大數(shù)據(jù)時(shí)代撲面而來(lái),資產(chǎn)管理行業(yè)也面臨更多挑戰(zhàn)和機(jī)遇。在通聯(lián)數(shù)據(jù)董事長(zhǎng)、浙商基金董事長(zhǎng)肖風(fēng)看來(lái),大數(shù)據(jù)時(shí)代,傳統(tǒng)資管行業(yè)面臨變革,運(yùn)用更多維度、更高頻度以及更廣寬度的大數(shù)據(jù)以及智能算法,將更好的幫助資管行業(yè)提高市場(chǎng)預(yù)測(cè)能力,更精確地捕捉影響市場(chǎng)的波動(dòng)因素。
肖風(fēng)是在22日出席“2015年度中國(guó)基金業(yè)峰會(huì)”上做出上述表述的。在題為《大數(shù)據(jù)對(duì)投資的意義》的主題演講中,他提到,在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,人們已經(jīng)從傳統(tǒng)的上網(wǎng)變?yōu)閷?shí)時(shí)在線,帶著“體溫”的海量數(shù)據(jù)每時(shí)每刻都在產(chǎn)生,對(duì)于這些數(shù)據(jù)的搜集和運(yùn)用將為傳統(tǒng)投資行業(yè)帶來(lái)革新。
“過(guò)去人們投資只是依賴20%的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)做所有決策,現(xiàn)在可以利用另外80%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來(lái)做100%的決策,這正是大數(shù)據(jù)對(duì)于投資最大的意義之一。”
具體而言,大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)包括:具有更多的數(shù)據(jù)維度,能夠更好地挖掘投資者的情緒指標(biāo)、信心指標(biāo);更快的數(shù)據(jù)頻度——以前財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以季度為單位更新,現(xiàn)在用大數(shù)據(jù)技術(shù),全網(wǎng)采集數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)每小時(shí)、甚至更短時(shí)間就可以更新一次;此外,人們實(shí)時(shí)產(chǎn)生的視頻、音頻數(shù)據(jù)……等社交信息將為投資帶來(lái)更廣的數(shù)據(jù)寬度。
肖風(fēng)同時(shí)指出,大數(shù)據(jù)時(shí)代產(chǎn)生的海量信息需要依賴云計(jì)算作為技術(shù)基礎(chǔ),進(jìn)而提升投資效率,這也是其所在的通聯(lián)數(shù)據(jù)致力于做的工作之一。
針對(duì)大數(shù)據(jù)對(duì)資管行業(yè)的影響,肖風(fēng)認(rèn)為將帶來(lái)多方面的現(xiàn)實(shí)意義:
第一、革新傳統(tǒng)量化投資。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,量化投資已經(jīng)不是原來(lái)的量化投資。傳統(tǒng)的量化投資只是用數(shù)學(xué)方法對(duì)價(jià)格信息進(jìn)行收集和處理。大數(shù)據(jù)時(shí)代,我們能夠快速收集到大量的基本面的信息,包括宏觀的信息、上市公司信息等,量化投資可以用算法來(lái)進(jìn)行基本面的分析,,獲取對(duì)投資有用的信息。
第二、運(yùn)用大數(shù)據(jù)的挖掘,能夠更好地量化市場(chǎng)信心及情緒,而這也是決定一個(gè)股票短期價(jià)格的重要因素之一。沒(méi)有大數(shù)據(jù)之前這些情緒的因素難以被采集及量化,通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)上的音頻、語(yǔ)音等碎片化信息,我們能夠搜集、分析、量化出更精準(zhǔn)的情緒指標(biāo)。
第三、大數(shù)據(jù)帶來(lái)了分析即時(shí)化、決策實(shí)時(shí)化。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)將人們從傳統(tǒng)的上網(wǎng)轉(zhuǎn)為在線,與此同時(shí)信息傳遞也以秒為計(jì)算單位實(shí)時(shí)產(chǎn)生著,這要求我們對(duì)信息進(jìn)行實(shí)時(shí)搜集和處理,也迫使我們實(shí)時(shí)進(jìn)行分析決策。
第四、大數(shù)據(jù)能夠更好的幫助投資者做行業(yè)和個(gè)股研究。移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代分析師不會(huì)被取代,但運(yùn)用人工智能的方式,可以幫助分析師、基金經(jīng)理提升工作效率。
此外,肖風(fēng)還指出,大數(shù)據(jù)還能夠幫助優(yōu)化指數(shù)編制方法,精準(zhǔn)刻畫整體市場(chǎng)。最后,全樣本數(shù)據(jù)下的相關(guān)性分析能夠更好地指導(dǎo)行業(yè)輪動(dòng)、主題輪動(dòng)以及風(fēng)格輪動(dòng)。