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在算法交易中使用大数据分析
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时间:2018-07-12
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[ 导读 ] 随着大数据的蓬勃发展及其在股票市场上的应用,特别是算法交易,使得投资者获得了良好的回报。认识到在大数据领域的潜力,Intellipaat正在提供关于大数据和数据科学的课程。
你知不知道沃伦自助餐值5000克?与所有的反对者和怀疑论者相反,快速赚大钱的较好方法就是在股票市场交易。这是从沃伦·巴菲特、彼得·林奇、本杰明·格雷厄姆、卡尔·伊坎、安东尼·博尔顿、拉凯什·朱恩瓦拉和其他许多人的成功和财富中可以看出的。

在印度一家算法交易公司Square off进行的一项调查中,股票共同基金在过去20年中对投资的资本进行了大约30倍的升值。这是回报,尽管有各种可能,如美国双塔袭击,凯坦帕雷赫骗局,哈沙德梅塔骗局,卡吉尔战争,2008年全球衰退,政治后果等。因此,股票市场是一种很好的投资选择,尽管存在风险。

随着大数据的蓬勃发展及其在股票市场上的应用,特别是算法交易,使得投资者获得了良好的回报。认识到在大数据领域的潜力,Intellipaat正在提供关于大数据和数据科学的课程。

投资银行使用具有复杂机制的算法交易来从有洞察力的数据中得出商业投资决定。算法交易涉及使用复杂的数学来以非常高的速度衍生产品、股票、外汇汇率和商品的买卖订单。算法交易系统的核心部分是估计潜在交易的风险回报比率,然后触发买卖行为。风险分析师帮助银行获得交易和执行规则。市场风险是风险分析师根据资产组合中资产价值的变化来估算的。估计投资组合的风险因素所涉及的计算约为数十亿。

市场数据的相互关系

投资研究日复一日地完成的日子已经过去了。投资银行已将风险评估从日间提高到日内。现在,市场波动比以往任何时候都要大。RBI利率,政府的主要政策,SEBI的新闻,季度业绩,地缘政治事件和许多其他因素在几秒钟内对市场产生了巨大的影响。当这种波动发生时,直接影响金融工具的价值。这些投资银行的投资组合非常庞大,而且往往包括多种金融工具。一家银行可能拥有股票、期权和期货的投资组合。因此,算法交易适用于银行的所有工具。

日内风险分析中的大数据

就投资银行而言,日内风险分析涉及对整个投资组合进行定价,并估算银行特定客户的每一种金融工具。仅仅为了得到100天内购买或销售一种仪器的场景,就必须进行大约一百万次计算。它必须做得如此之快,贸易行动应该在几乎实时的情况下产生。算法交易本质上就是这一步,在短时间内,阿尔戈交易公司对交易行为进行评估和生成。

这样的计算方法是使用大量的高度并行计算。这反过来又可以通过使用GPU(图形处理单元)来实现。使用单个GPU,两家公司在一天内就能在大约一千万个场景中找到价值。想象一下,当使用多个卡片并行处理整个计算时,可以做些什么。银行可以在几分钟内对整个投资组合进行分析。银行也在使用风险预测分析来推销他们的产品。考虑一下客户向银行申请信用卡。这里将使用风险管理工具。

使用算法交易的公司

印度有三家著名的算法交易和投资公司,分别是Minance、Square off和ReturWealth。每家公司都有一套自己的特色和独特的股票市场方法。目前,该公司与各种罢工价格的优质衍生产品进行了期权卖空交易。他们提供了五种不同的风险简介,编号为1到5.1是风险最小的,而5是风险较大的。Minance目前管理着250多克雷的基金,并于最近推出了其股票产品Bloom。Minance将利润的10%作为演出费用。它不在一天之内交易。

SquareOff和 Returnwealth进行盘中交易,这比Minance的风险更大。他们俩都把利润的20%作为演出费用。不同的是,Square off在日内做了大量的各种工具交易,而ReturWealth只处理Nifty期货。2016年11月,两家公司都出现了资产缩水,投资者资金和声誉受损。

前路

你知道吗,零售交易者在较短的时间内,如0-15分钟的盘中交易变得非常困难?原因是公司使用的算法交易会立即触发买入或在积极的工具上卖出订单。在印度不允许使用算法交易的零售交易者在其贸易行为中并不是那么迅速。算法交易,将把股票市场的交易和投资提升到一个全新的水平。HNIS、投资银行、对冲基金正利用它在股市赚大钱。随着大数据能力的日益增长,算法的改进交易也肯定会随之而来。

英文原文:https://www.smartdatacollective.com/use-big-data-analytics-algorithmic-trading/

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