㈠ 【《大數據時代》讀書筆記2】大數據視角下,一切皆可「量化」
「大數據」視角,並非近年來的新事物,回顧歷史,早已有之。只是當時,「大數據」這個詞,尚未產生。
19世紀,「量化」之於航海。 19世紀還是航海經驗靠口口相傳、有些甚至被證明是錯誤的年代,航海家莫里通過量化分析製作的導航圖,是大數據的最早實踐之一。在因為馬車事故造成腿部殘疾後,年輕的海軍軍官莫里離開了海上工作,來到了圖表和儀器廠。在這個後來被證明是他福地的地方,在翻閱、整理庫房裡存放的航海書籍、地圖、圖表、航海日誌後,莫里將這些記錄進行數據整合,把整個大西洋按經緯度分成五塊,並按月份標出溫度、風速和風向,為找到更有效的航海路線提供參考。之後,為了提高精確度,莫里創建了一個標準的表格來記錄航海數據,並在所有海軍艦艇及部分商船上使用,通過分析這些數據,一些利於航行的天然航線被找到,為海軍及商船減少了三分之一的航海路程。遠在信息數字化之前,人工的數據運用已經充分展示了其實效。隨著數據存儲和處理能力的不斷提高,「大數據」技術的運用領域也不斷擴展。
20世紀,「量化」之於投資。 在金融領域,「量化」這個詞經常以「量化投資」等片語形式出現,指的是通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令,以獲取穩定收益為目的的交易方式,其實質在於替代傳統的定性分析,以數據為支撐作出投資決策。「量化投資」在海外的發展已有30多年的歷史,其投資業績穩定,市場規模和份額不斷擴大,得到了越來越多投資者認可。金融領域是數據相對集中和易感知的領域,但量化的舞台,遠不止於此。
21世紀,「量化」之於坐姿研究。 日本先進工業技術研究所的越水重臣教授將量化用於坐姿研究,通過對人坐著時的身形、姿勢和重量分布等的數據化,產生獨屬於每個乘坐者的精確數據資料,並根據人體對座位的壓力差異識別出乘坐者身份,准確率達到98%。這項技術可作為汽車防盜系統,通過這個系統,汽車可以識別駕駛者是否為車主並設置相應安全措施。數據的提取,只有你想不到,沒有提取不到,關鍵在於如何提取、如何利用。
數據化,不是數字化。 前者,是指把現象轉變為可製表分析的量化形式的過程;後者,指的是把模擬數據轉換成用0和1表示的二進制碼。在數字化時代來臨之時,在腦海中對這兩個概念有清晰概念十分重要。數據化的關注重點是在「I(信息)」上,而數字化則關注「T(技術)」。數字化的發展,提高了數據化的可行性。
「數據化」文字。 谷歌的數字圖書館,是文字數據化的典範。通過文字的數據化,人可以用之閱讀,機器也可以用之分析。谷歌運用這些數據化了的文本來改進它的機器翻譯服務,從幾年前相當於高中水平的翻譯水準,到如今的令人驚嘆,著實超越了英語水平不斷退化的某筆者(容某筆者先找個地兒蹲著哭一會兒)。
「數據化」方位。 手機的廣泛運用,讓人的實時位置信息也可以被數據化,位置信息的數據化,催生了許多新價值。比如無線數據科技公司Jana的創始人伊格爾,他使用了來100多個國家的超過200個無線運營商的手機數據,既關注家庭主婦平均每周去幾次洗衣店,也試圖回答關於疾病如何傳播等問題。新的用途不斷產生,既可以用於商業,也可以用於社會研究。
「數據化」溝通。 個人化是數據化的前沿,facebook將關系數據化,twitter將情緒數據化,linkedin將個人經歷數據化,這些社交網路平台,以各種方式將個人及其溝通數據化,並存儲了海量的用戶數據。初步的運用,例如Derwent Capital對沖基金對微博數據文本的分析,獲得了股市投資的信號,雖然由於隱私問題,數據的使用還遠未成熟,但我們不難想像,當數據被充分運用,世間萬物是否已不再是世間萬物,而是海量的數據呢?
