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Uma área do setor financeiro que foi dramaticamente afetada por grandes dados é a atividade comercial de bancos e outras instituições financeiras. Um exemplo é o comércio de alta freqüência (HFT), um modo de negociação relativamente novo que depende da capacidade de executar volumes maciços de negócios em intervalos de tempo extremamente curtos. Os comerciantes da HFT fazem dinheiro executando uma grande quantidade de negócios, cada um dos quais ganha um minúsculo lucro.
Ao contrário dos comerciantes tradicionais, os comerciantes da HFT não tentam manter posições por muito tempo e não baseiam suas negociações em fatores fundamentais, como taxas de juros, taxas de câmbio, preços das commodities e assim por diante. O sucesso dos negócios da HFT depende criticamente da velocidade de execução, uma vez que se baseiam em flutuações rápidas nos preços de mercado.
À medida que mais e mais recursos foram dedicados à negociação da HFT nos últimos dois anos, levando a uma "corrida de armamentos" em hardware e software progressivamente mais rápido, a rentabilidade da negociação de alta freqüência diminuiu. À medida que a velocidade das transações aumentou, a capacidade de ganhar dinheiro com base apenas na velocidade diminuiu. Novos aumentos de velocidade agora estão trazendo retornos cada vez menores - o lucro por transação foi mergulhado. Como resultado, o comércio bem sucedido agora depende cada vez menos de hardware e mais em software sob a forma de algoritmos de negociação sofisticados.
Um algoritmo é um conjunto de instruções usadas para realizar um procedimento, tipo como uma receita. Algoritmos são bastante utilizados por cientistas da computação para instruir os computadores sobre como executar várias tarefas, como a realização de operações matemáticas.
O uso de algoritmos avançados para estratégias de negociação traz várias vantagens potenciais, como a capacidade de testar idéias sobre dados históricos antes de arriscar dinheiro. Com a negociação da HFT, não há tempo para testar quaisquer estratégias de negociação potenciais, porque elas devem ser implementadas imediatamente.
Outra vantagem ao usar algoritmos de negociação é que eles podem ser baseados em variáveis fundamentais, como taxas de juros e taxas de câmbio, em vez de simplesmente pesquisar através de negociações para buscar mudanças de preços temporárias. Como resultado, os algoritmos podem ser desenvolvidos para encontrar relacionamentos cada vez mais complexos entre os preços dos títulos e usar essas informações para obter lucros comerciais. Dados grandes aumentam a negociação algorítmica, fornecendo a capacidade de pesquisar por enormes volumes de dados procurando padrões que podem não ser detectáveis com menores quantidades de dados ou velocidades de processamento mais lentas.
Com a diminuição dos lucros da HFT, o comércio algorítmico parece ter um futuro brilhante, uma vez que a crescente disponibilidade de dados e a velocidade do computador permitem desenvolver algoritmos cada vez mais sofisticados.
