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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(wǎng) 時(shí)間:2018-09-10 12:58:52 來源:七禾網(wǎng)

七禾網(wǎng)注:嘉賓回答僅代表其本人觀點(diǎn),不代表七禾網(wǎng)的觀點(diǎn)及推薦。金融投資風(fēng)險(xiǎn)叢生,愿七禾網(wǎng)用戶理性謹(jǐn)慎。


控弦

本科畢業(yè)于清華大學(xué),在美國(guó)留學(xué)工作十多年,致力于數(shù)學(xué)建模在工程上的應(yīng)用,目前回國(guó)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(shù)據(jù)挖掘,為金融機(jī)構(gòu)提供另類數(shù)據(jù)服務(wù)的金融科技公司。在交易方面,其本人曾獲全國(guó)期貨實(shí)盤大賽程序組前十、永安東方智慧程序化大賽前四。團(tuán)隊(duì)創(chuàng)始合伙人也曾是華爾街投行衍生品交易部的負(fù)責(zé)人,在金融工程領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)豐富。


精彩觀點(diǎn)

交易的決策就是在不確定性中尋找相對(duì)的確定性,追逐利潤(rùn)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的控制,也可以說,這就是一場(chǎng)資金的博弈。

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

比別人知道得更多和更早也可以說是另類數(shù)據(jù)出現(xiàn)的緣起,因?yàn)楣_和通用信息基本上大家都在同一起跑線上,已經(jīng)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(shù)據(jù)挖掘的另類數(shù)據(jù),一個(gè)主要目標(biāo)就是為用戶提供一個(gè)領(lǐng)先市場(chǎng)和對(duì)手的有效手段,從而形成信息不對(duì)稱的局部?jī)?yōu)勢(shì),信息差套利也就是擁有信息優(yōu)勢(shì)的一方獵殺信息滯后的一方。

參考另類數(shù)據(jù)做出的策略會(huì)和原來單純基于行情數(shù)據(jù)做出的策略有明顯的低相關(guān)性,這對(duì)投資者的策略組合是非常有益的。

交易所公布的交割倉(cāng)庫(kù)的倉(cāng)單其實(shí)就不能準(zhǔn)確反映實(shí)際的倉(cāng)單狀況,我們通過大數(shù)據(jù)挖掘更加準(zhǔn)確地估算實(shí)際倉(cāng)單的規(guī)模。

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

我們可以根據(jù)鋼廠附近污染指數(shù)的變化,以及對(duì)環(huán)保監(jiān)測(cè)壓力指數(shù)的跟蹤,預(yù)測(cè)環(huán)保限產(chǎn)政策的可能出臺(tái),從而構(gòu)建事件驅(qū)動(dòng)類的策略。

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

(程序化交易)結(jié)合基本面(包括類基本面的另類數(shù)據(jù))、情緒面進(jìn)行量化,可以有效過濾掉一些無效交易,我覺得可能是一個(gè)方向。

國(guó)內(nèi)這兩年資管行業(yè)和量化總體處于一個(gè)低潮,我覺得這也正好是時(shí)候打造更加精良的武器,當(dāng)機(jī)會(huì)來臨的時(shí)候,就能夠占得先機(jī)。



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七禾網(wǎng)1、控弦先生您好,感謝您和七禾網(wǎng)進(jìn)行深入對(duì)話。您在美國(guó)留學(xué)工作十多年,是什么原因和動(dòng)力,使您轉(zhuǎn)而回國(guó)創(chuàng)業(yè),將大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用到投資當(dāng)中?


控弦:最初是被美國(guó)的公司派回國(guó),后來看到國(guó)內(nèi)的發(fā)展機(jī)會(huì)更多,國(guó)內(nèi)有很多同學(xué)、朋友、家人,感覺留在國(guó)內(nèi)更有歸屬感。最開始做另類數(shù)據(jù)挖掘也是探索性的,沒有什么現(xiàn)成的模式可以參考,在技術(shù)上、商務(wù)上也都趟過不少坑,但好奇心和興趣驅(qū)使自己堅(jiān)持下來,自己本身對(duì)交易也十分感興趣。后來發(fā)現(xiàn)另類數(shù)據(jù)在投資領(lǐng)域的應(yīng)用受到一些投顧機(jī)構(gòu)的認(rèn)可后,更加堅(jiān)定了自己往這個(gè)方向走的信心。



七禾網(wǎng)2、應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘的方式做投資,和大部分普通投資者以公開的數(shù)據(jù)為依據(jù)做投資相比,有哪些優(yōu)勢(shì)和好處?


