux investisseurs d'avoir rapidement une vue d'ensemble de la conjecture.
Ainsi, les algorithmes utilisés pour le trading en ligne combinent actuellement des données historiques avec la big data et des modèles mathématiques complexes. Tout ceci afin de maximiser le retour sur investissement d'un portefeuille d'actions.
Auparavant, investir en bourse en ligne impliquait de prendre une décision uniquement basée sur les tendances du marché et le calcul des risques connus. Aujourd'hui, un ordinateur peut faire ceci à une tout autre échelle tout en assurant des conclusions plus judicieuses.
Par conséquent, les données renseignées par les utilisateurs pour la big data jouent un rôle primordial dans la prise de décision pour le trading en ligne. L'on a donc vu une multiplication des ressources de ce genre ces dernières années.
La big data dans un milieu du trading en ligne en mutation
Pour le trading en ligne en particulier, on peut dire que la big data a un impact sur trois points majeurs.
Une concurrence plus juste entre les acteurs
Les algorithmes et le machine learning permettent des analyses poussées qui vont au-delà de la capacité d'une personne, accélérant les échanges à un rythme effréné. Grâce aux analytics en temps réel fournies par la big data, tout acteur présent dans le trading en ligne peut améliorer son pouvoir d'investissement.
Le big data pour de meilleures estimations des risques pour le trading en ligne
Les analytics financiers intègrent des paramètres très variés, allant de la situation politique aux prix des denrées en passant par les mouvements sociaux. Ainsi, les décisions ne se font plus simplement en fonction des prix et des habitudes de consommation. De plus, l'accès au big data réduit les risques souvent attribués aux échanges en ligne via des prédictions plus judicieuses.
Le machine learning utilisé pour le trading en ligne
Jusqu'ici, la technologie du machine learning n'a pas encore révélé tout son potentiel. De ce fait, l'on ne peut pas encore juger de son utilité dans une application directe. Par contre, le machine learning peut aider un système informatique à apprendre et à prendre de meilleures décisions en fonction d'informations à jour. Pour ce faire, elle utilise la logique et l'apprentissage par l'erreur. Avec cette technique, on peut disposer de prédictions plus précises. Même si le big data est encore en développement, il peut donc d'ores et déjà servir au trading en ligne, et promet encore plus pour le futur.
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