Ad esempio, Twitter fornisce numerosi dati che possono dare indizi sui movimenti delle scorte, dati che vengono analizzati e rielaborati da applicazioni come iSense. Applicazioni di questo tipo sviluppano strategie di trading in base ai sentimenti delle persone o classificando il volume dei tweet. Questo tipo di approccio sostituisce il metodi classico che si basa soprattutto su una reazione agli eventi di mercato, con uno che sul predire i movimenti di consumatori e azionisti.
L’utilizzo di questo strumenti basati sul sentimento è più diffuso che mai e viene utilizzato soprattutto da chi non possiede un background matematico, capacità di analisi tecnica o non sono in possesso di teorie accademiche ulizzate dai quants.
I “quants” -ossia analisti di cui si servono gli investitori professionali- utilizzano i dati principali sulle aziende, come ad esempio il prezzo delle azioni, per aggiornare gli algoritmi dei software che sviluppano automaticamente strategie di training.
Le nuove applicazioni hanno la funzione di eliminare le barriere di codifica consentendo a chi non ha una conoscenza base dei mercati, o a chi è privo di strumenti statistici avanzati di applicare teorie complesse sui movimenti di mercato in tempo reale.
Le applicazioni permettono di integrare modelli matematici e previsioni di market timing in grafici finanziari. Questo permette di dare un accesso più ampio alla materia, consentendo da un lato da “democratizzazione” di strumenti complesse di analisi e dall’altro di operare sulla base dei sentimenti collettivi di milioni di persone che esprimono le loro opinioni sui social network.
Anche se questo tipo di strumenti sono ancora lontani dalla portata degli investitori medi, costituiscono comunque un primo passo per realizzare una democratizzazione degli strumenti grazie a quali comprendere i mercati finanziari.
Lo sviluppo di nuovi strumenti di elaborazione dei dati sta rapidamente modificando la finanza e l’approccio delle grandi industrie, è bene saperlo per non restarne esclusi.
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