16 mai 2021

Comment le Big Data peut révolutionner l’investissement boursier

Par admin2020

Nous consommons des données. UNE parcelle de celui-ci. Naturellement, il est difficile d’estimer le montant exact. Cependant, selon une estimation récente, environ 18 zettaoctets de données avaient été créés en 2018, et ce nombre passerait à 175 zettaoctets d’ici 2025. Un zettaoctet équivaut à un milliard de téraoctets; ce sont des données volumineuses en un mot.

Et dans un environnement riche en transactions tel que les marchés financiers, les mégadonnées ont le potentiel de changer la façon dont les gens fonctionnent. Bien que le secteur financier ait tardé à l’adopter, les mégadonnées peuvent aider à analyser et à interpréter les tendances et autres informations qui ne pouvaient pas être quantifiées auparavant.

Les mégadonnées peuvent être utilisées en conjonction avec l’apprentissage automatique et l’analyse prédictive pour faire des prédictions irréalistes ou impossibles dans le passé. Bien que cela nécessite toujours une interaction humaine, les mégadonnées peuvent aider à éclairer les décisions commerciales de toutes nouvelles manières.

Données non structurées

L’utilisation de données non structurées est l’un des changements clés possibles grâce au big data. Données structurées qui peuvent être quantifiées et stockées facilement. Dans le contexte de en investissant, nous pouvons imaginer des informations telles que le cours historique de l’action d’une action.

À l’inverse, les données non structurées ne sont pas si faciles à quantifier. Cela peut prendre la forme de discours, de langage ou d’images. Dans le passé, ces choses ne pouvaient pas être quantifiées. Mais, comme les investisseurs ne le savent que trop bien, la confiance des investisseurs a de grandes implications sur le prix des le stock d’une entreprise.

Plus généralement, les données non structurées nous permettront de collecter des données à partir de plus de sources, ce qui peut créer une image plus complète de comment fait une entreprise. Cela peut inclure la valeur et l’élan. Dans l’état actuel des choses, de nombreux investisseurs ont du mal à comprendre la vraie valeur d’entreprises comme Tesla (TSLA) – les données volumineuses peuvent aider à brosser un tableau plus clair.

Apprentissage automatique

Des technologies telles que le traitement du langage naturel (PNL) peuvent nous aider à extraire ce sentiment d’articles de presse et d’autres textes. Entre autres fonctions, la PNL est une technologie qui aide les ordinateurs à comprendre le sentiment dans le texte.

Google a récemment mis en œuvre la PNL. Avant cette implémentation, si vous recherchiez «les chats sont mignons», vous obtiendrez des pages contenant ce texte, mais pas celles contenant «les chats sont adorables». Grâce à la PNL, les ordinateurs peuvent désormais comprendre que la signification des deux expressions est essentiellement la même.

Ainsi, la PNL peut être utilisée avec les mégadonnées pour mieux comprendre la confiance globale (ou son absence) dans un stock. Cela peut permettre aux analystes d’évaluer rapidement les entreprises à un niveau élevé au lieu d’avoir à passer au crible des articles de presse individuels.

Utiliser l’analytique pour prendre de meilleures décisions d’investissement

Le Big Data a le potentiel de permettre de meilleures décisions d’investissement. Pour les gestionnaires de placements, la sélection des placements a toujours été une question de données. Cependant, le big data leur permettra de travailler avec beaucoup plus de sources de données de manière plus sophistiquée.

Par exemple, la plupart des décisions d’investissement dans le passé reposaient uniquement sur cela – le passé. Ils se sont appuyés sur des données passées (et actuelles) telles que les variations du cours de l’action et le bénéfice par action. Mais comme la plupart des investisseurs le savent, les performances passées ne garantissent pas les performances futures. Cependant, le Big Data combiné à l’apprentissage automatique pourrait nous permettre de créer des modèles prédictifs qui interprètent mieux les données passées. Selon CME Group:

