用大数据技术挖掘投资信息

桑希尔:大数据革命,加上机器学习技术和超级计算能力运用,正在产生可让投资者拥有合法优势的全新一类信息。

大数据技术

在金融市场赚钱的最简单的方法之一是,抢在其他所有人之前凭借价格敏感信息交易。一则逸闻说,1815年,内森•梅耶•罗斯柴尔德(Nathan Mayer Rothschild)由于在其他投资者之前得知了滑铁卢战役的结果,在政府债券市场取得了巨大的成功。

如今凭借内幕消息交易往往会导致牢狱之灾。但大数据革命,加上机器学习技术和超级计算能力的运用,正在产生可以让投资者拥有合法优势的全新一类信息。

多伦多数据公司Quandl的创始人兼首席执行官塔默•卡迈勒(Tammer Kamel)表示:“我们正在经历数据爆炸的时代。每个人、每台机器以及每台计算机都在创造数据。直接或间接镶嵌在所有这些数据上的是含金量极高的金块。”

最近,一群数据科学家、投资者和人工智能专家在伦敦举行的《新闻周刊》(Newsweek)会议上讨论这种信息革命,卡迈勒就是其中之一。他们的结论是,我们即将迎来一个引人入胜的新时代,在这个时代我们可以溯源、收集和分析庞杂的非传统市场相关信息。

首先,技术进步创造了新的可获取的数据来源,比如卫星影像。Orbital Insight公司活跃在这个领域,该公司解释称,现在有可能使用卫星搜寻世界各地,获得近乎实时的有用情报。

例如,Orbital开发出神经网络找到了中国的2001个储油罐,而之前发现的储油罐只有500个。通过测量这些油罐投射的阴影长度就能够定期估计石油消费模式。

同样可以利用卫星影像来记录美国商店外的停车位的使用情况,从而可以很好地估计客流量。或者还可以生成热量地图来估计全世界的作物产量。

其次,投资者可以从作为公司正常业务副产品的“废弃”数据中获得新见解。例如,保险公司记录它们为新购的每辆汽车开出的保单。汽车品牌的购买细目对那些保险公司可能没什么大用,但它对想要获取官方行业销售数字的投资者来说却非常珍贵。

第三,投资者可以通过对社交媒体和公共信息板的情绪分析来了解客户对公司的观感。客户不满度飙升是非常强烈的卖出信号。

第四,将似乎毫不相关的数据以过去无法想象的速度和规模糅合在一起,就有可能获得新的见解。人们可以发现之前未被发现的新的关联。

当然,数据好用与否取决于它是怎么用的。数据来源激增将会要求基金公司获取不同技巧并调整投资流程。

但Point72 Asset Management的首席市场情报官马修•格拉内德(Matthew Granade)表示,新的专有数据集已经在改变投资游戏。Point72由投资者史蒂文•科恩(Steven Cohen)执掌。格拉内德表示:“我们在人们的每一次点击、发帖和搜索中看到数据来源。你往往可以通过外部数据而非内部数据更好地了解公司。”

然而,这种信息革命引发了一些棘手问题。首先是监管机构该以多大力度审查当前的进展。

卡迈勒指出,数据公司只不过是在开展“创新研究”。

但设想出专属数据相当于准内部信息的情景并不难。

更为广泛的问题是,事实将会证明这些数据集到底有多大价值?从外部来看,这很难说得清。数据提供商自然会热衷于鼓吹各种可能性。但基金公司可能对现实守口如瓶,要么是因为它们无意中发现了秘密的数据金矿,要么是因为它们遭遇了惨败。

数据好坏取决于解读它的人。正如对冲基金温顿资本(Winton Capital)的首席科技顾问大卫•汉德(David Hand)所说:“技术进步速度超过人们学习的速度。”

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