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用大数据技术挖掘投资信息

2017-4-17 16:56:03 作者:中国龙团队
    过去的时候计算机只能分析结构化数据,也即能够量化并且以某种形式储存的数据,然而科技的发展使得我们能够分析之前无法量化的非结构化数据,我们从而能够从多种多样的来源,包括语言、图片等来获取更多信息。在金融市场赚钱的最简单的方法之一是,抢在其他所有人之前凭借价格敏感信息交易。举例而言,1815年,罗斯柴尔德家族由于在其他投资者之前得知了滑铁卢战役的结果,在政府债券市场取得了巨大的成功。如今凭借内幕消息交易往往会导致牢狱之灾。但大资料革命,加上机器学习技术和超级计算能力的运用,正在产生可以让投资者拥有合法优势的全新一类信息。
    首先,技术进步创造了新的可获取的数据源,比如卫星影像。Orbital Insight公司是这个领域的佼佼者,他们认为现在有可能使用卫星搜寻世界各地,获得近乎实时的有用情报。例如,Orbital开发出神经网络找到了中国的2001个储油罐,而之前发现的储油罐只有500个。通过测量这些油罐投射的阴影长度就能够定期估计石油消费模式。同样可以利用卫星影像来记录美国商店外的停车位的使用情况,从而可以很好地估计客流量。或者还可以生成热量地图来估计全世界的作物产量。
    其次,投资者可以从作为公司正常业务副产品的“废弃”资料中获得新见解。例如,保险公司记录它们为新购的每辆汽车开出的保单。汽车品牌的购买细目对那些保险公司可能没什么大用,但它对想要获取官方行业销售数字的投资者来说却非常珍贵。
    第三,投资者可以通过对社交媒体和公共信息板的情绪分析来了解客户对公司的观感。客户不满度飙升是非常强烈的卖出信号。位于英国的基金公司Derwent Capital Markets,早在2012年即推出了世界上第一支运用社群网站Twitter上大众情绪来进行投资的对冲基金;透过每天超过3.4亿则的推文分析,将用户情绪归纳出一套金融规划,以预测股票市场的趋势。当用户情绪指数趋于平和冷静时,道琼工业指数所呈现的走势是上扬的;反之,当用户情绪波动时,股价指数则明显下跌。根据数据显示,以Twitter推文预测投资市场走势的方式,约有高达87.6%的准确率;
    第四,将似乎毫不相关的数据以过去无法想象的速度和规模糅合在一起,就有可能获得新的见解。人们可以发现之前未被发现的新的关联。
    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,谁能从大数据中挖掘到更多的信息,谁就能引领金融投资的未来。 
    当然,大数据好坏取决于解读它的人,资料好用与否取决于它是怎么用的。在大数据时代的量化投资对象方面,量化投资者可能会面临“数据陷阱”,大数据可能会使量化投资者有“不识庐山真面目,只缘身在此山中”的迷茫,除此之外“数据陷阱”还包括“尽信数据不如无数据”。例如:有人分析了淘宝的网络营销数据,发现一些内陆省份通过网络销售出去的泳衣远远超过广东等沿海省份,于是得出结论:“泳衣广告的重点应该放在新疆和内蒙古,而非广东等沿海省份”。但这个结论其实是站不住脚的,一方面,在一些内陆省份,泳衣并非常用物品,当地超市出于销量的考虑不太乐意销售,这时老百姓如果想购买的话,也只能到网上购买了;另一方面,在广东等沿海省份,超市里有大量的泳衣,到网上去购买泳衣的人自然会少很多。这个例子说明,拘泥于数据本身进行分析并据此作出决策,其结论有时经不起推敲,并会导致后续的投资行为缺乏科学依据。所以投资如果只关注数据,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,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


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