大数据正在改变金融行业的三种方式 实时分析 算法建模 深度学习
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摘要：大数据在今天造成的影响力绝对是一石激起千层浪。热度正在以指数级速度扩展，影响深远。随着日益增加的、复杂的数据生成，将改变所有行业运作方式。金融业也不例外。目前每天都有新的2.5万亿字节的金融数据产生，这代表了以大数据的方式处理分析和利用信息的独特机会。深度学习和ai算法越来越多地被用于金融交易，以计算大量的结果，并做出普通人无法做到的预测和决策。现在金融和交易更多依赖于精准数据应用到商业决策模型中... ...
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大数据在今天造成的影响力绝对是一石激起千层浪。热度正在以指数级速度扩展，影响深远。随着日益增加的、复杂的数据生成，将改变所有行业运作方式。金融业也不例外。目前每天都有新的2.5万亿字节的金融数据产生，这代表了以大数据的方式处理分析和利用信息的独特机会。深度学习和ai算法越来越多地被用于金融交易，以计算大量的结果，并做出普通人无法做到的预测和决策。现在金融和交易更多依赖于精准数据应用到商业决策模型中。传统根据从计算出的风险和趋势中得出的推论作出决定。今天这个功能被大数据改写。他可以大规模计算，并从众多的资源中得出更准确的结论。
算法建模
金融分析不再仅仅是价格和行为的考察，更重要的是结合影响价格因素，社会和政治趋势等原则。大数据分析可用于预测模型，以估计投资回报率和可能的结果。增加对大数据的访问可以使数据更精确的预测，从而更有效地减轻与金融交易相关的固有风险。到目前为止，高频交易已经相当成功地被使用，大数据通常意味着增加处理时间。已经认识到利用大数据分析实现准确推断的价值和优势。
实时分析
算法交易是目前金融界的热门词汇。机器学习使计算机能够做出类似于人类的决定，以人们无法做到的速度和频率执行交易。商业原型包含了在特定时间交易的最佳价格，并减少了由于行为影响而产生的人为错误。实时分析有潜力提高高频交易公司和个人的投资能力，因为通过算法分析收集到的见解使竞争环境提供了所有人都可以访问的强大信息。算法交易的力量在于几乎无限的能力。你可以使用结构化和非结构化的数据，因此可以使用社交媒体，股市信息和新闻分析做出直观的判断。这种情景分析是非常有价值的，因为股市是一个容易受到影响的原型。
深度学习
深度学习的潜力还没完全发挥出来，创新应用的前景是不可估量的。深度学习使计算机能够通过从过去的错误中学习和使用逻辑，来基于新的信息来多次学习和做出决定。这样，这些技术可以提供超准确的认知。技术仍在发展，这种研究的特殊途径是从模型中消除人的情绪反应，并根据信息作出决定而没有情绪化。
大数据在金融交易中扮演着越来越重要的角色
在不久的将来大数据很有可能接管金融领域。大数据可以将更多的信息输入一个系统，大数据分析革命使得交易更加准确和透明; 随着大数据不断改革各行业的框架，金融行业正在采用大数据分析来保持交易的竞争优势。
本文参考
Gary Eastwood
IDG
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