ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ใช่เรื่องใหม่สำหรับ Wall Street โลกการเงินวิ่งบนข้อมูลดังนั้นทุกโอกาสที่จะได้รับมากขึ้นและได้รับมันได้เร็วขึ้นได้รับการยอมรับจากตลาดหุ้นตั้งแต่สายโทรเลขแรกถูกเรียกใช้ อย่างไรก็ตามความหลากหลายหรือแหล่งที่มาและประเภทของข้อมูลที่มีให้กับนักลงทุนและผู้ค้าได้เติบโตขึ้นเป็นเวลาที่จิตใจของมนุษย์ไม่สามารถดูดซับและประมวลผลได้ทั้งหมด เนื่องจากข้อ จำกัด ทางกายภาพนี้อุตสาหกรรมใหม่ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จึงได้รับการพัฒนาเพื่อให้ได้ข้อมูลที่สำคัญและให้คำแนะนำในการซื้อและขายแก่นักลงทุนในแบบเรียลไทม์ตามรูปแบบที่สร้างขึ้นในข้อมูลก่อนที่สัญญาณตลาดแบบดั้งเดิมจะพัฒนาขึ้น ในบทความนี้เราจะดูข้อมูลการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และความหมายสำหรับนักลงทุน

ความหลากหลายความเร็วและปริมาตร

ความหลากหลายของ Vs ความเร็วและปริมาตรมักใช้ในการอธิบายและกำหนดข้อมูลขนาดใหญ่ คุณต้องการทั้งสามอย่างเพื่อทำการวิเคราะห์ที่มีความหมาย ความหลากหลายหมายถึงช่องข้อมูลที่ถูกเคาะ นี่อาจเป็นข้อมูลจากสื่อสังคมออนไลน์ถึงรายงานสภาพอากาศและข้อมูลการทำธุรกรรมเป็นกลุ่ม ปริมาณคือจำนวนข้อมูลที่เข้ามาและเช่นเดียวกับ Vs ทั้งหมดข้อมูลเพิ่มเติมจะดีกว่า ปริมาณและความหลากหลายของข้อมูลช่วยให้สามารถหาข้อผิดพลาดในการตรวจสอบหรือกำจัดและนำไปสู่ข้อมูลที่ถูกต้องมากขึ้นโดยรวม Velocity เป็นเพียงอัตราที่ข้อมูลไหลเข้ามาสำหรับการวิเคราะห์เชิงทำนายจะมีคุณค่าในแง่ของการทำกำไรจากการซื้อขายข้อมูลจะต้องพร้อมใช้งานได้อย่างรวดเร็วสำหรับการวิเคราะห์ซึ่งหมายถึงข้อมูลที่เป็นปัจจุบันอย่างต่อเนื่อง (อ่านเพิ่มเติมได้ที่ ข้อมูลการเงินมีการเปลี่ยนแปลงอย่างไร .

การสร้างแบบจำลองข้อมูล

ข้อมูลขนาดใหญ่ทั้งหมดนี้ถูกป้อนเข้าไปในอัลกอริทึมต่างๆเพื่อกรองและพิจารณาความสำคัญของรูปแบบที่เกิดขึ้น อัลกอริทึมจะรวมกันเพื่อสร้างแบบจำลองที่ให้การคาดการณ์เกี่ยวกับการเคลื่อนไหวในตลาดระยะสั้นและการดำเนินการที่แนะนำตามการคาดคะเน แน่นอนว่าไม่มีเหตุผลใดที่จะ จำกัด ให้เป็นหนึ่งรูปแบบดังนั้นหลายรูปแบบที่มีความแตกต่างกันจึงมุ่งเน้นไปที่การเคลื่อนไหวของดัชนีเมื่อเทียบกับสต็อคที่เฉพาะเจาะจงตัวอย่างเช่นสามารถเรียกใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เดียวกันได้ ต้องใช้พลังงานในการประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลได้มากขึ้นเนื่องจากโมเดลถูกสร้างขึ้นและทดสอบกับข้อมูลขนาดใหญ่ในอดีตดังนั้นข้อมูลจึงไม่สามารถกำจัดออกไปได้ (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองทางการเงินโปรดดูที่ โมเดลทางการเงินที่คุณสามารถสร้างด้วย Excel .)

