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数据资源价值凸显 智能投资引领量化策略风向

编辑:企联编辑来源:中国证券报评论数:0发布时间:2017-02-13 10:44:30
 广发基金数据策略投资部副总经理 季峰

  2017年初,神秘棋手Master以60胜0负1平的战绩,高调迎来谷歌AI机器人(300024,股吧)Alpha GO的回归。经过优化的人工智能在非正式围棋快棋赛中所向披靡,有效地检验了谷歌DeepMind团队所做的改进,也启发了笔者对大数据时代中量化投资智能化的思考。

  现阶段,大数据相关指数或产品的投资核心逻辑多由量化团队设计构建,未来人工智能对投资领域的涉足介入的空间非常广阔,而大数据量化投资团队在技术与资源上将具备先发优势。但是,二级市场属于多方参与的不完全信息,开发能应用于投资的人工智能难以一蹴而就,需要投研力量持续投入跟进,而致力于开发自有智能算法将会是大数据量化投资下一阶段的战略高地。

  新时代:数据资源价值快速上浮

  2008年9月,著名科学期刊《自然》杂志推出名为“大数据”的封面专栏,讲述数据在数学、物理、生物、工程以及社会经济等领域扮演的重要角色,自此“大数据”这一新兴概念迅速向各个领域传递、延展。维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》中提出了大数据的4V特点:Volume(海量的数据规模)、Velocity(动态的数据体系和快速的数据流转)、Variety(多元化数据类型)、Value(蕴含丰厚价值)。立足互联网发展提速的当下,在挖掘、应用以及分享数据资源的过程中上述抽象的特质渐渐变得具象化,更加可触可感。

  海量规模是时代赋予数据资源的首要特征,这也与互联网环境中人们活动交互的频率提高、范围扩大、程度加深密不可分。近年来,互联网连接了人们越来越多的生活应用场景,衣食住行等日常生活行为正源源不断地持续产生着海量规模数据。然而,我们可能仍处于数据量爆炸式增长的前夕——随着VR/AR、智慧城市、智能家居、5G等相关技术进步,物联网的宏大蓝图正在快速绘制,未来人与人、人与物、物与物之间的交互将会进一步急剧提升数据规模,其中蕴含的价值总量也会将迎来井喷。

  但是,类型多元化、处理速度快等大数据特点决定了数据资源有别于自然资源,其价值会由于收集转存、运算处理、挖掘应用等能力的差异而提高开发门槛,价值呈现模式也将从目前的营销导流为主的局面拓展至多元化、智能化的应用场景。相应地,量化投资领域与数据密切相关,大数据时代的浪潮将为量化投资生态带来何等深刻的变化是非常值得展望与深思的。

  新趋势:开发方式精细化

  国内大数据相关的量化产品最早启航于2014年,经历近3年的发展与积累,现已渐成独树一帜的细分领域。据统计,截至2016年底共发布了10只大数据概念指数,成立了20只大数据相关的基金产品,涵盖指数、灵活配置型与股票型基金,合计规模逾百亿。

  对于大数据量化投资研究这一新兴细分领域而言,两年时间虽然略显短促,但核心驱动力却在这初步阶段快速成型——纵深方面,前期运营经验成为后续优化提升的坚实基础,提升产出效率,缩短阶段成果的迭代周期;横向方面,目前共同开发、价值共享模式将吸引更多优质的数据资源合作方加盟,为策略开发持续输入增量信息,这是保证大数据量化投资领域枝繁叶茂的沃土。

  过去两年,大数据相关的量化投资生态结构以量化团队与数据资源方合作为主,陆续引进百度、新浪、阿里、腾讯、雪球、同花顺(300033,股吧)等各具特色的数据资源,涵盖互联网用户行为、投资情绪、行业景气、专家意见等多个差异化的维度。从产品开发看,大数据量化产品体系经历了指数开发、被动投资以及主动投资的布局演化,主要包含了专精的数据开发与细化的产品布局这两方面优化。

  其中,产品布局细化更多由市场需求引导。以笔者所在的团队为例,在主动型产品布局中更为精细地融入风格化因素,正是为追求风格投资的投资者提供便利,满足个性化的投资需求。譬如,广发百发大数据策略精选灵活配置混合(代码:001742)融入了主动型产品框架与风格化因素,而2016年的风格轮换阶段为此优化带来了正面反馈——2016年3月1日至2017年2月10日,百发精选区间收益是21.82%,而上证综指为18.93%,沪深300为18.63%,创业板指仅涨1.30%。

  展望下一阶段,大数据量化投资的新趋势或将从合作模式与开发技术这两个维度萌发。首先,大数据量化投资合作模式正朝着多元化阶段演进。随着大数据量化投资生态的初步形成与稳定,合作模式将从封闭转向开放,既体现在更多垂直类数据持续流入,也体现在量化团队与原有数据资源方的合作深化,贯穿“数据-策略-产品”完整链条。

  其次,大数据量化投资策略的开发将更为专精、细化。目前大数据量化投资领域主要聚焦于结构化数据,而占比更高、增速更快的非结构化数据尚未进入量化投资的视野中心。半结构化或非结构化数据是未来大数据量化投资无法绕行的难题与价值洼地,专精的数据挖掘技术将能保证价值产出,预计未来量化投资数据定制开发的趋势会愈发明显。

  此外,基于大数据的智能投顾、FOF策略、资产配置工具等也将成为量化投资领域的新亮点。可以预见,未来相关的产品布局将更丰富,数据资源价值的呈现方式将更为多元化,投资者将会更全面地体验大数据时代中量化投资工具带来的便利。

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