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    比別人知道得更多、知道得更早,才有可能做好投資

    最新高手視頻! 七禾網 時間:2018-09-10 12:58:52 來源:七禾網

    七禾網注:嘉賓回答僅代表其本人觀點,不代表七禾網的觀點及推薦。金融投資風險叢生,愿七禾網用戶理性謹慎。


    控弦

    本科畢業于清華大學,在美國留學工作十多年,致力于數學建模在工程上的應用,目前回國和清華校友(華爾街海歸)一起成立了杭州希維信息科技有限公司,是一家專注于大數據挖掘,為金融機構提供另類數據服務的金融科技公司。在交易方面,其本人曾獲全國期貨實盤大賽程序組前十、永安東方智慧程序化大賽前四。團隊創始合伙人也曾是華爾街投行衍生品交易部的負責人,在金融工程領域經驗豐富。


    精彩觀點

    交易的決策就是在不確定性中尋找相對的確定性,追逐利潤的同時實現對風險的控制,也可以說,這就是一場資金的博弈。

    投資要做得好,要么比別人聰明一點,要么比別人知道得多一點,要么比別人知道得早一點。

    比別人知道得更多和更早也可以說是另類數據出現的緣起,因為公開和通用信息基本上大家都在同一起跑線上,已經被充分挖掘并利用,想從中獲取超額收益的難度就很大。

    來自大數據挖掘的另類數據,一個主要目標就是為用戶提供一個領先市場和對手的有效手段,從而形成信息不對稱的局部優勢,信息差套利也就是擁有信息優勢的一方獵殺信息滯后的一方。

    參考另類數據做出的策略會和原來單純基于行情數據做出的策略有明顯的低相關性,這對投資者的策略組合是非常有益的。

    交易所公布的交割倉庫的倉單其實就不能準確反映實際的倉單狀況,我們通過大數據挖掘更加準確地估算實際倉單的規模。

    我們挖掘的多空情緒指數和多空信息集中度指數可以用在期貨交易中,有很好的過濾作用,也可以單獨用來構建交易策略。

    我們可以根據鋼廠附近污染指數的變化,以及對環保監測壓力指數的跟蹤,預測環保限產政策的可能出臺,從而構建事件驅動類的策略。

    (多空情緒指數和多空信息集中度指數)對于程序化交易者,他們可以把這些指數納入他們的現有策略,形成自己特有的指標,作為交易信號的過濾,也可以獨立形成信號。

    (程序化交易)結合基本面(包括類基本面的另類數據)、情緒面進行量化,可以有效過濾掉一些無效交易,我覺得可能是一個方向。

    國內這兩年資管行業和量化總體處于一個低潮,我覺得這也正好是時候打造更加精良的武器,當機會來臨的時候,就能夠占得先機。



        相關鏈接:如何利用“多空情緒”賺錢?獨家數據,助你盈利!


    七禾網1、控弦先生您好,感謝您和七禾網進行深入對話。您在美國留學工作十多年,是什么原因和動力,使您轉而回國創業,將大數據挖掘應用到投資當中?


    控弦:最初是被美國的公司派回國,后來看到國內的發展機會更多,國內有很多同學、朋友、家人,感覺留在國內更有歸屬感。最開始做另類數據挖掘也是探索性的,沒有什么現成的模式可以參考,在技術上、商務上也都趟過不少坑,但好奇心和興趣驅使自己堅持下來,自己本身對交易也十分感興趣。后來發現另類數據在投資領域的應用受到一些投顧機構的認可后,更加堅定了自己往這個方向走的信心。



    七禾網2、應用大數據挖掘的方式做投資,和大部分普通投資者以公開的數據為依據做投資相比,有哪些優勢和好處?


    控弦:交易的決策就是在不確定性中尋找相對的確定性,追逐利潤的同時實現對風險的控制,也可以說,這就是一場資金的博弈。一位前華爾街對沖基金經理(Princeton的數學博士)曾和我說過:投資要做得好,要么比別人聰明一點,要么比別人知道得多一點,要么比別人知道得早一點。要比別人聰明是很難的一件事情,剩下比別人知道得更多和更早也可以說是另類數據出現的緣起,因為公開和通用信息基本上大家都在同一起跑線上,已經被充分挖掘并利用,想從中獲取超額收益的難度就很大。而來自大數據挖掘的另類數據,一個主要目標就是為用戶提供一個領先市場和對手的有效手段,從而形成信息不對稱的局部優勢,信息差套利也就是擁有信息優勢的一方獵殺信息滯后的一方。另外另類數據的源頭很多不是來自市場的行情,這樣參考另類數據做出的策略會和原來單純基于行情數據做出的策略有明顯的低相關性,這對投資者的策略組合是非常有益的。



    七禾網3、您做的大數據挖掘其中的數據來源于哪里?如何保證數據的有效性和準確度?


    控弦:數據來源于以下幾個方面:(1)我們和國內領先的BAT級別數據體量的大數據公司進行合作,覆蓋中國90%以上的手機用戶(數量>9億);

    (2)我們也會購買一些我們認為非常有價值的原始數據成為我們私有數據庫的一部分;

    (3)通過網絡爬蟲。


    數據有一定歷史可以回溯,可以回測其有效性,我們很多數據模型在2017年6月左右做出,跟蹤一年以來,一些采用我們數據的機構也能證實這個數據的有效性。比如我們2017年6月建好的一個模型:以股民行為的研究來預警股市的風險區間,結果如下圖所示



    黑色部分代表風險區間,可以看到從2015年到2017年底,基本上都非常及時提示了大幅度下跌風險的到來。2018年最近的下跌,我們這個模型是4月8日給出的風險預警,4月8日是星期日,如果4月9日把A股平倉,這段時間應該不會太受傷。




    七禾網4、請您舉例介紹一下,用您挖掘的另類數據在期貨投資當中的應用?


    控弦:(1)期貨倉單。因為期貨交割倉庫的費用比較高,一些待交割的現貨往往沒有直接放在交割倉庫,而是存放在周邊一些便宜的倉庫,等到交割日期臨近才會轉到交割倉庫,而交易所公布的交割倉庫的倉單其實就不能準確反映實際的倉單狀況,我們通過大數據挖掘更加準確地估算實際倉單的規模;

    (2)我們可以通過大數據挖掘來實現對相關企業運營狀況的日度跟蹤,從個體企業到行業,其運營規模到生產銷售環節的趨勢進行推算和估計;

    (3)我們挖掘的多空情緒指數和多空信息集中度指數可以用在期貨交易中,有很好的過濾作用,也可以單獨用來構建交易策略;

    (4)我們可以根據鋼廠附近污染指數的變化,以及對環保監測壓力指數的跟蹤,預測環保限產政策的可能出臺,從而構建事件驅動類的策略。



    責任編輯:傅旭鵬
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