Data Besar dalam Perdagangan Derivatif (Stuart Smith)

Dalam beberapa tahun terakhir, industri keuangan telah merangkul kekuatan data besar untuk mendapatkan wawasan berharga dan mendorong pengambilan keputusan yang lebih baik. Dari mengidentifikasi tren pasar dan membuat strategi perdagangan kuantitatif hingga mendeteksi penipuan dan mengelola risiko, data besar telah menjadi alat yang sangat diperlukan bagi para profesional keuangan.

Salah satu tantangan utama bekerja dengan data besar di bidang keuangan adalah banyaknya informasi yang harus diproses dan dianalisis. Sistem pemrosesan data tradisional sering kesulitan menangani skala dan kompleksitas data keuangan, yang menyebabkan waktu pemrosesan lambat dan wawasan terbatas.

Untuk mengatasi tantangan ini, banyak lembaga keuangan beralih ke teknologi canggih seperti pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan (AI) untuk mengekstraksi makna dari sejumlah besar data. Teknologi ini memungkinkan profesional keuangan untuk menganalisis kumpulan data yang besar dan kompleks dengan cepat dan akurat, memberikan wawasan berharga yang dapat membantu mendorong kesuksesan bisnis.

Eksplorasi Data

Vendor Perangkat Lunak sebagai Layanan (SaaS) ke pasar derivatif keuangan menciptakan tipe baru penyimpanan data terpusat. Toko-toko ini dibuat melalui upaya kolaboratif industri yang berarti bahwa data yang dikandungnya biasanya telah divalidasi oleh banyak entitas dan karenanya memiliki kualitas yang jauh lebih tinggi daripada banyak toko yang ada. Misalnya, sejarah panggilan Margin dan perselisihan yang dihasilkan melalui alat Manajer Margin Acadia memberikan wawasan mendalam tentang mekanisme dan perilaku peserta industri.

Bagi perusahaan, mewujudkan potensi penyimpanan data ini melalui vendor yang tersedia secara komersial memungkinkan perbandingan di seluruh industri dan analisis kelompok sejawat di seluruh spektrum metrik yang luas. Layanan ini memenuhi kebutuhan pengguna akhir akan kumpulan data massal untuk dianalisis dan diambil dari berbagai sumber. Melalui pandangan yang lebih tinggi tentang kinerja ini, industri sekarang memiliki akses ke jenis analisis yang jauh lebih komprehensif dan cara untuk mengidentifikasi risiko, tidak seperti metode sebelumnya.

Otomatisasi agunan yang lebih besar, proses margin call, pembayaran, dan perselisihan semuanya dapat dilacak dan data sebelumnya dapat diambil. Fitur tambahan ini, yang dapat disajikan dalam antarmuka dan dasbor data-sentris yang berbeda, akan memberi perusahaan pandangan tentang proses end-to-end mereka, menciptakan peluang untuk mengidentifikasi inefisiensi operasional. Memiliki konteks historis dari riwayat dan kinerja margin call memungkinkan institusi untuk memiliki kesadaran yang lebih baik tentang kinerja mereka dalam penerbitan margin call dari derivatif.

Penggunaan pembelajaran mesin dalam memusatkan data

Pembelajaran mesin dapat digunakan untuk menganalisis kumpulan data kolaboratif dan memberikan wawasan unik dan bahkan memprediksi perselisihan sebelum terjadi. Saat industri semakin matang dan melihat adopsi data dan otomatisasi yang lebih besar, ini memberikan peluang baru untuk menangani lebih banyak masalah sebelum meningkat menjadi perselisihan formal.

Mengingat penghitungan ulang data margin awal oleh ISDA SIMM baru-baru ini, terdapat tantangan yang lebih besar dengan perhitungan risiko dua sisi yang lebih baru. Sementara proses baru untuk memperoleh informasi pembayaran telah membuat penyelesaian sengketa menjadi lebih rumit, potensi data dalam jumlah besar telah membuka opsi baru saat menangani masalah sengketa. Solusi standar dan bersumber terbuka, dapat menyediakan berbagai laporan dan wawasan tentang paparan margin awal (IM). Peluang yang diciptakan melalui repositori data kolaboratif memberikan opsi baru untuk menyelesaikan masalah ini, melalui otomatisasi mesin.

Lingkungan peraturan dan perubahan kondisi ekonomi yang konstan telah menyebabkan industri ini terus berkembang. Untuk menyamai evolusi itu, dan membantu perusahaan terdepan tetap di depan, penggunaan dan analisis kumpulan data besar pasti telah tumbuh dengan kecepatan ingar-bingar yang sama. Apakah menerapkan implementasi quant, manajemen risiko, atau untuk mendorong kolaborasi industri lebih lanjut, sangat penting bahwa kemampuan dan program untuk mendukung penggunaan dan berbagi data terus berkembang juga.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.finextra.com/blogposting/23539/big-data-in-derivatives-trading?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs