Como o Big Data mudou as finanças

O que é Big Data?

A vasta proliferação de dados e as crescentes complexidades tecnológicas continuam a transformar a maneira como as indústrias operam e competem. Nos últimos anos, 90% dos dados no mundo foram criados como resultado da criação de 2,5 quintilhões de bytes de dados  diariamente. Comumente conhecido como big data, esse rápido crescimento e armazenamento cria oportunidades para coleta, processamento e análise de dados estruturados e não estruturados.

Como funciona o Big Data

Seguindo os 4 V’s do big data, as organizações usam dados e análises para obter informações valiosas para informar melhores decisões de negócios. Os setores que adotaram o uso de big data incluemestimativa de 84 por cento das empresas acreditam que aqueles sem uma estratégia de análise corre o risco de perder uma vantagem competitiva no mercado.

Os serviços financeiros, em particular, adotaram amplamente a análise de big data para informar melhores decisões de investimento com retornos consistentes. Em conjunto com o big data, a negociação algorítmica usa vastos dados históricos com modelos matemáticos complexos para maximizar os retornos do portfólio. A adoção contínua de big data inevitavelmente transformará o panorama dos serviços financeiros. No entanto, junto com seus benefícios aparentes, desafios significativos permanecem em relação à capacidade do big data de capturar o volume crescente de dados.

4 V’s de Big Data

Os 4 Vs são fundamentais para o big data: volume, variedade, veracidade e velocidade. Enfrentando o aumento da concorrência, restrições regulatórias e necessidades dos clientes, as instituições financeiras estão buscando novas maneiras de alavancar a tecnologia para ganhar eficiência. Dependendo do setor, as empresas podem usar certos aspectos do big data para obter uma vantagem competitiva.

Velocidade é a velocidade na qual os dados devem ser armazenados e analisados. A Bolsa de Valores de Nova York captura 1 terabyte de informações por dia. Em 2016, havia cerca de 18,9 bilhões de conexões de rede, com cerca de 2,5 conexões por pessoa na Terra.  As instituições financeiras podem se diferenciar da concorrência focando no processamento rápido e eficiente das negociações.

Big data pode ser categorizado como dados estruturados ou não estruturados. Dados não estruturados são informações desorganizadas e que não se enquadram em um modelo pré-determinado. Isso inclui dados coletados de fontes de mídia social, que ajudam as instituições a coletar informações sobre as necessidades dos clientes. Os dados estruturados são as informações já gerenciadas pela organização em bancos de dados relacionais e planilhas. Como resultado, as várias formas de dados devem ser gerenciadas ativamente para informar melhores decisões de negócios.

O crescente volume de dados de mercado representa um grande desafio para as instituições financeiras. Junto com os vastos dados históricos, os mercados bancários e de capitais precisam gerenciar ativamente os dados do ticker. Da mesma forma, bancos de investimento e firmas de gestão de ativos usam dados volumosos para tomar decisões de investimento sólidas. As empresas de seguro e aposentadoria podem acessar informações de apólices e sinistros anteriores para gerenciamento ativo de riscos.

Negociação Algorítmica

O comércio algorítmico tornou-se sinônimo de big data devido às crescentes capacidades dos computadores. O processo automatizado permite que programas de computador executem negociações financeiras em velocidades e frequências que um operador humano não consegue. Dentro dos modelos matemáticos, a negociação algorítmica fornece negociações executadas com os melhores preços possíveis e colocação de negociação oportuna e reduz erros manuais devido a fatores comportamentais.

As instituições podem restringir algoritmos de forma mais eficaz para incorporar grandes quantidades de dados, aproveitando grandes volumes de dados históricos para estratégias de backtest, criando assim investimentos menos arriscados. Isso ajuda os usuários a identificar dados úteis para manter, bem como dados de baixo valor para descartar. Dado que os algoritmos podem ser criados com dados estruturados e não estruturados, incorporar notícias em tempo real, mídia social e dados de ações em um mecanismo algorítmico pode gerar melhores decisões de negociação. Ao contrário da tomada de decisão, que pode ser influenciada por fontes variadas de informação, emoção humana e preconceito, as negociações algorítmicas são executadas exclusivamente em modelos e dados financeiros.

Os consultores Robo usam teoria do portfólio moderno, que normalmente endossa investimentos de longo prazo para manter retornos consistentes e requer interação mínima com consultores financeiros humanos.

Desafios

Apesar da adoção cada vez maior do setor de serviços financeiros de big data, desafios significativos ainda existem no campo. Mais importante ainda, a coleta de vários dados não estruturados apóia as preocupações com a privacidade. As informações pessoais podem ser coletadas sobre a tomada de decisão de um indivíduo por meio de mídias sociais, e-mails e registros de saúde.

Especificamente nos serviços financeiros, a maioria das críticas recai sobre a análise de dados. O grande volume de dados requer maior sofisticação das técnicas estatísticas para obter resultados precisos. Em particular, os críticos superestimam o sinal para o ruído como padrões de correlações espúrias, representando resultados estatisticamente robustos puramente por acaso. Da mesma forma, algoritmos baseados na teoria econômica geralmente apontam para oportunidades de investimento de longo prazo devido a tendências em dados históricos. A produção eficiente de resultados que apoiem uma estratégia de investimento de curto prazo são desafios inerentes aos modelos preditivos.

The Bottom Line

O big data continua a transformar a paisagem de vários setores, principalmente de serviços financeiros. Muitas instituições financeiras estão adotando análises de big data para manter uma vantagem competitiva. Por meio de dados estruturados e não estruturados, algoritmos complexos podem executar negociações usando várias fontes de dados. A emoção e o preconceito humanos podem ser minimizados por meio da automação; no entanto, o comércio com análise de big data tem seu próprio conjunto específico de desafios. Os resultados estatísticos produzidos até agora não foram totalmente adotados devido à relativa novidade do campo. No entanto, com a tendência dos serviços financeiros em direção a big data e automação, a sofisticação das técnicas estatísticas aumentará a precisão.