Big Data nel trading di derivati ​​(Stuart Smith)

Negli ultimi anni, il settore finanziario ha abbracciato il potere dei big data per ottenere informazioni preziose e guidare un processo decisionale migliore. Dall'identificazione delle tendenze del mercato e dalla creazione di strategie di trading quantitative al rilevamento delle frodi e alla gestione del rischio, i big data sono diventati uno strumento indispensabile per i professionisti della finanza.

Una delle principali sfide del lavorare con i big data in finanza è l'enorme quantità di informazioni che devono essere elaborate e analizzate. I sistemi di elaborazione dati tradizionali spesso faticano a gestire la scala e la complessità dei dati finanziari, con tempi di elaborazione lenti e insight limitati.

Per superare queste sfide, molte istituzioni finanziarie si sono rivolte a tecnologie avanzate come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale (AI) per estrarre significato da grandi quantità di dati. Queste tecnologie consentono ai professionisti della finanza di analizzare set di dati ampi e complessi in modo rapido e accurato, fornendo informazioni preziose che possono contribuire al successo aziendale.

Esplorazione dei dati

I fornitori di Software as a Service (SaaS) per il mercato dei derivati ​​finanziari stanno creando nuovi tipi di data store centralizzati. Questi negozi vengono creati attraverso sforzi di collaborazione del settore, il che significa che i dati che contengono sono stati generalmente convalidati da più entità ed è quindi di qualità molto superiore rispetto a molti negozi esistenti. Ad esempio, la cronologia delle richieste di margine e delle controversie generate tramite lo strumento Margin Manager di Acadia fornisce approfondimenti sui meccanismi e sui comportamenti dei partecipanti al settore.

Per le aziende, realizzare il potenziale di questi archivi di dati attraverso fornitori disponibili in commercio sta consentendo confronti a livello di settore e analisi di gruppi di pari attraverso un ampio spettro di metriche. Ciò soddisfa la necessità dell'utente finale di set di dati di massa da analizzare e attingere da una miriade di fonti. Grazie a queste opinioni approfondite sulle prestazioni, il settore ha ora accesso a tipi di analisi e modi molto più completi per identificare il rischio, a differenza dei metodi precedenti.

È stato possibile tenere traccia di una maggiore automazione delle garanzie collaterali, del processo di richiesta di margine, dei pagamenti e delle controversie e si possono attingere ai dati precedenti. Queste funzionalità aggiuntive, che possono essere presentate in diverse interfacce e dashboard incentrate sui dati, forniranno alle aziende una panoramica del loro processo end-to-end, creando un'opportunità per identificare le inefficienze operative. Avere il contesto storico sia della storia della richiesta di margine che della performance consente agli istituti di avere una migliore consapevolezza della propria performance nell'emissione di richieste di margine da derivati.

L'uso dell'apprendimento automatico nella centralizzazione dei dati

L'apprendimento automatico può essere utilizzato per analizzare set di dati collaborativi e fornire approfondimenti unici e persino prevedere controversie prima che si verifichino. Man mano che il settore matura e vede una maggiore adozione di dati e automazione, offre nuove opportunità per affrontare più problemi prima che vengano trasformati in una controversia formale.

Dato il recente ricalcolo dei dati del margine iniziale da parte di ISDA SIMM, ora ci sono maggiori sfide con i nuovi calcoli del rischio bilaterale. Mentre un nuovo processo di derivazione delle informazioni sui pagamenti ha reso più complicata la risoluzione delle controversie, il potenziale di enormi quantità di dati ha aperto nuove opzioni nella gestione delle controversie. Le soluzioni open source e standardizzate possono fornire una gamma completa di report e approfondimenti sull'esposizione del margine iniziale (IM). Le opportunità create attraverso archivi di dati collaborativi forniscono nuove opzioni per risolvere questi problemi, attraverso l'automazione delle macchine.

Il contesto normativo e il costante cambiamento delle condizioni economiche hanno fatto sì che il settore continuasse ad evolversi. Per adeguarsi a tale evoluzione e aiutare le aziende all'avanguardia a rimanere all'avanguardia, l'uso e l'analisi di grandi set di dati sono inevitabilmente cresciuti a un ritmo altrettanto frenetico. Che si tratti di candidature per implementazioni quantitative, gestione del rischio o per promuovere un'ulteriore collaborazione nel settore, è fondamentale che anche le capacità ei programmi per supportare l'utilizzo e la condivisione dei dati continuino a svilupparsi.

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