[轉(zhuǎn)] 大數(shù)據(jù)給量化投資帶來的變革
金融量化投資由于其數(shù)據(jù)價值，且符合大數(shù)據(jù)的重大思維變革，是大數(shù)據(jù)最早應(yīng)用的領(lǐng)域。
大數(shù)據(jù)時代的思維變革
1) 不是隨機(jī)樣本，而是全數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)是指不用隨機(jī)分析，而采用所有數(shù)據(jù)的方法。主要原因有二，一是當(dāng)前的技術(shù)能力讓人類可以處理海量的數(shù)據(jù)，二是隨機(jī)樣本無法獲取某些有用的信息，比如跨境匯款中的異常交易。量化投資與圖表派技術(shù)分析不同，用全數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，了解指標(biāo)或信號在整個數(shù)據(jù)集上的統(tǒng)計優(yōu)勢。
2) 不是精確性，而是混雜性
大數(shù)據(jù)時代精確不可能實現(xiàn)，反之用概率說話，混雜性變成了一種標(biāo)準(zhǔn)途徑。對一個交易策略，只要透過全數(shù)據(jù)分析，在概率上他是能夠長期穩(wěn)定盈利的，即可被投資者考慮采納。而到底哪筆交易賺錢，哪筆交易賠錢，雖然投資者很好奇，但交易策略無法給出精確的答案，從某種程度上講也是無意義的。
3) 不是因果，而是相關(guān)性
在大數(shù)據(jù)時代，是什么比為什么更重要。雖然這違背了人類好奇和探索的天性，但知道是什么對決策的幫助確實有限。比如，策略預(yù)測某個模式出現(xiàn)后該股票有很大概率上漲，如果執(zhí)迷于探究股價上漲背后的基本面緣由，則成本過高，也確實無法得出準(zhǔn)確的原因。
大數(shù)據(jù)時代對交易策略的研發(fā)提出了幾大要求
1) 量化非結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)(unstructured data)。比如國外的對沖基金曾嘗試量化財經(jīng)新聞，用情感度的變化幫助決策；投資機(jī)構(gòu)搜集并分析上市企業(yè)聲明，從中尋找破產(chǎn)的蛛絲馬跡等。
2) 數(shù)據(jù)的再利用。Amazon利用用戶的購書記錄推薦新書，我們是否可以利用用戶的觀點和交易記錄做協(xié)助學(xué)習(xí)(collaborative filtering)，幫助策略作出更好的選擇？
3) 數(shù)據(jù)的重組。 把多個數(shù)據(jù)集的總和重組在一起往往能提高單個數(shù)據(jù)的價值。這就好像除了利用股價信息，加上從財務(wù)報表提取的因子能提升預(yù)測水平一樣。
案例：
你開心他就買你焦慮他就拋，華爾街“德溫特資本市潮公司首席執(zhí)行官保羅·霍廷每天的工作之一，就是利用電腦程序分析全球3.4億微博賬戶的留言，進(jìn)而判斷民眾情緒，再以“1”到“50”進(jìn)行打分。根據(jù)打分結(jié)果，霍廷再決定如何處理手中數(shù)以百萬美元計的股票。
霍廷的判斷原則很簡單：如果所有人似乎都高興，那就買入;如果大家的焦慮情緒上升，那就拋售。這一招收效顯著——今年第一季度，霍廷的公司獲得了7%的收益率。
大數(shù)據(jù)時代與金融投資的未來
1) 投資者的扁平化。 隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)帶來的信息化革命，個人投資者將能夠輕松使用有大數(shù)據(jù)實證支持，低風(fēng)險交易策略，投資能力將大幅提升。
2)金融市場更加高效。大數(shù)據(jù)時代令有盈利能力的交易策略能夠被更快的發(fā)現(xiàn)，驗證和應(yīng)用，金融市場也會變得變得更加有效，起到更好的分配財富作用。
3)平庸的基金公司將消亡。大數(shù)據(jù)讓科技公司第一次有機(jī)會能夠挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的金融分析師和交易員，利用對各種全體數(shù)據(jù)的量化，重組和整合，低成本的建立針對各個市場，面向不同用戶的交易策略，讓投資者能夠科學(xué)穩(wěn)定的在全球市場投資。實際上，管理1200億資產(chǎn)，
全球最大的對沖基金B(yǎng)ridge Water已經(jīng)很接近這一點，他們搜集了近百年的金融數(shù)據(jù)建立交易模型，覆蓋全球外匯，債券，衍生品和股票市場，其99%的交易都由電腦決策作出。不遠(yuǎn)的將來，普通的共同基金將被根據(jù)大數(shù)據(jù)分析提供交易策略的公司所取代，留下的基金公司將是那些能夠提供獨特優(yōu)勢(alpha)的對沖基金和自營基金(如高頻基金和統(tǒng)計套利型基金)。
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