«De nouvelles capacités de modélisation liées à l’approche Big Data, telles que l’analyse prédictive et l’apprentissage automatique, pourraient changer la nature de la recherche d’investissement en créant des modèles qui« pensent »et sont capables de tirer des conclusions prospectives. Cela pourrait conduire à une convergence des modèles fondamentaux quantitatifs axés sur la valeur avec des programmes de négociation systématiques axés sur le prix. Le résultat pourrait être un nouveau type de gestion de portefeuille automatisée qui se concentre sur la «valeur future» et agit sur des événements «probables» qui ne se sont peut-être pas encore produits ou n’ont pas été annoncés. »

Les implications de ceci sont extrêmement excitantes, en particulier pour les robots-conseillers tels que Amélioration et d’autres. Ces nouveaux algorithmes pourraient créer de nouveaux et meilleurs résultats qui pourraient même ne pas avoir à compter sur des fonds négociés en bourse (ETF). Ce n’est que de la spéculation, mais si possible, cela pourrait permettre une meilleure performance tout en évitant les frais facturés par les ETF.

L’apport humain est toujours indispensable

Bien que le Big Data ait le potentiel de s’améliorer considérablement décisions d’investissement, cela ne veut pas dire que c’est une solution «définissez-le et oubliez-le». Ces technologies sont des outils très puissants, mais ce ne sont que des outils. Ils doivent être soigneusement cultivés et calibrés pour obtenir le meilleur résultat.

Quiconque a utilisé un outil d’analyse ou de rapport le comprend. Ils peuvent fournir une mine d’informations absolue, mais uniquement si vous configurez les bons rapports et alertes. Néanmoins, le big data signifiera être capable de comprendre les conditions du marché d’une manière qui n’était pas possible auparavant.

«Les gestionnaires de portefeuille exercent leur jugement lors de la sélection des données et des analyses que nous utilisons pour investir, ainsi que lors de l’examen et de l’approbation de chaque transaction dans chaque portefeuille», déclare Takashi Suwabe, gestionnaire de portefeuille chez GSAM. «Il s’agit de garantir que toutes les positions du portefeuille ont un sens – qu’elles sont économiquement intuitives et de taille appropriée compte tenu des conditions actuelles du marché. Nous n’avons pas d’ordinateur dans le coin, simplement en train de tirer sur des métiers sans interaction humaine. »

Suwabe poursuit en disant qu’il ne s’agit pas seulement de sélectionner un investissement, mais de trouver une nouvelle façon de sélectionner des actions. «Les facteurs d’investissement doivent être fondés sur des bases fondamentales et motivés par des considérations économiques, et les données nous permettent de tester empiriquement nos hypothèses d’investissement», dit-il. En d’autres termes, il ne s’agit pas seulement d’essayer de faire de meilleurs choix, mais d’améliorer la façon dont vous analysez les investissements. Il s’agit d’une approche plus holistique qui deviendra une réalité avec le Big Data.

Investir pour l’avenir – dans l’avenir

Il y aura de nombreux changements dans la façon dont les entreprises font des affaires dans les années 2020. D’une automatisation accrue à davantage d’activités menées sur Plateformes de commerce électronique, la façon dont nous avons fait les choses dans le passé ne sera pas la voie à suivre.

Et, en effet, le big data offre de nombreuses possibilités d’investissement nouvelles et intéressantes. Bien que certains gestionnaires de placements utilisent des mesures avancées pour analyser les entreprises, ils sont néanmoins limités par les capacités humaines. La «datafication» des données non structurées, associée à des technologies telles que l’apprentissage automatique et l’analyse prédictive, améliorera considérablement les connaissances des gestionnaires de fonds.

Une intervention humaine est toujours nécessaire, bien que ce soit probablement préférable. Sinon, vous auriez un ordinateur effectuant un grand nombre de transactions dont vous ne pouvez qu’espérer ne pas être mal avisées. Cela étant dit, les mégadonnées ont le potentiel de révolutionner les décisions d’investissement et de supprimer une grande partie de la spéculation pour ceux qui préfèrent une croissance plus sûre et plus fiable.

Ainsi, nous pouvons améliorer les résultats des investissements en effectuant de meilleurs investissements plus éclairés. Maintenant, tout ce dont nous avons besoin, ce sont les données.









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