Du téléscripteur aux traders algorithmiques, le streaming de données en temps réel transforme les salles de marché

Ensemble, les flux de données en temps réel et l'intelligence artificielle sont sur le point d'apporter des changements considérables dans l'arène boursière, en créant un ensemble d'outils puissants permettant de faire des prédictions plus précises, d'optimiser les stratégies boursières et de gérer les risques avec succès.

Améliorer la prise de décision

La première forme d'information financière en temps réel provenait des téléscripteurs qui transmettaient les cours des actions sur des lignes télégraphiques, permettant aux traders de recevoir des données en quelques minutes. Aujourd'hui, ce sont des millisecondes. Ainsi, les traders humains et algorithmiques peuvent accéder et réagir aux mouvements du marché en un instant, capitaliser sur les opportunités de courte durée et atténuer les risques en ajustant plus rapidement les stratégies de trading. De vastes flux de données provenant des fils d'actualité, des médias sociaux et d'autres sources permettent de prendre des décisions ultra-informées en beaucoup moins de temps qu'il n'en faut pour crier « Vendu ».

Les nouvelles capacités d'analyse de l’IA générative augmentent considérablement la valeur dérivée de ces données en temps réel, en fournissant aux traders des prévisions et des informations de plus en plus précises sur le marché, tout en affinant les algorithmes de trading pour mieux s'adapter aux situations réelles.

Les organisations financières réagissent de la même manière, en augmentant leurs investissements dans la R&D et l'acquisition de talents, et en modernisant leurs infrastructures pour rester compétitives. Dans les salles de marché, nous assistons à une évolution de l'utilisation de l'IA, qui passe des tâches de conformité et de marketing à faible risque à des responsabilités à plus haut risque, telles que l'orientation des décisions d'investissement et l'identification des opportunités.

Mais avec chaque itération progressive de l’IA, il devient de plus en plus impératif que les dirigeants investissent judicieusement dans la bonne approche d'intégration et de gestion des données.

La GenAI ne vaut que par la qualité des données que vous lui fournissez

La qualité de votre analyse par IA dépend des données que vous lui fournissez. Comme le dit le dicton de l'industrie des données : « garbage in, garbage out ». En effet, des données incorrectes, incomplètes, obsolètes ou latentes conduisent à des résultats inexacts qui affectent les stratégies de négociation et les décisions d'investissement. Il est maintenant inenvisageable de se fier à un système de gestion des risques qui ne peut pas traiter les informations sur les risques en temps réel.

C'est là qu'interviennent les plateformes de data streaming. Ces plateformes, appelées DSP (Data Streaming Platform), sont essentielles au fonctionnement et à l'utilisation efficaces des modèles de GenAI. Après tout, ce sont elles qui permettent l'ingestion, le traitement et l'analyse des données en continu et en temps réel.

Conçues pour s'adapter, les DSP peuvent traiter en continu de grands volumes de données en temps réel, ce qui signifie que les modèles d'IA sont toujours formés sur la base des informations les plus récentes. Cela permet aux applications de s'adapter dynamiquement et de révéler de nouvelles tendances ou d'identifier des anomalies pour le compte des traders. Les DSP bénéficient également d'une connectivité transparente, s'intégrant à l'infrastructure existante pour permettre à diverses données de circuler en toute fluidité entre différents systèmes - enrichissant ainsi l'ensemble des données.

L'avenir de l'IA alimentée en temps réel et de la spéculation financière

Les flux de données en temps réel permettent aux entreprises de s'adapter, de s'ajuster et de relever les défis en permanence. Alors que de plus en plus d'organisations financières exploitent les superpouvoirs analytiques de l'IA, il devient évident qu’il est un catalyseur essentiel pour les applications d’intelligence artificielle afin d'assurer la réussite des transactions. Les données en temps réel permettent aux modèles d’IA générative d'être actualisés et pertinents, tandis que la GenAI améliore la valeur dérivée des données en temps réel grâce à des analyses avancées et à la génération de scénarios.

Le streaming de données devient ainsi le système nerveux central des données, tandis que l'IA en est le cerveau.

Les optimistes du secteur verront dans la « real time GenAI » une occasion de faire émerger des marchés financiers plus efficaces et plus stables à terme, grâce à la démocratisation de l'accès aux stratégies de négociation et d'investissement permettant à un plus grand nombre de personnes d'acquérir les connaissances et les outils financiers nécessaires à l'accroissement de leur patrimoine. Et l'analyse et la compréhension des données en temps réel pourraient contribuer à améliorer la transparence de ces marchés, ce qui renforcerait la confiance dans les systèmes et les institutions financières, les acteurs ayant une meilleure visibilité sur la dynamique des marchés et des processus de prise de décision.

Bien entendu, l'utilisation généralisée du streaming en temps réel et de l’IA dans le trading soulève des questions éthiques et réglementaires. Pour relever ces défis, il faudra une collaboration entre les régulateurs, les institutions financières et les technologues afin d'élaborer des lignes directrices éthiques et des cadres réglementaires solides.