
大数据时代引发科学投资风尚_数据分析师
对于大数据,王政表示:“大数据时代,资产管理的一个风尚就是由艺术式投资变为科学式投资,大数据可以做以前他们想做却做不了的事,如对市场情绪的搜集和判断。通过大数据,可以尽可能大范围地搜索新闻信息,包括行业层面或者公司机构,来判断市场情绪,对这个行业是乐观还是悲观,对公司是看好还是不看好。”
一个人的心理或许很难捉摸,但某些外在信息显露汇集而成的市场趋势恰恰是资产投资管理的判断标准。如广发基金和百度合作推出的一款大数据基金,就是建立在百度搜索的海量数据信息基础之上,选取成分股来构成的。王政说没有人会想到互联网搜索数据也可以成为构建指数的一个方式,但大数据做到了。
在这样一位多年从事资产管理工作的老手看来,大数据给以基金为代表的资产管理行业带来了“质的飞跃”。王政总结了资产管理领域的两次飞跃。在计算机之前,投资单纯依靠人的判断,根据行业经验和专业积累,判断市场行情趋势,构成自己的投资逻辑。计算机的出现改变了原有的研究方法,投资人员总结出普遍的市场规律,通过计算机进行量化投资开始盛行,这是一次飞跃。大数据时代实现了从小样本到全样本信息的搜集,充分利用海量数据,借助机器学习充分挖掘有价值的市场因子,开启智能投资新时代,这是第二次飞跃。
大数据带来的量变是否一定会带来质变是个未知数,数据的广度和准确度显然并不一定成正比。“这考验的就是数据服务提供商挖掘分析数据的能力,因为数据中存在一些无用的"噪音",我们要尽可能剔除它们,提炼出有价值的信息。”王政将那些干扰性的数据形象地称之为“噪音”。
另一个排除干扰的解决方案叫“机器学习”—machine
learning。机器在海量信息存储的基础上,通过不断地“学习”,机器的“思考”能力—根据过往数据总结的经验有效判断市场行情的变化—得以渐渐形成。
可以看出,大数据背后依托的不仅是海量数据,更重要的是分析挖掘数据并精准应用的能力,智能计算机技术是构成这种能力的关键。机器取代人类,在资产投资领域,似乎比科幻片中机器人占领世界的可能性要大的多。在这样一个趋势下,未来某个阶段,是否所有投资者都能变成王亚伟呢?王政说,理论上,市场越有效,“王亚伟”反而越不会出现,因为所有参与者的表现都一样。当然,这种终极场景就像经济学中提到的“完全竞争市场”一样,在现实中难以真实存在。“终究机器是由人设计的,人建立模型的能力不同,这就决定了市场的非有效性。”人在大数据时代扮演的是什么角色?王政打了一个比方:“大数据是乐器,人就是演奏者,人要设计机器,训练机器,提升机器的学习能力。”
人抓取运用数据的能力,决定了大数据时代的意义。王政提到了一些国外大数据服务同行的做法,从中也能看到数据的微妙之处。他说国外一家专业数据服务公司,通过在发电厂附近的居民区内安装探测器,来统计电厂的输送电量,观察发电情况。“用电量从宏观上可以判断一个国家经济的运转情况,从微观上可以判断一户人家的消费水平。同样,如果要判断一家超市的销售情况,可以统计其车库每日进出车辆的数量。”王政强调这种大数据分析的优势在于,专业投资机构得到这样的数据,可以在官方统计结果公布前,提前对市场变化做出预期判断,从而先人一步把握投资机会。
数据背后隐藏的信息量,就是投资逻辑建立的基础。而在投资之外,王政对保险行业大数据应用同样看好。同样是建立在数理统计模型上的保险产品,大数据的引入,对其定价模式产生了翻天覆地的变化。“比如车险,以前定价比较统一,就是因为无法精确地判断每个投保人的具体风险情况,如今通过车载设备提供的数据,可以有效了解驾驶员的行为、驾驶技术和习惯,再据此判断其驾驶发生风险的可能性是大还是小。”王政表示,保险行业是未来大数据重点拓展的一大方向。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22