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(shù)的“大數(shù)據(jù)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(gòu)投資者”（Institutional Investor）發(fā)布了長篇報告指出，在金融領(lǐng)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(shù)據(jù)的倡導(dǎo)者預(yù)測，在計算機面前，分析師將會兵敗如山倒，因為隨著技術(shù)的發(fā)展，計算機正變得越來越強大，通過收集更多的數(shù)據(jù)它們可以更精準(zhǔn)的分析市場。
此外他們甚至相信，通過對當(dāng)前繁雜數(shù)據(jù)的收集處理，計算機能夠預(yù)測未來，例如選舉結(jié)果、股票價格和公司未來的命運。大數(shù)據(jù)不僅會重構(gòu)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(yù)測的，無論多少數(shù)據(jù)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(xiàn)在結(jié)果并不明朗，但顯而易見的是，這些新工具的應(yīng)用將改變證券分析行業(yè)，乃至于證券分析經(jīng)濟學(xué)這門細分學(xué)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(shù)將成為分析師的區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)。
大數(shù)據(jù)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(jīng)濟預(yù)測的復(fù)雜計算，運算的原材料就是紛繁的數(shù)據(jù)，價格、估價、比率等等，強大的計算機可以從財務(wù)報告、博客和其他的數(shù)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(zhǔn)。
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(yù)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(shè)計的指令集，算法不像經(jīng)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(shù)據(jù)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(fù)興科技(Renaissance Technology)的大獎?wù)禄穑∕edallion fund），他們傾向于雇傭有經(jīng)驗的密碼工程師和數(shù)學(xué)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(shù)據(jù)時代來臨，投研分析師也不用太緊張。
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