人類不止一次被自己研發(fā)出來的電腦程序所打敗，超級電腦“深藍”如此，高頻交易亦是如此。
在依靠技術的“大數據時代”，人們所比拼的將不再是單純的投資智慧，而是如何研發(fā)出更強大的程序，以此成為角逐的資本。
最近，“機構投資者”（Institutional Investor）發(fā)布了長篇報告指出，在金融領域，繼投資交易被量化程序主宰后，投資研究的工作也將會被機器所替代。
報告摘要如下：
大數據的倡導者預測，在計算機面前，分析師將會兵敗如山倒，因為隨著技術的發(fā)展，計算機正變得越來越強大，通過收集更多的數據它們可以更精準的分析市場。
此外他們甚至相信，通過對當前繁雜數據的收集處理，計算機能夠預測未來，例如選舉結果、股票價格和公司未來的命運。大數據不僅會重構交易，也將深刻的改變長期投資市場。
此外也有人對此保持懷疑。未來總是不可預測的，無論多少數據被收集被分析，只要人類參與其中，未來就充滿了不確定性。
盡管現在結果并不明朗，但顯而易見的是，這些新工具的應用將改變證券分析行業(yè)，乃至于證券分析經濟學這門細分學科以及身處行業(yè)中的分析師們。此后，能否有效使用這些新技術將成為分析師的區(qū)分標準。
大數據的核心是算法，實際上算法在金融中無處不在，從高頻交易到對經濟預測的復雜計算，運算的原材料就是紛繁的數據，價格、估價、比率等等，強大的計算機可以從財務報告、博客和其他的數字文本中獲取一些所需的有用信息，這實際上就是分析師工作的一部分，而且電腦處理起來遠比人腦更快更精準。
那么，電腦和算法真的會取代分析師的工作嗎？實際上還是要看電腦系統(tǒng)工作的效率如何，以及傳統(tǒng)的投資分析和積極的投資組合管理是否能夠幸存下來。
但也有人持不同的觀點，他們認為，以二元判定為核心的運算并不會讓預測變得更為容易，長期投資不可能完全依靠電腦。畢竟，程序也是人類設計的指令集，算法不像經濟模型，它只是簡單涉及到輸入和輸出，人類所擁有的智慧要遠遠多于算法。
FT也認為，數據抓取和分析在一個成功的分析師生涯中僅占很小的一部分。
就算工程師們真的能研發(fā)出一套巨牛的分析系統(tǒng)，普通投資者也只能望洋興嘆，因為他們不會出售或者說便宜地出售。
世界上最成功的對沖基金投資戰(zhàn)略都是極為保密的，普通人根本投資無門。例如復興科技(Renaissance Technology)的大獎章基金（Medallion fund），他們傾向于雇傭有經驗的密碼工程師和數學家，并與他們簽署非競爭性條款。
此外那些買得到的信息挖掘分析系統(tǒng)價格昂貴，每月的成本在5,000到20,000美元。
所以，就算大數據時代來臨，投研分析師也不用太緊張。
京公網安備 11010502049343號