ビッグデータとファイナンス - ダミー

巨額のデータによって劇的に影響を受けた金融業界の1つの分野は、銀行やその他の金融機関の取引活動です。例としては、非常に短い時間間隔で大量の取引を実行する能力に依存する、比較的新しい取引モードである高頻度取引（HFT）が挙げられる。 HFTのトレーダーは、膨大な数の取引を実行することによってお金を稼いでいます。それぞれの取引では、わずかな利益しか得られません。

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伝統的なトレーダーとは異なり、HFTトレーダーは長時間のポジションを保つことを試みておらず、金利、為替相場、コモディティ価格、そうです。 HFT取引の成功は、市場価格の急激な変動に基づいているため、執行のスピードに大きく依存します。過去数年間にHFT取引に専念してきたリソースが増え、ますます高速化しているハードウェアやソフトウェアの「軍拡競争」につながり、高周波取引の収益性は低下しています。取引のスピードが増すにつれて、スピードだけに基づいてお金を稼ぐ能力が低下しました。さらにスピードの向上により、着実に収益が減少しています。トランザクションあたりの利益は急減しました。その結果、成功した取引はハードウェアに依存することが少なくなり、洗練された取引アルゴリズムの形でソフトウェアに依存します。

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アルゴリズム

は、レシピのような手続きを実行するために使用される一連の命令です。アルゴリズムは、計算機科学者によって、数学的演算の実行など、さまざまなタスクの実行方法をコンピュータに指示するために頻繁に使用されます。 トレーディング戦略のための高度なアルゴリズムの使用には、過去のデータをアイデアで検証してお金を賭けることができるなど、潜在的な利点がいくつかあります。 HFT取引では、すぐに実施される必要があるため、潜在的な取引戦略をテストする時間はありません。