Big Data a származékos kereskedésben (Stuart Smith)

Az elmúlt években a pénzügyi ágazat magáévá tette a big data erejét, hogy értékes betekintést nyerjen és jobb döntéshozatalt segítsen elő. A piaci trendek azonosításától és a mennyiségi kereskedési stratégiák kidolgozásától a csalások felderítéséig és a kockázatok kezeléséig a big data a pénzügyi szakemberek nélkülözhetetlen eszközévé vált.

A nagy adatokkal való munkavégzés egyik legfontosabb kihívása a pénzügyekben a feldolgozandó és elemzendő információ puszta mennyisége. A hagyományos adatfeldolgozó rendszerek gyakran nehezen kezelik a pénzügyi adatok nagyságát és összetettségét, ami lassú feldolgozási időket és korlátozott betekintést eredményez.

E kihívások leküzdése érdekében sok pénzintézet olyan fejlett technológiákhoz fordult, mint a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia (AI), hogy jelentést vonjanak ki hatalmas mennyiségű adatból. Ezek a technológiák lehetővé teszik a pénzügyi szakemberek számára, hogy nagy és összetett adatkészleteket gyorsan és pontosan elemezzenek, így értékes betekintést nyújtva az üzleti sikerhez.

Adatfeltárás

A Software as a Service (SaaS) szállítói a pénzügyi derivatívák piacán új típusú központosított adattárakat hoznak létre. Ezeket az üzleteket iparági együttműködési erőfeszítésekkel hozzák létre, ami azt jelenti, hogy a bennük lévő adatokat jellemzően több entitás ellenőrizte, és ezért sokkal jobb minőségűek, mint sok meglévő üzlet. Például az Acadia Margin Manager eszközén keresztül generált Margin-hívások és viták története mély betekintést nyújt az iparági résztvevők mechanikájába és viselkedésébe.

A cégek számára az ezekben az adattárolókban rejlő lehetőségek kiaknázása a kereskedelemben elérhető szállítókon keresztül lehetővé teszi az iparági összehasonlítást és a szakértői csoportok elemzését a mérőszámok széles skáláján. Ez kiszolgálja a végfelhasználó tömeges adatkészletek iránti igényét, amelyeket számtalan forrásból kell elemezni és felhasználni. A teljesítményre vonatkozó felfokozott nézetek révén az iparág a korábbi módszerekkel ellentétben sokkal átfogóbb elemzési típusokhoz és kockázatazonosítási módokhoz férhet hozzá.

A biztosítékok nagyobb automatizálása, a fedezetfelhívás folyamata, a kifizetések és a viták mind nyomon követhetők, és a korábbi adatok is lehívhatók. Ezek a kiegészítő funkciók, amelyek különböző adatközpontú felületeken és műszerfalakon jeleníthetők meg, áttekintést nyújtanak a cégeknek a teljes folyamatról, lehetőséget teremtve a működési hiányosságok azonosítására. A letéti felhívás történetének és teljesítményének történelmi kontextusa lehetővé teszi az intézmények számára, hogy jobban tisztában legyenek teljesítményükkel a származékos ügyletekből származó letéti felhívások kibocsátása során.

A gépi tanulás használata az adatok központosításában

A gépi tanulás használható az együttműködésen alapuló adatkészletek elemzésére, egyedi betekintést nyújtva, és még a viták előrejelzésére is, mielőtt azok bekövetkeznének. Ahogy az iparág érik, és az adatok és az automatizálás szélesebb körű elterjedését látja, új lehetőségeket kínál több probléma kezelésére, mielőtt azok formális vitává fajulnának.

Tekintettel az ISDA SIMM által a közelmúltban végrehajtott kezdeti fedezeti adatok újraszámítására, az újabb kétoldalú kockázati számítások nagyobb kihívások elé állítják. Míg a fizetési információk levezetésének új folyamata bonyolultabbá tette a viták megoldását, a hatalmas adatmennyiség lehetősége újabb lehetőségeket nyitott meg a vitás kérdések kezelésében. Nyílt forráskódú, szabványosított megoldások, jelentések és betekintések teljes skáláját biztosítják a kezdeti fedezet (IM) kitettségről. Az együttműködésen alapuló adattárak által teremtett lehetőségek új lehetőségeket kínálnak ezeknek a problémáknak a megoldására, a gépi automatizálás révén.

A szabályozási környezet és a gazdasági feltételek állandó változása az ipar további fejlődéséhez vezetett. Ahhoz, hogy megfeleljen ennek a fejlődésnek, és segítse az élvonalbeli cégeket az élen maradni, a nagy adatkészletek használata és elemzése elkerülhetetlenül hasonlóan rohamos ütemben nőtt. Akár mennyiségi megvalósításra, kockázatkezelésre, akár további iparági együttműködés ösztönzésére jelentkezik, kiemelten fontos, hogy az adathasználatot és -megosztást támogató képességek és programok is folyamatosan fejlődjenek.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.finextra.com/blogposting/23539/big-data-in-derivatives-trading?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs