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在算法交易中使用大數據分析

大數據 算法
隨著大數據的蓬勃發展及其在股票市場上的應用,特別是算法交易,使得投資者獲得了良好的回報。認識到在大數據領域的潛力,Intellipaat正在提供關于大數據和數據科學的課程。

你知不知道沃倫自助餐值5000克?與所有的反對者和懷疑論者相反,快速賺大錢的較好方法就是在股票市場交易。這是從沃倫·巴菲特、彼得·林奇、本杰明·格雷厄姆、卡爾·伊坎、安東尼·博爾頓、拉凱什·朱恩瓦拉和其他許多人的成功和財富中可以看出的。

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在印度一家算法交易公司Square off進行的一項調查中,股票共同基金在過去20年中對投資的資本進行了大約30倍的升值。這是回報,盡管有各種可能,如美國雙塔襲擊,凱坦帕雷赫騙局,哈沙德梅塔騙局,卡吉爾戰爭,2008年全球衰退,政治后果等。因此,股票市場是一種很好的投資選擇,盡管存在風險。

隨著大數據的蓬勃發展及其在股票市場上的應用,特別是算法交易,使得投資者獲得了良好的回報。認識到在大數據領域的潛力,Intellipaat正在提供關于大數據和數據科學的課程。

投資銀行使用具有復雜機制的算法交易來從有洞察力的數據中得出商業投資決定。算法交易涉及使用復雜的數學來以非常高的速度衍生產品、股票、外匯匯率和商品的買賣訂單。算法交易系統的核心部分是估計潛在交易的風險回報比率,然后觸發買賣行為。風險分析師幫助銀行獲得交易和執行規則。市場風險是風險分析師根據資產組合中資產價值的變化來估算的。估計投資組合的風險因素所涉及的計算約為數十億。

市場數據的相互關系

投資研究日復一日地完成的日子已經過去了。投資銀行已將風險評估從日間提高到日內。現在,市場波動比以往任何時候都要大。RBI利率,政府的主要政策,SEBI的新聞,季度業績,地緣政治事件和許多其他因素在幾秒鐘內對市場產生了巨大的影響。當這種波動發生時,直接影響金融工具的價值。這些投資銀行的投資組合非常龐大,而且往往包括多種金融工具。一家銀行可能擁有股票、期權和期貨的投資組合。因此,算法交易適用于銀行的所有工具。

日內風險分析中的大數據

就投資銀行而言,日內風險分析涉及對整個投資組合進行定價,并估算銀行特定客戶的每一種金融工具。僅僅為了得到100天內購買或銷售一種儀器的場景,就必須進行大約一百萬次計算。它必須做得如此之快,貿易行動應該在幾乎實時的情況下產生。算法交易本質上就是這一步,在短時間內,阿爾戈交易公司對交易行為進行評估和生成。

這樣的計算方法是使用大量的高度并行計算。這反過來又可以通過使用GPU(圖形處理單元)來實現。使用單個GPU,兩家公司在一天內就能在大約一千萬個場景中找到價值。想象一下,當使用多個卡片并行處理整個計算時,可以做些什么。銀行可以在幾分鐘內對整個投資組合進行分析。銀行也在使用風險預測分析來推銷他們的產品。考慮一下客戶向銀行申請信用卡。這里將使用風險管理工具。

使用算法交易的公司

印度有三家著名的算法交易和投資公司,分別是Minance、Square off和ReturWealth。每家公司都有一套自己的特色和獨特的股票市場方法。目前,該公司與各種罷工價格的優質衍生產品進行了期權賣空交易。他們提供了五種不同的風險簡介,編號為1到5.1是風險最小的,而5是風險較大的。Minance目前管理著250多克雷的基金,并于最近推出了其股票產品Bloom。Minance將利潤的10%作為演出費用。它不在一天之內交易。

SquareOff和 Returnwealth進行盤中交易,這比Minance的風險更大。他們倆都把利潤的20%作為演出費用。不同的是,Square off在日內做了大量的各種工具交易,而ReturWealth只處理Nifty期貨。2016年11月,兩家公司都出現了資產縮水,投資者資金和聲譽受損。

前路

你知道嗎,零售交易者在較短的時間內,如0-15分鐘的盤中交易變得非常困難?原因是公司使用的算法交易會立即觸發買入或在積極的工具上賣出訂單。在印度不允許使用算法交易的零售交易者在其貿易行為中并不是那么迅速。算法交易,將把股票市場的交易和投資提升到一個全新的水平。HNIS、投資銀行、對沖基金正利用它在股市賺大錢。隨著大數據能力的日益增長,算法的改進交易也肯定會隨之而來。

責任編輯:未麗燕 來源: 網絡大數據
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