ความเร็วของข้อมูล

ความแตกต่างหลักระหว่างการวิเคราะห์คาดการณ์และตัวอย่างเช่นผู้จัดการกองทุนมนุษย์คือความเร็วที่สามารถตัดสินใจได้ ลองจินตนาการว่ากองทุนของคุณมีการลงทุนในร้านอาหารของ chain ผู้จัดการกองทุนจะเฝ้าดูการลงทุนอย่างน้อยไตรมาสละการตรวจสอบอัตรากำไรผลตอบแทนจากการลงทุนเงินลงทุนในสาขาเดียวกันและตัวชี้วัดสำคัญอื่น ๆ ที่ บริษัท เปิดเผยต่อนักลงทุนของ บริษัทหากผู้จัดการเห็นแนวโน้มบอกว่ายอดขายของร้านค้าเดิมลดลงและการพังทลายของอัตรากำไรเมื่อเทียบกับไตรมาสก่อนเธออาจตัดสินใจที่จะขายหุ้น ถ้าตรงข้ามเป็นจริงเธออาจตัดสินใจซื้อเพิ่มเติม

ขณะนี้เป็นผู้จัดการกองทุนเดียวกันนี้ด้วยรูปแบบการคาดการณ์ที่ดึงข้อมูลจากทั่ว แทนที่จะรอรายงานรายไตรมาสเธอสามารถดูโมเดลที่ใกล้เคียงกับการเปลี่ยนแปลงของยอดขายในร้านค้าเดียวกันโดยอ้างอิงจากบทความโซเชียลมีเดียโดยการอ้างอิงของลูกค้าซึ่งอ้างอิงจากข้อมูลการทำธุรกรรมและข้อมูล GPS จากผู้ใช้สมาร์ทโฟนที่เลือกใช้สำหรับทุกสถานที่ ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ช่วยในการทำเหมืองข้อมูลและแนะนำการดำเนินการเพื่อให้สามารถปลดปล่อยหรือเพิ่มตำแหน่งได้นานก่อนที่การเปลี่ยนแปลงยอดขายจะปรากฏในเอกสารอย่างเป็นทางการ กล่าวอีกนัยหนึ่งไม่มีเวลาที่จะเห็นผลการดำเนินงานของ บริษัท อีกต่อไปดังนั้นการตัดสินใจลงทุนสามารถทำได้โดยใช้ข้อมูลที่เป็นปัจจุบันซึ่งใกล้เคียงกับสถานการณ์จริงของ บริษัท (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดดูที่

การทำเหมืองข้อมูลสำหรับนักลงทุน .) ตอนนี้ให้ผู้จัดการออกจากสมการได้อย่างสมบูรณ์และปล่อยให้รูปแบบการค้าแบบตรงจากนั้นเราก็มีความคิดในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ล่วงหน้า

ข้อ จำกัด

ยังคงมีข้อ จำกัด ในสิ่งที่สามารถทำได้ด้วยข้อมูลขนาดใหญ่เท่าที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ไป ในการป้อนข้อมูลรูปแบบการคาดการณ์ข้อมูลที่หลากหลายจะต้องมีการแปลงเป็นรูปแบบที่ใช้งานได้ ตัวอย่างเช่นโพสต์โซเชียลมีเดียสามารถแปลงเป็นสัญญาณความเชื่อมั่นโดยการวิเคราะห์คำว่าเป็นค่าลบหรือเป็นบวกในบริบทของ บริษัท หรืออุตสาหกรรมที่กำลังวิเคราะห์ ความรู้สึกเหล่านี้สามารถวัดและวิเคราะห์เพิ่มเติมเพื่อให้ข้อมูลเข้าสู่แบบจำลอง

