数据、机器人和交易技术：金融市场是如何演变的

大数据和机器人过程自动化 (RPA) 对于主流人士来说可能是相对较新的概念，但十多年来它们一直是交易者不可或缺的一部分。 金融类型早已了解信息的价值，并且随着我们收集数据的集体能力的提高，交易者可以使用的工具数量也在增加。

大数据和机器人脱颖而出

我们必须回溯十多年才能看到自动交易即算法交易的开始。 正如商业教授所指出的，算法交易是在 1970 年代首次引入的。 随着计算机能够处理比以前更多的数据，程序员能够创建可以根据数学模型进行交易的产品。
计算机和人类之间的这种最初的协同作用已经达到了非凡的水平。 今天，超过 10% 的交易是由计算机执行的。 根据 The Trade 的数据，在美国和欧洲，算法交易占交易活动的 80%，占对冲基金交易活动的 10%。 所有这一切都意味着交易市场价值数十亿美元。 事实上，到 2024 年，MarketsandMarkets Analysis 的数据表明算法交易市场的价值将达到 18.8 亿美元。

算法交易的兴起

简而言之，自动交易是一项大生意。 然而，这并不是人们交易的唯一方式。 尽管机器人交易员很先进，但它们并不适用于所有情况。 然而，好消息是大数据不仅适用于计算机。 今天任何人都可以上网并访问大量数据。 例如，如果你想要 DXY（美元指数）的实时数据，你可以得到它。 在线数据中心不仅提供实时价格图表，还可以为您提供历史数据、突发新闻和专家分析。
而且，只是为了向组合中添加更多数据，您可以订阅“快照”报告，它提供与美元相关的任何事物的 Twitter 式更新。 如您所料，过多的信息并不仅仅集中在美元指数上。 您可以获得金融界任何事物的统计数据、报告和分析。 如果您想要标准普尔 500 指数的实时价格，您已经知道了。 如果您想了解华尔街的新闻更新，只需前往 CNBC 等媒体或使用社交媒体即可。

市场比以往任何时候都更加开放

如果您想分析价格数据，请下载 MetaTrader 4 等程序并使用众多图表工具中的一种。 简而言之，数字数据时代打开了金融领域的大门。 无论您是机器人还是人，都可以获得比以往更多的信息。 当然，这并不意味着交易更容易或结果更确定。 金融市场是不可预测的。 因此，无论您消耗多少数据，都不能保证交易成功。
但是，这里的重点是信息丰富。 这使得大众更容易进行交易。 这归结为两件事：数据的激增和机器人的兴起。 随着算法交易程序变得更加先进，对更多数字数据的需求也在增加。 这导致了创新的激增，使我们达到了大数据和 RPA 成为交易世界不可或缺的一部分的地步。 反过来，这使普通人比以往任何时候都更容易进入金融市场。

链接：https://www.analyticsinsight.net/data-bots-and-trading-techniques-how-the-financial-markets-have-evolved/

资料来源：https://www.analyticsinsight.net

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