量化投资搭档大数据 将走向何方？

文| 周生龙

2月13日讯，随着商品、汇市、股市相互之间的影响越来越大，单一领域的交易和研究已无法满足投资需要，而量化投资凭其自身优势受到越来越多私募的重视。

“量化”投资是区别于传统“定性”投资而言的。量化投资通过借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资，力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报，其本质是定性投资的数量化实践。

量化投资能提升投资的研究效率和科学性，在信息爆炸时代，量化在处理信息上有很大优势。加上量化投资近年来良好的业绩表现，在资管行业中，量化投资的受到的关注越来越多。

大数据的重要性

2008年9月，著名科学期刊《自然》杂志推出名为“大数据”的封面专栏，讲述数据在数学、物理、生物、工程以及社会经济等领域扮演的重要角色，自此“大数据”这一新兴概念迅速向各个领域传递、延展。

2017年初，AlphaGo以Master的身份秘密开战，连胜包括现世界第一柯洁，围棋大师聂卫平、古力，韩国围棋冠军朴廷桓在内的中日韩顶尖围棋高手，最终豪取60连胜，且无一败绩，宣告着人类最后的智慧堡垒终于还是被人工智能所攻破。

而人工智能赖以发展的重要基础正是大数据。

16年4月，高盛的创新研讨会上得出一个结论“量化和大数据在投资中已然崛起”，在大数据时代，其背后的逻辑就是：计算效率的提高会支撑起大量创新的投资方法，比如第三方网站数据、替代性数据。”

而“量化”指借助统计方法、数学模型来指导投资，其本质是定性投资的数量化实践，背后最重要最有力的支撑着也是数据。

数据如何指导量化投资

采用有别于传统数据的、海量的大数据来指导投资是一个明确的方向。

因为投资靠的就是信息，谁掌握的信息更快更准更全面，谁就有竞争优势。目前市场上大部分量化模型采用的因子都还是基于传统的财报和市场价量等数据，信息来源相似，最终造成模型趋同、交易拥堵。而很多非传统数据，尤其是在互联网领域，积累了很多对投资有效的信息，如舆情、搜索、语义文本等。根据这些大数据所蕴含的有效信息构建的大数据因子用于选股有望获得更好的效果。

大数据搭档量化投资、前景大好

国内大数据相关的量化产品最早启航于2014年，经历近3年的发展与积累，现已渐成独树一帜的细分领域。据统计，截至2016年底共发布了10只大数据概念指数，成立了20只大数据相关的基金产品，涵盖指数、灵活配置型与股票型基金，合计规模逾百亿。

展望下一阶段，大数据量化投资的新趋势或将从合作模式与开发技术这两个维度萌发。首先，大数据量化投资合作模式正朝着多元化阶段演进。随着大数据量化投资生态的初步形成与稳定，合作模式将从封闭转向开放，既体现在更多垂直类数据持续流入，也体现在量化团队与原有数据资源方的合作深化，贯穿“数据-策略-产品”完整链条。

其次，大数据量化投资策略的开发将更为专精、细化。目前大数据量化投资领域主要聚焦于结构化数据，而占比更高、增速更快的非结构化数据尚未进入量化投资的视野中心。半结构化或非结构化数据是未来大数据量化投资无法绕行的难题与价值洼地，专精的数据挖掘技术将能保证价值产出，预计未来量化投资数据定制开发的趋势会愈发明显。

此外，基于大数据的智能投顾、FOF策略、资产配置工具等也将成为量化投资领域的新亮点。可以预见，未来相关的产品布局将更丰富，数据资源价值的呈现方式将更为多元化，投资者将会更全面地体验大数据时代中量化投资工具带来的便利。

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