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控弦:比别人知道得更多、知道得更早,才有可能做好投

2018年11月16日 15:00:52  来源:七禾网
七禾网 

  • 控弦

    本科毕业于清华大学,在美国留学工作十多年,致力于数学建模在工程上的应用,目前回国和清华校友(华尔街海归)一起成立了杭州希维信息科技有限公司,是一家专注于大数据挖掘,为金融机构提供另类数据服务的金融科技公司。在交易方面,其本人曾获全国期货实盘大赛程序组前十、永安东方智慧程序化大赛前四。团队创始合伙人也曾是华尔街投行衍生品交易部的负责人,在金融工程领域经验丰富。

    精彩观点

    交易的决策就是在不确定性中寻找相对的确定性,追逐利润的同时实现对风险的控制,也可以说,这就是一场资金的博弈。

    投资要做得好,要么比别人聪明一点,要么比别人知道得多一点,要么比别人知道得早一点。

    比别人知道得更多和更早也可以说是另类数据出现的缘起,因为公开和通用信息基本上大家都在同一起跑线上,已经被充分挖掘并利用,想从中获取超额收益的难度就很大。

    来自大数据挖掘的另类数据,一个主要目标就是为用户提供一个领先市场和对手的有效手段,从而形成信息不对称的局部优势,信息差套利也就是拥有信息优势的一方猎杀信息滞后的一方。

    参考另类数据做出的策略会和原来单纯基于行情数据做出的策略有明显的低相关性,这对投资者的策略组合是非常有益的。

    交易所公布的交割仓库的仓单其实就不能准确反映实际的仓单状况,我们通过大数据挖掘更加准确地估算实际仓单的规模。

    我们挖掘的多空情绪指数和多空信息集中度指数可以用在期货交易中,有很好的过滤作用,也可以单独用来构建交易策略。

    我们可以根据钢厂附近污染指数的变化,以及对环保监测压力指数的跟踪,预测环保限产政策的可能出台,从而构建事件驱动类的策略。

    (多空情绪指数和多空信息集中度指数)对于程序化交易者,他们可以把这些指数纳入他们的现有策略,形成自己特有的指标,作为交易信号的过滤,也可以独立形成信号。

    (程序化交易)结合基本面(包括类基本面的另类数据)、情绪面进行量化,可以有效过滤掉一些无效交易,我觉得可能是一个方向。

    国内这两年资管行业和量化总体处于一个低潮,我觉得这也正好是时候打造更加精良的武器,当机会来临的时候,就能够占得先机。

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