摘要：大数据的广泛应用重新定义了许多竞争行业的前景，其中之一就是在线股票交易。如今，大约89％的企业都相信使用分析策略可以在市场中获得竞争优势。在大型企业和组织使用分析和数据获取有价值的见解并做出更好、更明智的业务决策时尤其如此。人们现在看到在技术、市场营销、医疗保健、金融服务四大行业中使用大数据的应用。

    大数据的广泛应用重新定义了许多竞争行业的前景，其中之一就是在线股票交易。如今，大约89％的企业都相信使用分析策略可以在市场中获得竞争优势。在大型企业和组织使用分析和数据获取有价值的见解并做出更好、更明智的业务决策时尤其如此。人们现在看到在技术、市场营销、医疗保健、金融服务四大行业中使用大数据的应用。
　　
　　大数据分析与金融服务行业
　　
　　大数据分析已广泛应用于金融服务行业，并帮助在线交易商做出更好的投资决策，并在此过程中获得一致的回报。因此，随着股市数据的快速变化，投资者可以快速轻松地获取大数据。算法交易现在使用大量历史数据，并结合大数据和复杂的数学公式来帮助投资者最大限度地提高投资组合的回报。
　　
　　在以往，人们根据市场趋势和计算出的风险所产生的影响，剔除数字并作出决定。如今，人们使用计算机来大规模地完成这项工作，并依靠大量资源来达到更准确的结论。因此，输入数据在影响在线交易决策方面起着重要作用。其中一个资源的完美例子是投资者聚会的场所，这是投资者输入的大量数据的主要来源。
　　
　　不断变化的网上交易环境
　　
　　在网上交易世界中，人们看到越来越多地使用算法和机器学习来计算大数据，以便对某些股票进行决策和推测，而这些股票一般人的思维都没有能力处理。网上交易有三种不同的方式受到大数据的影响：
　　
　　通过平衡竞争环境来改善网上交易。目前金融界的流行语是“算法交易”。机器学习使计算机能够做出人类在交易时做出的决定，但是频率和速度要快得多。通过实时分析，人们有可能提高个人和高频交易公司的投资能力。
　　
　　为了估计可能的结果和投资回报率，金融分析涉及整合影响政治，商品定价和社会趋势的原则。它不再是关于价格行为和定价的考察。此外，增加大数据访问可以有效减轻在线交易的内在风险，并进行更精确的预测。
　　
　　为了增强机器学习并提供准确的认知，人们还没有意识到机器学习技术的全部潜力。因此，这种应用的前景无法衡量。然而，机器学习可以帮助计算机学习并根据更新的更新信息做出更好的决策，通过采用逻辑和从过去的错误中学习。这样做可以通过利用这些技术来实现更准确的认知。虽然这项技术仍处于发展阶段，但可能性很大。
　　
　　总之，从大规模金融管理公司到个人散户都可以利用大数据来提高投资表现。人们获得的信息越多，就能越好地进入市场，并更好地执行交易。更聪明的交易等于可以让交易者获得更多的利润。
　　
　　编辑：Harris