Travailler à l'amélioration de la qualité des données financières

Working in improving Financial Data

Un des plus grands défis dans la création d'une application fiable et utile pour le suivi de portefeuille et d'investissement est de fournir des données de haute qualité à l'échelle mondiale.

Le Problème

Les cotations d'une même action sur différentes bourses n'ont pas de réelle connexion. Si nous prenons les données brutes, ce sont des actions différentes. Cela irait si nos fournisseurs de données nous donnaient des données de haute qualité similaires pour chaque cotation. Malheureusement, ce n'est pas du tout la réalité.

Prenons Apple par exemple. L'action Apple est cotée sur de nombreuses bourses différentes à l'échelle mondiale. Certaines d'entre elles sont :
AAPL - Nasdaq / US
APC.F - Francfort / Allemagne
APC.XETRA - Xetra / Allemagne
0R2V.LSE - Bourse de Londres / Royaume-Uni

Habituellement, les données comme les dividendes, les bénéfices, les notations et les actualités pour la cotation américaine AAPL sont assez bonnes. Alors que les données pour les cotations en Allemagne ou au Royaume-Uni sont très incomplètes. Parfois, les données sur les bénéfices manquent, parfois les dividendes. Les notations et les actualités ne sont généralement pas fournies du tout.

La solution

Avant de pouvoir résoudre ce problème, nous devons créer une connexion entre ces différentes cotations.

Rassembler les actions

Il existe certains identifiants globaux que nous pouvons utiliser. L'un d'eux est le Numéro International d'Identification des Valeurs Mobilières, en abrégé ISIN. Malheureusement, cette information n'est pas disponible chez tous les fournisseurs de données non plus. Donc cela ne fonctionnera pas.

Entrez Financial Instrument Global Identifier, en abrégé FIGI. FIGI est également un identifiant global, mais grâce à sa nature ouverte, il est beaucoup plus disponible.

FIGI offre une API de données pour les créateurs comme nous. Vous pouvez l'essayer vous-même ici. Avec cela, nous sommes capables de connecter toutes les cotations de nos actions. Maintenant, nous savons quelles cotations appartiennent ensemble.

Trouver les meilleures données

Savoir quelles cotations appartiennent ensemble nous aide à voir les actions dans leur ensemble.

Avant, nous ne voyions que APC.F d'Allemagne ou AAPL des États-Unis puisque nous ne savions pas qu'elles appartenaient à la même entreprise. Mais maintenant que nous savons qu'elles appartiennent à la même entreprise, nous pouvons trouver les meilleures données pour Apple et les utiliser pour toutes les cotations mondiales.

Score de Qualité

Pour trouver les meilleures données, nous examinons d'abord toutes les données que nous avons pour chaque cotation d'une action et leur attribuons un score de qualité. Nous le faisons individuellement pour chaque type de données et le score de qualité le plus élevé l'emporte.

💡
Exemple :
AAPL a des données de dividendes à jour au cours de l'année écoulée. Ces données ont également des dates de paiement, de déclaration et d'annonce.

Les dernières données de dividendes pour APC.F datent de 3 ans et les dates de paiement manquent.

Dans ce scénario, les données de dividendes de AAPL obtiendraient un score de qualité beaucoup plus élevé et gagneraient en tant que fournisseur de dividendes pour toutes nos cotations Apple à l'échelle mondiale.

Conclusion

Nous travaillons constamment à l'amélioration de la qualité de nos données. Les retours que nous recevons de nos utilisateurs ont été d'une aide précieuse pour identifier les mauvaises données et travailler sur des solutions comme celle-ci. Nous sommes impatients de continuer à travailler ensemble à l'avenir également.

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