O London Stock Exchange Group (LSEG) anunciou nesta quarta-feira (14) uma colaboração com a Nvidia para acelerar a análise de dados históricos dos mercados financeiros. A iniciativa utiliza a biblioteca cuDF e processamento em GPUs sobre o acervo Tick History, que reúne registros detalhados de negociação.
Segundo os testes divulgados pela LSEG, análises que levavam horas puderam ser concluídas em segundos nas condições avaliadas. Esse resultado é um benchmark da própria companhia, não uma garantia de que qualquer consulta ou infraestrutura terá o mesmo ganho.
O desafio de analisar décadas de negociações
A base citada pela LSEG abrange cerca de 110 trilhões de linhas de dados, 100 milhões de instrumentos financeiros e mais de 30 anos de informações. O tamanho ajuda a explicar a dificuldade: investigar o comportamento de preços e negociações exige processar um volume que cresce conforme aumenta o período analisado.
A colaboração busca facilitar o trabalho de instituições que usam esses históricos em pesquisa quantitativa, análise de mercado e aplicações de inteligência artificial. Em vez de limitar a investigação a uma amostra menor, ferramentas de processamento acelerado permitem explorar conjuntos maiores de registros.
As GPUs são processadores capazes de executar muitas operações em paralelo. A biblioteca cuDF leva esse tipo de processamento a tarefas de análise de dados organizados em tabelas, frequentes nas pesquisas financeiras.
Velocidade com controle de acesso
De acordo com a LSEG, o processamento preserva as licenças, permissões e controles de acesso dos dados. O objetivo é aproximar o acervo dos ambientes computacionais usados pelos clientes sem exigir uma nova cópia completa da base.
Essa condição é relevante porque uma tecnologia mais rápida não altera, por si só, os direitos de acesso ao conteúdo. As instituições continuam sujeitas às regras de uso dos dados contratados.
A parceria não teve valor financeiro divulgado. Seu resultado prático dependerá das consultas realizadas, do ambiente utilizado e da integração aos processos de cada cliente. O anúncio apresenta uma melhoria de capacidade analítica; não demonstra que os usuários obterão retornos financeiros maiores ou previsões mais precisas.
