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大数据时代的金融投资思维
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大数据时代的金融投资思维

金融数量化投资由于其巨大收益,是大数据最早应用的领域,而其也符合大数据最重要的三大思维变革:

1) 不是随机样本,而是全数据。 根据作者的定义, 大数据是指不用随机分析,而采用所有数据的方法。 主要原因有二,一是当前的技术能力让人类可以处理海量的数据, 二是随机样本无法获取某些有用的信息,比如跨境汇款中的异常交易。 

量化投资与图表派技术分析不同,用全数据进行分析,了解指标或信号在整个数据集上的统计优势,比如我们建立交易策略时就是用了10年所有股票的日内数据。 

2) 不是精确性,而是混杂性

大数据时代精确不可能实现,反之用概率说话,混杂性变成了一种标准途径。 对一个交易策略,只要透过全数据分析,在概率上他是能够长期稳定盈利的,即可被投资者考虑采纳。 而到底哪笔交易赚钱,哪笔交易赔钱,虽然投资者很好奇,但交易策略无法给出精确的答案,从某种程度上讲也是无意义的。 

3) 不是因果,而是相关性

在大数据时代,是什么比为什么更重要。 虽然这违背了人类好奇和探索的天性,但知道是什么对决策的帮助确实有限。

比如,策略预测某个模式出现后该股票有很大概率上涨,如果执迷于探究股价上涨背后的基本面缘由,则成本过高,也确实无法得出准确的原因。


大数据时代对交易策略的研发提出了几大要求。 

1) 量化非结构的数据(unstructured data)。 比如国外的对冲基金和我们自己都曾尝试量化财经新闻,用情感度的变化帮助决策。 但至今为止,我们也没发现某个基于情感分析的策略能够带来稳定明显的收益。 
2) 数据的再利用。 Amazon利用用户的购书记录推荐新书,我们是否可以利用用户的观点和交易记录做协助学习(collaborative filtering),帮助策略作出更好的选择?
3) 数据的重组。 把多个数据集的总和重组在一起往往能提高单个数据的价值。 这就好像除了利用股价信息,加上从财务报表提取的因子能提升预测水平一样。做好多因子分析也是我们今年重点研发的方向。

大数据时代与金融投资的未来

1) 投资者的扁平化。 随着互联网和移动互联网带来的信息化革命, 个人投资者将能够轻松使用有大数据实证支持,低风险交易策略,投资能力将大幅提升。 
2) 金融市场更加高效。大数据时代令有盈利能力的交易策略能够被更快的发现,验证和应用,金融市场也会变得变得更加有效,起到更好的分配财富作用。 
3) 平庸的基金公司将消亡。大数据让科技公司第一次有机会能够挑战传统的金融分析师和交易员,利用对各种全体数据的量化,重组和整合,低成本的建立针对各个市场,面向不同用户的交易策略,让投资者能够科学稳定的在全球市场投资。 实际上,管理1200亿资产,全球最大的对冲基金Bridge Water已经很接近这一点,他们搜集了近百年的金融数据建立交易模型,覆盖全球外汇,债券,衍生品和股票市场,其99%的交易都由电脑决策作出。不远的将来,普通的共同基金将被根据大数据分析提供交易策略的公司所取代,留下的基金公司将是那些能够提供独特优势(alpha)的对冲基金和自营基金(如高频基金和统计套利型基金)。 

因此,大数据时代对金融投资的革命不仅仅是未来的趋势,而是正在实现的现实,谁能做到这一点,谁就能引领金融投资的未来。 


大数据时代的挑战

让普通人接受大数据时代的思维。 这是最难也是最容易被忽略的部分。 普通投资大众,习惯关注每只股票的输赢,关注购买每只股票背后的原因和故事。 现在,需要他们忽视这些,转而关注概率和相关性, 关注交易策略的整体表现, 这就需要金融大数据分析的公司帮助投资者完成信念的飞跃,强调量化投资在解决普通人投资不确定性问题上带来的好处:
1) 执行上的绝对确定性。 虽然无法告诉投资者每笔投资背后深层次的原因,但至少可以清楚的让他们了解买卖规则,在执行层面行为简单一致,节省时间。
2) 表现上的相对确定性。 虽然无法保证每笔交易盈利,但至少可以透过历史表现让他们了解使用该方法的预期胜率,盈亏比和收益,增加安全感。
简而言之,大数据时代承认金融市场的噪音和随机性,但透过量化和数据资料为投资者找出大概率的交易规律,从而增加操作的确定性和收益的稳定性。 


大数据 VS. 理论

最后, 不得不说说最有争议的理论与大数据的关系。 连线主编Anderson关于“理论已死”的观点我不太认同,理论可以在交易策略研发的数据选择,建立和应用假想中起到重大帮助。毕竟,再好的大数据分析也无法替代人类创造性的思维和理解。 