當看到一切皆可量化這句話,還是持一定的保留態度。因為,太過絕對。但似乎,這只是一種理念的傳遞,為了表達數據化的重要性而已。大數據視角,提供了看世界的另外一個角度,但絕不是唯一視角。
㈡ 量化投資和大數據有什麼關系
量化投資是程序化交易的別稱,大數據是互聯網統計各個行業的市場信息。
可以針對大數據的分析建立量化模型來進行交易。
㈢ 大數據能做到什麼
現在能夠做到的有:
1.量化投資
2.銀行風控
3.輿情預測(雹鄭包括疾病預測等)
4.精準營銷
5.用戶畫像和企告寬業畫像
6.精準醫療
…
很多網站都在招數據分析師,其實他們都是服務於營銷的,即把東西精準地推銷給用戶;再者,交通大數據,比如你打車,軟體可能根據當時的交通狀況給你選擇源友頌規出一條更加通暢的線路等等。
總之,大數據目前能夠解決的事情很多,在未來,大數據是很有前景的領域。
㈣ 什麽是量化投資
簡單的說,量化投資是利用大量的歷史數據幫助投資者作判斷,用電腦幫助人腦處理信息,克服了人的情緒和弱點對投資的影響。推動量化投資走向應用的第一人叫哪兆約翰·麥奎恩。麥奎恩利用美國富國銀行的信託投資平台建立了第一個定量投資系統,並於1971年發行了世界上第一支被動管理的指數基金。這一平台經不斷改進演變成為今天世界上第二大投資管理公司——巴克萊國際投資管理公司(Barclays Global Investors)。中國基金公司在量化投資方面比較領先的有富國基金,你可以關注一下旗下以量化方式投資的指數增強基金。例如富國天鼎中證紅利指數增強基金2011年的業績在320隻股票基金中排到第17名,在所有指數基金中排名第一;還有包括富國滬深300指數增強基金,2011年的業績在320隻股票基金中排到第37名,在所有指數基金中排名第二;另外還有富國中證500增強,包含滬深兩市中流動性較培緩缺好、市值處於中等區間的小盤股,與覆蓋大中盤股的滬深300指數風格互補。富國量化投資帶頭人李笑薇是美國斯坦福大學經濟學博士,曾任巴克萊國際投資管理公司(BGI)大中華主動股票投資總監、高級基金經理、高級研究員;摩根士丹利資本國際Barra公司BARRA股票風險評估部高級研究員,可以說她是中國量化投資的先行者,而她所帶領的投資團隊也定能給投資者帶去優良的收益配辯回報。
㈤ 什麼叫大數據量化交易大數據量化交易是什麼地位
【導讀】很多人對於大數據量化交易不清楚,只知道大數據,其實大數據量化交易是基於大數據以上是雲社區搭建的載體,下面我們就來聊聊什麼叫大數據量化交易?大數據量化交易是什麼地位?
現在發達城市北上廣,已經開始用大數據,運做基金了。而且門檻很高,必須金融和計算機的本科以上人員,研究生擇優錄取。
可見大數據,發展的力度。很多人不知道大數據怎麼交易股票,這這里簡單說下,現在好多券商軟體支持,大數據自動化交易,也就是說,當你編寫好自己的預期策略後,由程序根據你的策略實行,自動化交易。現在名聲僅次於巴菲特的詹姆斯.西蒙斯,就是大數據量化交易的先驅,他名下的大獎章基金,就是根據大數據量化交易運行。
大數據量化交易,可以實現。一天成百上千次此交易,只要資金允許。這也是發達發達城市為什麼著重研究的對象。還有大數據是未來的趨勢。電腦在對市場熱度的分析,要強於人工識別。但是論單個交易,人工肯定強於電腦,但是從現在的基金規模來看。電腦交易是主要趨勢。不管多厲害的基金經理,精力都是有限的。
目前的大數據都是藉助python為主要語言編寫的,感興趣的可以看看相關方面的學習。券商對自動化交易的資金,一般是5w門檻。
以上就是小編今天給大家整理發布的關於「什麼叫大數據量化交易?大數據量化交易是什麼地位?」的相關內容,希望對大家有所幫助。隨著市場的發展。大數據量化交易,會慢慢普及。
㈥ 量化投資什麼意思
量化投資是指通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令,以數備和學模型替代人為的主觀判斷,利用計算慎滾悶機技術、大數據等手段寬彎作出投資決策的投資方法。
㈦ 什麼是量化投資
量化投資是指藉助現代統計學和數學的方法,利用計算機技術來進行交易的證券投資方式。量化投資從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種"大概率」事件以制定策略,用數量模型驗證及固化這些規律和策略,然後嚴格執行已固化的策略來指導投資,以求獲得可以持續的、穩定且高於平均收益的超額回報。
