大數據的廣泛被採用重新定義了許多競爭性行業，其中之一是在線股市交易。如今，大約89％的企業都使用分析策略來獲得市場競爭優勢。在大型企業和組織使用分析和數據獲取有價值的見解並做出更明智，更明智的業務決策時尤其如此。我們現在看到在4個主要行業中使用大數據 – 技術，營銷，醫療保健和金融服務。
大數據分析和金融服務業
大數據分析已廣泛應用於金融服務行業，並幫助在線交易者做出更好的投資決策，並在此過程中獲得一致的回報。因此，隨著股票市場數據的快速變化，投資者可以快速方便地訪問大數據。演算法交易現在將大量歷史數據與大數據和複雜的數學公式結合使用，以幫助投資者最大化其投資組合的回報。
過去，我們根據市場趨勢和計算風險的影響，對數字進行分析並做出決策。今天，我們使用計算機大規模地完成這項工作，並依靠大量資源來得出更準確的結論。結果，輸入的數據在影響在線交易決策中起著重要作用。其中一個資源的一個完美例子是Investors Hangout，它是投資者輸入的大量數據的主要來源。
不斷變化的在線交易格局
在網路交易領域，我們看到越來越多地使用演算法和機器學習來計算大數據，以便對某些人類頭腦無法處理的特定股票做出決策和推測。在線交易受大數據影響的方式有三種：
通過平衡競爭環境來改善在線交易 – 金融界當前的流行語是 「演算法交易」。 機器學習使計算機能夠做出人類在執行交易時可能做出的決定，但速度和速度要快得多。通過實時分析，你可以提高個人和高頻交易公司的投資能力。
估計可能的投資結果和投資回報率 – 財務分析涉及整合影響政治，商品定價和社會趨勢的原則。它不再是對價格行為和定價的檢驗。此外，增加的大數據訪問有效地減輕了在線交易的固有風險並進行更精確的預測。
為了增強機器學習和提供準確的認知 – 我們尚未意識到機器學習技術的全部潛力。因此，無法衡量這些應用的前景。然而，機器學習可以通過運用邏輯和從過去的錯誤中學習，幫助計算機學習並根據更新，更新的信息做出更好的決策。通過這樣做，可以通過利用這些技術來提供更準確的感知。雖然這項技術仍處於發展階段，但可能性看起來很有希望。
總之，從大型金融管理公司到周末戰士的每個人都可以利用大數據來提高他們的投資業績。你的指紋信息越多，你就能越好地為市場定時並更好地執行交易。更聰明的交易等於交易者更多的利潤。