例如,在Hedge fund market wizards一书中Jaffray Woodriff描述了数据驱动的大数据分析法。基本想法是尝试千亿种适合不同市场的二次变量组合(如价格的方向和波动率),找出能预测市场位置的统计模型。 但是,即使利用此方法,其实也使用了金融的理论创建如波动率这样的关联物,同时也选择了架构合适的时间周期作为搜索的基础(Jaffray使用的是每日数据)。 

如果只关注数据,忽视了未来不等于过去的现实,就容易犯长期资本管理公司(LTCM)当年的错误,给自己甚至整个行业造成巨大的损失。因此,在从事大数据研究时,一定要注意对找出的相关性模式进行逻辑分析和样本外测试(out of sample testing),最好是发现的相关性模式不仅在样本外表现稳定,而且又具备理论上的合理性,毕竟同把尿片和啤酒放在一起不同,在金融行业使用无效模式的后果是相当严重的。



附:大数据在金融科技创新领域的三种玩法

来源:逐鹿网

导读:随着互联网和移动革命浪潮的席卷而来,FinTech也随之得到了迅猛的发展,金融技术几乎在其每一个细分领域得到了巨大的突破。
   目前,不管是金融技术,还是金融科技都慢慢渗透进了金融领域,包括投资,零售银行业务,贷款或者其他方面都得到了不同程度的应用。随着互联网和移动革命浪潮的席卷而来,FinTech(金融科技,以下简称Fintech)也随之得到了迅猛的发展,金融技术几乎在其每一个细分领域得到了巨大的突破。在这一领域的投资热潮与媒体铺天盖地的报道也达到了前所未有的高度。在这里,将归纳出大数据在金融科技创新领域的三种用途:
银行API方面的应用

API(Application Programming interface,应用程序接口)是一种可以接入网上银行系统的接口,第三方可以通过API来获取在银行系统中存储的客户信息。客户端只需登录到银行账户,剩下的事情就可以交给银行API来完成了。它会检查该账户的余额或提取该账户超过一定时间内的交易概况。这个数据是独立于第三方的,一个公司如果试图获取这方面的信息,必须征得该客户的同意。

使用这种技术,最大的优势在于它提供的舒适性为消费者带来全新的体验,而企业则能够完全通过线上渠道来提供金融服务。这种技术的另一个好处是,该数据可以被用来刻画一个客户的信用“肖像”。关于大数据的一个最主要的挑战就是信息的质量,而通过银行API提供的信息则是最优的,因为它已经被一个银行这个可信方验证。

投资部门提供用户市场数据

大数据应用的另外一个领域就是贸易。我们都知道知识就是力量,运用得当的时候,他就能创造不菲的利润。财富管理和贸易在金融创新方面都有着非常重要的地位,而截至目前,金融科技在这些领域的应用还处于萌芽阶段。

投资者信心指数和市场信心指数对于衡量投资者在安全性方面的态度至关重要。感知市场也显得尤为重要,毕竟市场参与者的情绪直接影响了市场的价格变动。

在主要市场情绪程序的帮助下,可以看到金融市场的其他参与者持有短期和长期的位置之间的关系。有了这些数据,投资者就能够对市场情绪有一个更好的把握。这个程序的工作相当简单。经纪人基于其交易员持有的头寸汇总自己的数据,然后经纪人再将数据呈现在一个图表中。通常,每份交易资产都带有自己的情绪图表,所以可以看到投资者对当前市场的态度。

在大数据聚集交易的帮助下,人们可以更好的了解市场。也会看到一个更详尽的数据分析。因此,提供这些数据的经纪人可以在其交易中获得一个较大的成功率,并因此获得更高的交易量。而这些最终都将转化为利润。

通过社交媒体完成信用评分

目前,世界上仍有73%的人口没有得到征信系统的评分。而那些得到评分的群体,事实上绝大多数也只是通过一些较为原始的因素获得的评分。在大多数的情况下,只有偿还历史(进行支付的能力)被考虑在内。 Kreditech(用大数据分析信用的在线借贷初创公司)本质是基于大数据服务于客户潜在的个性化需求。它的数据来自于社交网络,对许多人的社交行为因素进行了分析。通过大数据记分可以真正实现更高的交易率,同时维持较低的违约率。

Kreditech现在正聚焦于通过科技来实现金融服务的自由。在其独特的打分技术的帮助下,这个企业可以服务于那些很少甚至没有信用记录的人,只要他们拥有Facebook或者其他社交网络的账号就行。

最后

金融科技时代已经到来,在这个时代,数据的价值堪比曾经的石油。一些数据比较容易获取,但却难以被拿来使用。这就是为什么一些金融科技创新企业能够仅凭从社会媒介中获取的数据开发出引领市场的产品。而那些固守自己体系数据的公司则失去了一个绝佳的发展机遇。最后,尽管银行对其客户的信息进行了加密,市场中仍存在像银行API这样的接口可以让第三方有能力获取数据,进而在更优质数据的帮助下对传统的金融机构进行更深刻的颠覆。

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