大数据的广泛被采用重新定义了许多竞争性行业，其中之一是在线股市交易。如今，大约89％的企业都使用分析策略来获得市场竞争优势。在大型企业和组织使用分析和数据获取有价值的见解并做出更明智，更明智的业务决策时尤其如此。我们现在看到在4个主要行业中使用大数据 – 技术，营销，医疗保健和金融服务。
大数据分析和金融服务业
大数据分析已广泛应用于金融服务行业，并帮助在线交易者做出更好的投资决策，并在此过程中获得一致的回报。因此，随着股票市场数据的快速变化，投资者可以快速方便地访问大数据。算法交易现在将大量历史数据与大数据和复杂的数学公式结合使用，以帮助投资者最大化其投资组合的回报。
过去，我们根据市场趋势和计算风险的影响，对数字进行分析并做出决策。今天，我们使用计算机大规模地完成这项工作，并依靠大量资源来得出更准确的结论。结果，输入的数据在影响在线交易决策中起着重要作用。其中一个资源的一个完美例子是Investors Hangout，它是投资者输入的大量数据的主要来源。
不断变化的在线交易格局
在网络交易领域，我们看到越来越多地使用算法和机器学习来计算大数据，以便对某些人类头脑无法处理的特定股票做出决策和推测。在线交易受大数据影响的方式有三种：
通过平衡竞争环境来改善在线交易 – 金融界当前的流行语是 “算法交易”。 机器学习使计算机能够做出人类在执行交易时可能做出的决定，但速度和速度要快得多。通过实时分析，你可以提高个人和高频交易公司的投资能力。
估计可能的投资结果和投资回报率 – 财务分析涉及整合影响政治，商品定价和社会趋势的原则。它不再是对价格行为和定价的检验。此外，增加的大数据访问有效地减轻了在线交易的固有风险并进行更精确的预测。
为了增强机器学习和提供准确的认知 – 我们尚未意识到机器学习技术的全部潜力。因此，无法衡量这些应用的前景。然而，机器学习可以通过运用逻辑和从过去的错误中学习，帮助计算机学习并根据更新，更新的信息做出更好的决策。通过这样做，可以通过利用这些技术来提供更准确的感知。虽然这项技术仍处于发展阶段，但可能性看起来很有希望。
总之，从大型金融管理公司到周末战士的每个人都可以利用大数据来提高他们的投资业绩。你的指纹信息越多，你就能越好地为市场定时并更好地执行交易。更聪明的交易等于交易者更多的利润。
