京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代基金经理如何投资_数据分析师考试
“现在并不缺乏信息,缺乏的是挖掘处理信息的能力”。
在王政看来,在信息爆炸的当下,需要借助机器和人工智能的力量帮助完成人力无法高效完成的信息处理工作。未来,大数据时代的资产管理将伴随着机器学习和智能计算的发展,成为以人工智能为依托的智能金融。
作为公募基金的“过来人”,王政对传统基金经理的日常作息熟谙于心:7点起床上班,路上开始浏览前天外盘情况,国际市场的主要指标以及重大动态;8点进入办公室,浏览国内外主要财经网站,晨会与同事一起讨论当天最新的宏观政策,财经和市场动态;9点-15点看盘,管理投资组合,看报告;收盘后对当天市场行情进行总结、分析,晚餐时继续与同行进行近期市场和投资热点讨论。晚上看长篇研究报告,20点左右上网看上市公司公告,并为第二天的工作做好充足准备。午夜,休息。
“占据大部分工作时间和精力的,正是对新闻、公告、热点、行情、报告等各种信息的收集、处理和判断,并在此基础上做出正确的投资决策。”王政说,在互联网如此普及之前,这样的投研过程基本是靠人工完成的。
而随着互联网高速发展带动信息量爆炸式增长,互联网数据逐渐呈现出明显的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、value(价值),因为规模极其庞大并在实时高速扩展中,被称为“大数据”。
在王政看来,“大数据”时代对投资管理的改变是显而易见的,投资研究开始由原来的小样本向全样本,由定期向实时变化着。
“在大数据背景下,我们需要借助机器和人工智能的力量,帮助我们完成人力无法高效完成的信息处理工作。”王政认为:“而这将改变基金经理传统的投研模式。”
王政表示,通过智能计算和机器学习,可以对所有的非结构化数据进行分析,在数量庞大而覆盖广阔的数据中,把所有的投资标的都连接起来,建立起一个完整的关系图谱;在此基础上,动态跟踪实时新闻,捕捉各类事件,进而建立起事件影响在关系网上传导的机制。
在他看来,大数据冲击下,传统的基本面投资面临变革:“有家美国公司利用卫星24小时监测超市的车流、货运、港口的运输,并卖给华尔街的投资公司,使他们不用再等官方数据,不用去工厂门口蹲守,就可以实时通过卫星第一时间得知市场的变化。信息传递速度改变着投资的速度。”
除了基本面,大数据背景下的投资管理也能更快更全地收集和分析社会情绪数据。王政介绍,通联数据所在做的金融云平台,正是基于大数据分析和智能计算的新型互联网金融服务,比较全面地收集处理了基本面和社会情绪等多方面的数据,力图准确提炼影响市场波动的诸多因子。
“这并不意味着彻底摒弃传统的投研理念,价值投资、主题投资、事件驱动投资、情绪投资等依然需要遵循,但操作方式和以前相比会有根本改变。投资者将更多依赖大量数据和智能分析的技术快速找到投资机会,直接进行投资。”王政表示。
“投资,已由一门艺术发展为一门科学”这是20年前,王政的两位同事——Grinold 和Kahn提出的观点。他们通过总结投资中的一些规律,覆盖了收益率预测、风险管理、成本管理、绩效评估等核心因素,用计算机分析来构建投资模型。这些科学模型帮助他们在20年间成就了世界全球最大的资产管理公司,即如今的贝莱德。
“而未来,大数据时代的资产管理将伴随着机器学习和智能计算的发展,成为以人工智能为依托的智能金融。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26