Big Data dans le trading de produits dérivés

Ces dernières années, le secteur financier a adopté la puissance du Big Data pour obtenir des informations précieuses et améliorer la prise de décision. De l’identification des tendances du marché à la création de stratégies de trading quantitatives en passant par la détection des fraudes et la gestion des risques, le big data est devenu un outil indispensable pour les professionnels de la finance.

L’un des principaux défis de l’utilisation des mégadonnées dans la finance est la quantité d’informations qui doivent être traitées et analysées. Les systèmes de traitement de données traditionnels ont souvent du mal à gérer l’échelle et la complexité des données financières, ce qui entraîne des temps de traitement lents et des informations limitées.

Pour surmonter ces défis, de nombreuses institutions financières se sont tournées vers des technologies avancées telles que l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle (IA) pour extraire le sens de grandes quantités de données. Ces technologies permettent aux professionnels de la finance d’analyser rapidement et avec précision des ensembles de données volumineux et complexes, fournissant des informations précieuses qui peuvent contribuer au succès de l’entreprise.

Exploration des données

Les fournisseurs de logiciels en tant que service (SaaS) sur le marché des dérivés financiers créent de nouveaux types de magasins de données centralisés. Ces magasins sont créés grâce aux efforts de collaboration de l’industrie, ce qui signifie que les données qu’ils contiennent ont généralement été validées par plusieurs entités et sont donc d’une qualité bien supérieure à celle de nombreux magasins existants. Par exemple, l’historique des appels de marge et des conflits générés par l’outil Margin Manager d’Acadia fournit des informations approfondies sur les mécanismes et les comportements des participants de l’industrie.

Voici une vidéo en anglais relatant le potentiel du Big Data :

Pour les entreprises, la réalisation du potentiel de ces magasins de données par le biais de fournisseurs disponibles dans le commerce permet des comparaisons à l’échelle de l’industrie et une analyse des groupes de pairs sur un large éventail de mesures. Cela répond au besoin de l’utilisateur final d’ensembles de données de masse à analyser et à exploiter à partir d’une myriade de sources. 

L’utilisation de l’apprentissage automatique dans la centralisation des données

L’apprentissage automatique peut être utilisé pour analyser des ensembles de données collaboratives et fournir des informations uniques et même prédire les conflits avant qu’ils ne surviennent. À mesure que l’industrie mûrit et voit une plus grande adoption des données et de l’automatisation, elle offre de nouvelles opportunités pour traiter davantage de problèmes avant qu’ils ne deviennent un différend formel.

Compte tenu du récent recalcul des données de marge initiale par l’ISDA SIMM, les nouveaux calculs de risque bilatéraux posent désormais de plus grands défis. Alors qu’un nouveau processus de dérivation des informations de paiement a rendu la résolution des litiges plus compliquée, le potentiel d’énormes quantités de données a ouvert de nouvelles options lors du traitement des problèmes de litige. Des solutions open source et standardisées peuvent fournir une gamme complète de rapports et d’informations sur l’exposition à la marge initiale (IM). Les opportunités créées par les référentiels de données collaboratifs offrent de nouvelles options pour résoudre ces problèmes, grâce à l’automatisation des machines.