量化投資起源於上世紀七十年代的股票市場,之後迅速發展和普及,尤其是在期貨交易市場,程序化逐漸成為主流。有數據顯示,國外成熟市場期貨程序化交易已佔據總交易量的70%-80%,而國內則剛剛起步。交易者的情緒波動等弊端越來越成為盈利的障礙,而程序化交易天然而成的精準性、100%執行率則為它的盈利帶來了優勢。
量化交易的優勢:
1.嚴格的紀律性
量化交易有著嚴格的紀律性,這樣做可以克服人性的弱點,如貪婪、恐懼、僥幸心理,也可以克服認知偏差。我們的每一個決策都是有理有據的,特別是有數據支持的。系統會顯示出當時被選擇的這只股票與其他的股票相比在成長面上、估值上、資金上、買賣時機上的綜合評價情況。
2.完備的系統性
完備的系統性表現在多層次,包括在大類資產配置滲悉、行業選擇、精選個股三個層次上我們都有模型次是多角度,量化交易的核心投資思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度。
3.妥善運用套利的思想
量化交易正是在找估值窪地,通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會。定定性投資大部分時間在琢磨哪一個企業是偉大的企業,那個股票可以翻倍的股票。與定性投資不同,量化投資大部分精力花在分析哪裡是估值窪地。
4.靠概率取勝
這表現為兩個方面,一是在定量投資不斷的從歷史中挖掘有望在未來重復的歷史規律並且加以利用。二是在股票實叢碰乎際操作過程中,運用概率分析提高買賣成功的概率。
編輯於 2021-09-18
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㈧ 量化投資策略到底什麼是量化投資
量化投資策略就是利用量化的方法,進行金融市場的分析、判斷和交易的策略、演算法的總稱。
量化投資策略類型包括:
(1) 趨勢判斷型量化投資策略,判斷趨勢型是一種高風險的投資方式,通過對大盤或者個股的趨勢判斷,進行相應的投資操作。如果判斷是趨勢向上則做多,如果判斷趨勢向下則做空,如果判斷趨勢盤整,則進行高拋低吸。這種方式的優點是收益率高,缺點是風險大。一旦判斷錯誤則可能遭受重大損失。所以巧敬趨勢型投資方法適合於風險承受度比較孝搜慎高的投資者,在承擔大風險的情況下,也會有機會獲得高額收益。
(2) 波動率判斷型量化投資策略,判斷波動率型投資方法,本質上是試圖消除系統性風險,賺取穩健的收益。這種方法的主要投資方式是套利,即對一個或者N個品種,進行買入同時並賣出另外一個或N個品種的操作,這也叫做對沖交易。這種方法無論在大盤哪個方向波動,向上也好,向下也好,都可以獲得一個比較穩定的收益。在牛市中,這種方法收益率不漏宏會超越基準,但是在熊市中,它可以避免大的損失,還能有一些不錯的收益。
㈨ 大數據分析與金融有哪些結合點
在銀行業的應用主要表現在兩個方面:一是信貸風險評估。以往銀行對企業客戶的違約風險評估多基於過往的信貸數據和交易數據等靜態數據,內外部數據資源整合後的大數據可提供前瞻性預測。二是供應鏈金融。
利用大數據技術,銀行可以根據企業之間的投資、控股、借貸、擔保及股東和法人之間的關系,形成企業之間的關系圖譜,利於企業分析及風險控制。
在證券行業的應用主要表現為:一是股市行情預測。大數據可以有效拓寬證券企業量化投資數據維度,幫助企業更精準地了解市場行情,通過構建更多元的量化因子,投研模型會更加完善。
二是股價預測。大數據技術通過收集並分析社交網路如微博、朋友圈、專業論壇等渠道上的結構化和非結構化數據,形成市場主觀判斷因素和投資者情緒打分,從而量化股價中人為因素的變化預期。三是智能投資顧問。
智能投資顧問業務提供線上投資顧問服務,其基於客戶的風險偏好、交易行為等個性化數據,依靠大數據量化模型,為客戶提供低門檻、低費率的個性化財富管理方案。
在互聯網金融行業的應用,一是精準營銷。大數據通過用戶多維度畫像,對客戶偏好進行分類篩選,從而達到精準營銷的目的。二是消費信貸。基於大數據的自動評分模型、自動審批系統和催收系統可降低消費信貸業務違約風險。