มีข้อมูลประเภทอื่น ๆ ที่สามารถให้อาหารโดยตรงในรูปแบบได้ แต่ความหลากหลายที่ให้อำนาจในการคาดการณ์แบบจำลองมากขึ้นก็หมายความว่าจะมีข้อมูลที่ต้องจัดและวิเคราะห์ก่อนจึงจะสามารถใช้งานได้ ความล่าช้านี้มีขนาดเล็ก แต่จะชะลอการวิเคราะห์สตรีมข้อมูลดังนั้นเราจึงไม่ค่อยอยู่ในจุดที่โมเดลกำลังทำงานในเวลาจริงอย่างแท้จริง อย่างไรก็ตามเนื่องจากการวิเคราะห์แนวโน้มที่ใช้ในการคาดการณ์การเคลื่อนไหวในอนาคตนี่ไม่ใช่อุปสรรคสำคัญและเป็นไปในทางที่จะเอาชนะได้ในไม่ช้าเนื่องจากจิตใจและการไหลของทรัพยากรมากขึ้นใน บริษัท ต่างๆที่นำเสนอบริการเหล่านี้

ที่สำคัญอายุการใช้งานที่ประสบความสำเร็จของรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งมี จำกัด เนื่องจากคนอื่น ๆ ค้นพบและเริ่มทำการค้าแหล่งข้อมูลและรูปแบบเดียวกัน มีบางห้องสำหรับการผูกขาดของแหล่งข้อมูลบางส่วน แต่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะสามารถหาปัจจัยอื่น ๆ เพื่อสนับสนุนข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์หรือความสัมพันธ์ที่สะท้อนถึงการเคลื่อนไหวของข้อมูลที่หายไป ดังนั้นการรักษาล่วงหน้าในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ต้องใช้พลังสมองในการจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและปรับแต่งและทดสอบอัลกอริทึมใหม่ตลอดจนการประมวลผลพลังงานและการจัดเก็บข้อมูลด้านไอที เนื่องจากข้อ จำกัด และค่าใช้จ่ายเหล่านี้การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์สำหรับการซื้อขายหลักทรัพย์จึงมักถูกขายให้กับกองทุนโดยเฉพาะกองทุนป้องกันความเสี่ยงมากกว่านักลงทุนที่ขายปลีก(สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดดูที่:

Hedge Funds Tutorial ของ Investopedia )

บรรทัดล่าง

ค่าหลักของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในขณะนี้เป็นเครื่องมือสำหรับ บริษัท ที่จะใช้ภายในเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ เช่นการขายข้ามการปฏิบัติตามการตลาดและอื่น ๆ กล่าวได้ว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถใช้จากมุมมองการลงทุนแม้ว่าจะไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลภายในของ บริษัท ได้อย่างเต็มที่ก็ตาม เทคโนโลยีนี้จะดีขึ้นและความเร็วในการตัดสินใจซื้อขายจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วเนื่องจากข้อมูลและความถูกต้องของการคาดคะเนเพิ่มขึ้น การวิเคราะห์คาดการณ์จะช่วยให้ผู้ค้าที่มีระยะเวลาในระยะสั้น นอกจากนี้ยังจะช่วยให้การซื้อขายอัตโนมัติโดยใช้รูปแบบการคาดการณ์แม้ว่าจะมีหลายแห่งในตลาดยังคงจำปัญหาที่เกิดขึ้นจริงซึ่งสามารถสืบย้อนกลับไปสู่การซื้อขายคอมพิวเตอร์ได้

การวิเคราะห์เชิงทำนายจะเป็นประโยชน์ต่อนักลงทุนทั่วไปเป็นคำถามที่ใหญ่กว่าหรือไม่ การให้ความสำคัญกับข้อมูลระยะสั้นมากน้อยแค่ไหน? นักลงทุนบางรายประสบความสำเร็จมากที่สุดโดยไม่สนใจภาพระยะสั้น พวกเขาจะยังคงเพิกเฉยต่อไปได้ในระยะสั้นหรือไม่เมื่อเมตริกจากรายงานรายไตรมาสได้รับการอัปเดตเป็นประจำทุกวันพร้อมทั้งมีเมตริกความเชื่อมั่นที่ไม่สามารถจับภาพได้ก่อนหน้านี้?

ง่ายที่จะบอกว่าในการลงทุนเช่นเดียวกับการสนทนาข้อมูลที่มากเกินไปอาจเป็นสิ่งที่ไม่ดี แต่นี่อาจเป็นแค่กรณีของการยึดมั่นต่อโลกที่เราคุ้นเคย เวลาจะบอกได้ว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นแหล่งข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าหรือเป็นแหล่งสัญญาณรบกวนในระยะสั้น ๆ หรือไม่