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            华尔街大数据究竟如何应用?(上)

            时间:2019-01-28 08:37来源:未知 作者:一个量化投资者 点击:
            金融市场是一个非常复杂和精密的系统,任何一名投资者都很难成功的选出一个最佳组合投资方案。低买高卖是大多数投资者心里的最基本观点,但是我们要知道仅仅依靠这句话来做出正确的投资决策是远远不够的。所有的 量化交易 者都梦想着能够有一天在市场走向确

            金融市场是一个非常复杂和精密的系统,任何一名投资者都很难成功的选出一个最佳组合投资方案。低买高卖是大多数投资者心里的最基本观点,但是我们要知道仅仅依靠这句话来做出正确的投资决策是远远不够的。所有的量化交易者都梦想着能够有一天在市场走向确定之前获得指导性的信息。

             
            但事实上我们已经能够通过算法处理等手段来对市场走势进行预测。尽管就目前来说我们的技术还很难做到非常精准,但是已经有越来越多的金融咨询师将高等算法作为一种手段,并且逐步成为整个社会各行各业“大数据”解决方案的一个重要组成部分。
             
            包括商品与服务需求预测、信用风险评估、机器可读格式的公司报告制作以及通过社交网络分析预测市场导向等等都应用到了这种高等算法。实际我国政府也已经与美国IBM公司开始尝试使用大数据来解决远东国家日益严峻的污染问题。
            华尔街大数据究竟如何应用?(上)
            目前的一些专业人士已经能够通过移动平均、收敛平均等预测方法和更加巧妙的技术和基因算法相整合,形成一种能为智能化的更复杂的算法,然后预测相关有效信息。市场中的金融泡沫等意外因素是客观存在的,所以一个能够正确理解市场运营机制和有效风险管理策略是非常必要的。如今,量化投资者已经可以同时使用传统分析程式和现金的算法来提高自己的投资组合表现,同时可以对自己的分析进行检验和得到更快的反应速度。
             
            既然我们前面提到了大数据可以为我们带来如此多的好处。那么究竟什么是大数据呢?首先我们要明确的是大数据解决方案主要帮助我们处理的是那些复杂的大型数据集,这些数据集被普遍来说是很难用寻常的方法进行分析和操作的。目前这个领域正在变得越来越重要,它可以帮助投资者去更好的分析那些有序或者无需的数据,能够带来更好的分析效果并作出更好的决策。
             
            时任Gartner行业分析师的Doug Laney在2001年对大数据的三V理论进行了精准描述即:速度、容量和种类。我们举个例子来说明,自1980年开始,UPS已经在利用大数据追寻包裹的运动情况。发展到现在他们的技术也在逐步上升。目前它们每天可以处理的包裹追踪申请达到了3950万次。同时,他们也成立了全球最大的大数据运筹研究项目。最初这个项目的名字是ORION。到目前为止,该项目已经为公司减少了8500万公里的日常送货路线,并节省了840万加仑的燃油。
             
            金融行业也在大数据分析中收益,金融公司通过利用高等算法来预测和追踪市场的走向,例如自我学习算法,很多人觉得不太清楚如何去使用算法进行交易,也或许是因为他们心目中的算法交易是另外一回事。
             
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            【量化投资有声读书系列】股票作手回忆录—第七章(5-4)
            (责任编辑:一个量化投资者)
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