如今，無論人們所正在尋找的行業或業務，都很難將主要業務決策與大數據分開。當涉及到金融和貿易行業時，大數據的影響將會每天都能感受得到，這是一個事實。
影響金融和貿易行業的大數據三種方式
金融和交易一直依賴于強大的數據和準確的決策成功的投入。但當人們進入2017年，大數據正在從內而外徹底改變金融和貿易行業，將變得越來越清楚。
以下是一些需要詳細討論的特定主題。
1.技術分析
“金融技術分析是價格和價格行為的研究，使用圖表作為主要工具。”高級市場戰略家JeffreyFriedman指出，“現代技術分析包括價格的趨勢性，價格折扣，所有已知的信息，移動平均線，價格上的容量映射變化，以及支持和阻力水平的識別等原則。”
任何交易策略的核心是強大的技術分析，映射最可能的回報率和具體結果將發生的概率。隨著大數據的增長，技術分析的準確性已經提高。因此，交易者發現他們的數量更加一致，因此，他們能夠降低風險。
然而，我們剛剛達到一個點，高頻交易（HFT）公司加入了這一點。正如行業專家GregMacSweeney承認的那樣，“交易業務中的大數據主題經常遇到嘲笑或竊笑，因為HFT玩家依賴于微秒延遲，并且利用大數據通常意味著在可接受的指標之外增加處理時間。”
這是一種緩慢變化，但HFT公司意識到速度不是一切。能夠操縱數據，并找到明顯的優勢是一個非常有益的區分因素。
2.實時分析
如果你熟悉交易算法，那么你就會明白它與大數據的同義性。投資者TrevirNath說：“自動化過程使計算機程序能夠以人類交易者無法實現的速度和頻率執行金融交易。在數學模型中，算法交易提供以最佳可能的價格執行的交易，及時的交易布置，并減少由于行為因素導致的人工錯誤。
雖然技術分析是HFT公司的主要焦點，實時分析有潛力改變個人投資者的游戲，他們尋找與大型組織相同的強大的洞察力和訪問。
關于算法交易最令人難以置信的事情是，實際上沒有限制。可以使用非結構化數據和結構化數據創建算法。這意味著他們可以考慮社交媒體活動，股票數據和實時新聞，以做出直觀的決策，考慮情境因素。隨著這些算法的調整，行業正在看到大量的“機器人顧問”，他們通常比他們的人類同行更加聰明。
3.機器學習
大數據不僅導致形成強大的算法。它還協助機器學習的增長，這最終代表了技術的最大潛力。
通過機器學習，算法不斷地提供數據，通過從過去的錯誤中學習，邏輯上根據過去的結果推斷出新的結論，并創建基于成千上萬個獨特因素的新技術，隨著時間的推移實現更加智能化。
人們距離擁有完美的機器提供100％準確的見解還有很長的路要走，但是人們越來越接近一個投資者或交易者做出的每一個決定，這都基于數百萬個數據點的世界，這是一件好事。
大數據的作用越來越大
人們幾乎沒有觸及大數據潛力的表面，，以及它如何能夠更好地影響金融和交易。在未來的幾個月和幾年里，人產可以期望以更多的方式感受到影響。
而目前的技術分析，實時分析，以及機器學習只是一個開端。
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