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量化投资中另类数据的应用(下)

时间:2018-07-09 08:47来源:未知 作者:一个量化投资者 点击:
我们在上一篇文章中主要讲了一下 量化投资 中另类数据的概念,以及对另类数据的简单分类。今天我们就来一起具体看一下,这三种另类数据在我们投资过程中的应用。 一、个人活动 随着科技的发展,我们现在已经非常习惯于在社交媒体上发表一些言论,比如当天的

我们在上一篇文章中主要讲了一下量化投资中另类数据的概念,以及对另类数据的简单分类。今天我们就来一起具体看一下,这三种另类数据在我们投资过程中的应用。

量化投资中另类数据的应用(下)
一、个人活动
随着科技的发展,我们现在已经非常习惯于在社交媒体上发表一些言论,比如当天的心情或者遇到的一些事情。从某种程度上来说,社交媒体就是个非常大的信息来源点。比如每天可以产生5亿条内容的社交媒体推特就是非常受欢迎的一个另类数据来源。印第安大大学的研究团队在2010年对推特展开研究,以检测是否推特的信息可以对道琼斯指数起到预测的作用。研究团队将推特的内容主要以6种情绪来划分。然后采用时间序列的方法进行分析,研究显示推特的情绪可以有效预测市场指数的升降,并且准确率可以高达87.6%。
 
这是一个非常惊人的数字,也印证了另类数据在量化投资方面的有效性。近年来,有越来越多的投资机构将社交媒体信息纳入了投资策略的考虑范围。这就催生了很多科技公司提供不同程序结构来帮助投资者或投资机构对社交媒体信息进行获取和处理。Dataminr就是一家新兴的纽约科技公司。它可以通过对社交媒体实时的信息监控和挖掘,识别推特中异常的信号。然后找到相关企业客户的推文,对投资机构发出预警信号。这种行为对于事件驱动和风控领域的投资策略都有很大的帮助。
 
虽然这种获取信息的方式看似简单且成本较为低廉,但是其中如何将社交媒体信息整合成数据却是很大的挑战。由于社交媒体的历史数据都较短,并且每一条输出的方式也不尽相同,所以如何从社交媒体的海量数据中找到适用于决策的相关信息,是需要数据使用者来判断和解决的问题。
 
二、商业活动
政府部门、第三方机构和商家对信息的搜集和汇总组成了商业活动的产生数据。相对于个人活动产生的数据来说,商业活动的历史数据时间更长,并且在获取数据和处理方法上也更加成熟。相对的,这些数据的使用费用也会相对较高,可能会达到数百万美元一年。但是也有很多监管机构对此表示担心,由于数据没有足够的匿名处理,那么就完全有可能泄露部分个人信息。
 
三、监测工具
随着高科技的发展,很多高科技监测的数据,也被逐渐应用到投资中。比如美国的卫星数据分析公司就通过油盖在阳光下的阴影模型来分析原油出量的变化趋势。
 
虽然目前另类数据的应用还面临一些成本较高、技术局限和监管不严等问题。但是我们相信随着科技的发展,另类数据或许会冲破层层阻碍成为我们投资决策中的重要指标。量化投资者要深谙数据背后的市场驱动因素,才能立于不败之地。
 
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(责任编辑:一个量化投资者)
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