控弦:交易的決策就是在不確定性中尋找相對(duì)的確定性,追逐利潤(rùn)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的控制,也可以說,這就是一場(chǎng)資金的博弈。一位前華爾街對(duì)沖基金經(jīng)理(Princeton的數(shù)學(xué)博士)曾和我說過:投資要做得好,要么比別人聰明一點(diǎn),要么比別人知道得多一點(diǎn),要么比別人知道得早一點(diǎn)。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(shù)據(jù)出現(xiàn)的緣起,因?yàn)楣_和通用信息基本上大家都在同一起跑線上,已經(jīng)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(shù)據(jù)挖掘的另類數(shù)據(jù),一個(gè)主要目標(biāo)就是為用戶提供一個(gè)領(lǐng)先市場(chǎng)和對(duì)手的有效手段,從而形成信息不對(duì)稱的局部?jī)?yōu)勢(shì),信息差套利也就是擁有信息優(yōu)勢(shì)的一方獵殺信息滯后的一方。另外另類數(shù)據(jù)的源頭很多不是來自市場(chǎng)的行情,這樣參考另類數(shù)據(jù)做出的策略會(huì)和原來單純基于行情數(shù)據(jù)做出的策略有明顯的低相關(guān)性,這對(duì)投資者的策略組合是非常有益的。



七禾網(wǎng)3、您做的大數(shù)據(jù)挖掘其中的數(shù)據(jù)來源于哪里?如何保證數(shù)據(jù)的有效性和準(zhǔn)確度?


控弦:數(shù)據(jù)來源于以下幾個(gè)方面:(1)我們和國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的BAT級(jí)別數(shù)據(jù)體量的大數(shù)據(jù)公司進(jìn)行合作,覆蓋中國(guó)90%以上的手機(jī)用戶(數(shù)量>9億);

(2)我們也會(huì)購(gòu)買一些我們認(rèn)為非常有價(jià)值的原始數(shù)據(jù)成為我們私有數(shù)據(jù)庫(kù)的一部分;

(3)通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲。


數(shù)據(jù)有一定歷史可以回溯,可以回測(cè)其有效性,我們很多數(shù)據(jù)模型在2017年6月左右做出,跟蹤一年以來,一些采用我們數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)也能證實(shí)這個(gè)數(shù)據(jù)的有效性。比如我們2017年6月建好的一個(gè)模型:以股民行為的研究來預(yù)警股市的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間,結(jié)果如下圖所示



黑色部分代表風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間,可以看到從2015年到2017年底,基本上都非常及時(shí)提示了大幅度下跌風(fēng)險(xiǎn)的到來。2018年最近的下跌,我們這個(gè)模型是4月8日給出的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,4月8日是星期日,如果4月9日把A股平倉(cāng),這段時(shí)間應(yīng)該不會(huì)太受傷。




七禾網(wǎng)4、請(qǐng)您舉例介紹一下,用您挖掘的另類數(shù)據(jù)在期貨投資當(dāng)中的應(yīng)用?


控弦:(1)期貨倉(cāng)單。因?yàn)槠谪浗桓顐}(cāng)庫(kù)的費(fèi)用比較高,一些待交割的現(xiàn)貨往往沒有直接放在交割倉(cāng)庫(kù),而是存放在周邊一些便宜的倉(cāng)庫(kù),等到交割日期臨近才會(huì)轉(zhuǎn)到交割倉(cāng)庫(kù),而交易所公布的交割倉(cāng)庫(kù)的倉(cāng)單其實(shí)就不能準(zhǔn)確反映實(shí)際的倉(cāng)單狀況,我們通過大數(shù)據(jù)挖掘更加準(zhǔn)確地估算實(shí)際倉(cāng)單的規(guī)模;

(2)我們可以通過大數(shù)據(jù)挖掘來實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)企業(yè)運(yùn)營(yíng)狀況的日度跟蹤,從個(gè)體企業(yè)到行業(yè),其運(yùn)營(yíng)規(guī)模到生產(chǎn)銷售環(huán)節(jié)的趨勢(shì)進(jìn)行推算和估計(jì);

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

(4)我們可以根據(jù)鋼廠附近污染指數(shù)的變化,以及對(duì)環(huán)保監(jiān)測(cè)壓力指數(shù)的跟蹤,預(yù)測(cè)環(huán)保限產(chǎn)政策的可能出臺(tái),從而構(gòu)建事件驅(qū)動(dòng)類的策略。



責(zé)任編輯:傅旭鵬
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