如今，无论人们所正在寻找的行业或业务，都很难将主要业务决策与大数据分开。当涉及到金融和贸易行业时，大数据的影响将会每天都能感受得到，这是一个事实。
影响金融和贸易行业的大数据三种方式
金融和交易一直依赖于强大的数据和准确的决策成功的投入。但当人们进入2017年，大数据正在从内而外彻底改变金融和贸易行业，将变得越来越清楚。
以下是一些需要详细讨论的特定主题。
1.技术分析
“金融技术分析是价格和价格行为的研究，使用图表作为主要工具。”高级市场战略家JeffreyFriedman指出，“现代技术分析包括价格的趋势性，价格折扣，所有已知的信息，移动平均线，价格上的容量映射变化，以及支持和阻力水平的识别等原则。”
任何交易策略的核心是强大的技术分析，映射最可能的回报率和具体结果将发生的概率。随着大数据的增长，技术分析的准确性已经提高。因此，交易者发现他们的数量更加一致，因此，他们能够降低风险。
然而，我们刚刚达到一个点，高频交易（HFT）公司加入了这一点。正如行业专家GregMacSweeney承认的那样，“交易业务中的大数据主题经常遇到嘲笑或窃笑，因为HFT玩家依赖于微秒延迟，并且利用大数据通常意味着在可接受的指标之外增加处理时间。”
这是一种缓慢变化，但HFT公司意识到速度不是一切。能够操纵数据，并找到明显的优势是一个非常有益的区分因素。
2.实时分析
如果你熟悉交易算法，那么你就会明白它与大数据的同义性。投资者TrevirNath说：“自动化过程使计算机程序能够以人类交易者无法实现的速度和频率执行金融交易。在数学模型中，算法交易提供以最佳可能的价格执行的交易，及时的交易布置，并减少由于行为因素导致的人工错误。
虽然技术分析是HFT公司的主要焦点，实时分析有潜力改变个人投资者的游戏，他们寻找与大型组织相同的强大的洞察力和访问。
关于算法交易最令人难以置信的事情是，实际上没有限制。可以使用非结构化数据和结构化数据创建算法。这意味着他们可以考虑社交媒体活动，股票数据和实时新闻，以做出直观的决策，考虑情境因素。随着这些算法的调整，行业正在看到大量的“机器人顾问”，他们通常比他们的人类同行更加聪明。
3.机器学习
大数据不仅导致形成强大的算法。它还协助机器学习的增长，这最终代表了技术的大潜力。
通过机器学习，算法不断地提供数据，通过从过去的错误中学习，逻辑上根据过去的结果推断出新的结论，并创建基于成千上万个独特因素的新技术，随着时间的推移实现更加智能化。
人们距离拥有完美的机器提供100％准确的见解还有很长的路要走，但是人们越来越接近一个投资者或交易者做出的每一个决定，这都基于数百万个数据点的世界，这是一件好事。
大数据的作用越来越大
人们几乎没有触及大数据潜力的表面，，以及它如何能够更好地影响金融和交易。在未来的几个月和几年里，人产可以期望以更多的方式感受到影响。
而目前的技术分析，实时分析，以及机器学习只是一个开端。
