Big Data i derivathandel (Stuart Smith)

I de seneste år har den finansielle industri omfavnet kraften i big data til at opnå værdifuld indsigt og drive bedre beslutningstagning. Fra at identificere markedstendenser og skabe kvantitative handelsstrategier til opdagelse af svindel og risikostyring, er big data blevet et uundværligt værktøj for finansprofessionelle.

En af de vigtigste udfordringer ved at arbejde med big data i finans er den store mængde information, der skal behandles og analyseres. Traditionelle databehandlingssystemer har ofte svært ved at håndtere omfanget og kompleksiteten af ​​finansielle data, hvilket fører til langsomme behandlingstider og begrænset indsigt.

For at overvinde disse udfordringer har mange finansielle institutioner henvendt sig til avancerede teknologier såsom maskinlæring og kunstig intelligens (AI) for at udtrække mening fra enorme mængder data. Disse teknologier gør det muligt for finansprofessionelle at analysere store og komplekse datasæt hurtigt og præcist, hvilket giver værdifuld indsigt, der kan hjælpe med at drive virksomhedens succes.

Dataudforskning

Software as a Service (SaaS) leverandører til markedet for finansielle derivater skaber nye typer af centraliserede datalagre. Disse butikker skabes gennem industrisamarbejde, hvilket betyder, at de data, de indeholder, typisk er blevet valideret af flere enheder og derfor er af en meget højere kvalitet end mange eksisterende butikker. For eksempel giver historien om Margin-opkald og tvister genereret gennem Acadias Margin Manager-værktøj dyb indsigt i mekanikken og adfærden hos industrideltagere.

For virksomheder er det at realisere potentialet i disse datalagre gennem kommercielt tilgængelige leverandører at muliggøre sammenligninger i hele branchen og peer group-analyser på tværs af et bredt spektrum af målinger. Dette servicerer slutbrugerens behov for massedatasæt, der skal analyseres og trækkes på fra et utal af kilder. Gennem disse øgede syn på ydeevne har industrien nu adgang til meget mere omfattende typer analyser og måder at identificere risiko på, i modsætning til tidligere metoder.

Større automatisering af sikkerhedsstillelse, margin call-processen, betalinger og tvister har alle været i stand til at spores, og tidligere data kan trækkes på. Disse yderligere funktioner, som kan præsenteres i forskellige datacentrerede grænseflader og dashboards, vil give virksomhederne et overblik over deres end-to-end-proces, hvilket skaber en mulighed for at identificere operationelle ineffektiviteter. At have den historiske kontekst af både margin call-historikken og ydeevnen gør det muligt for institutioner at få bedre bevidsthed om deres præstationer inden for udstedelse af margin calls fra derivater.

Brugen af ​​maskinlæring til centralisering af data

Maskinlæring kan bruges til at analysere samarbejdsdatasæt og give unik indsigt og endda forudsige tvister, før de opstår. Efterhånden som industrien modnes og ser større anvendelse af data og automatisering, giver det nye muligheder for at håndtere flere problemer, før de eskaleres til at blive en formel tvist.

I betragtning af ISDA SIMM's nylige genberegning af indledende margindata, er der nu større udfordringer med de nyere tosidede risikoberegninger. Mens en ny proces med at udlede betalingsoplysninger har gjort det mere kompliceret at løse tvister, har potentialet for enorme mængder data åbnet op for nyere muligheder ved håndtering af tvister. Open source, standardiserede løsninger, kan give et komplet udvalg af rapporter og indsigt om initial margin (IM) eksponering. De muligheder, der skabes gennem samarbejdsdatalagre, giver nye muligheder for at løse disse problemer gennem maskinautomatisering.

Det regulatoriske miljø og konstante ændringer af økonomiske forhold har fået industrien til at fortsætte med at udvikle sig. For at matche denne udvikling og hjælpe banebrydende virksomheder med at være på forkant, er brugen og analysen af ​​store datasæt uundgåeligt vokset i et tilsvarende frenetisk tempo. Uanset om du ansøger om kvantimplementeringer, risikostyring eller for at drive yderligere industrisamarbejde, er det altafgørende, at mulighederne og programmerne til at understøtte databrug og -deling også fortsætter med at udvikle sig.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
• Kilde: https://www.finextra.com/blogposting/23539/big-data-in-derivatives-trading?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs