Anwendung von Data Science in Finance & Investing

Von Augustine Chang

Die Welt, wie wir sie kennen, entwickelt sich exponentiell, und die Technologie verändert unser Leben und die darin eingebetteten Gesellschaften (sogar den menschlichen Körper!). Diese Trends, die auch als „vierte industrielle Revolution“ bezeichnet werden und die wir derzeit vorantreiben, werden durch neue technologische Durchbrüche untermauert, bei denen es sich unter anderem um Daten handelt .

Zeitreihenplot

Die Finanzdaten sind so aktuell, dass die Art der Daten selbst neue Herausforderungen für die Verarbeitung und Analyse mit sich bringt. Was Finanzdaten benötigen, ist eine Echtzeitanalyse, die angesichts der Datenmenge und -vielfalt in der Lage ist, die Geschwindigkeit und den Trend des Marktes einzuhalten. In diesem Bereich ist es sehr gut möglich, mithilfe von Big Data eine KI zu entwickeln, mit der Muster auf der Grundlage der von uns gelieferten Daten vorhergesagt und erkannt werden können, und die Entscheidungen selbst zu treffen.

Wo kreuzen sich Data Science und Investment?

Predictive Analytics / Algorithmic Trading gilt als einer der am meisten erwarteten und besten Anwendungsfälle der Datenwissenschaft im Finanzsektor. Finanzinstitute können sich auf frühere Daten verlassen, um schnelle und genaue Anlageentscheidungen für das Unternehmen oder für seine Kunden zu treffen.

Kaggle , eine Online-Community für Datenwissenschaftler, hat kürzlich einen Wettbewerb von Two Sigma , einem technologiegetriebenen Investment-Management-Unternehmen, ausgeschrieben, um mithilfe von Nachrichtenanalysen die zukünftige Aktienkursentwicklung vorherzusagen. “Die Herausforderung besteht darin, die Daten aufzunehmen und zu interpretieren, um festzustellen, welche Daten nützlich sind, und das Signal in diesem Informationsmeer zu finden.” Es ist derzeit das erste in einer Liste von 13 aktiven Wettbewerben mit einer Gesamtbelohnung von satten 100.000 US-Dollar.

Data Science-Wettbewerb für Two Sigma (Quelle: Kaggle)

Was sind die Vorteile?

Da sich Technologie weiterentwickelt und als anwendbares Werkzeug besser zugänglich ist, werden die Kosten für Unternehmen gesenkt und die Genauigkeit ihrer Geschäftsentscheidungen durch statistische Modellierung verbessert. Auch das Leben der Menschen wird einfacher.

Was sind die Nachteile?

Das Risiko, menschliche Arbeitsplätze an die KI zu verlieren.

Es ist wichtig, dass unsere Ziele beim Einsatz von Technologie mit denen der KI und dem, was wir in den kommenden Jahren schaffen, in Einklang gebracht werden, um ein gesundes Ökosystem für den Menschen zu schaffen.

Abschließende Gedanken

Da sich die Welt verändert und sich immer mehr Unternehmen auf datenorientierte Denkweisen festlegen, nimmt die Rolle von Data Science und Big Data mit Sicherheit zu. Es ist wunderbar, dass solche Fähigkeiten für Unternehmen, die sich weiterentwickeln, einen Mehrwert darstellen. Aber es ist wichtig, dass wir die Umwelt im Auge behalten, deren Auswirkungen so groß und so schnell sind.