大數(shù)據(jù)是開(kāi)啟資本市場(chǎng)的鑰匙，金融行業(yè)更無(wú)法脫離大數(shù)據(jù)，并就此催生出一系列服務(wù)、產(chǎn)品甚至相關(guān)的細(xì)分產(chǎn)業(yè)。當(dāng)前的監(jiān)管政策以防范金融風(fēng)險(xiǎn)為主，同時(shí)鼓勵(lì)社會(huì)資本“脫虛向?qū)崱保诖吮尘跋?，衍生品市?chǎng)的發(fā)展與監(jiān)管更是受到?jīng)Q策者和投資者的關(guān)注。

既然大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)帶來(lái)了眾多改變和沖擊，那么在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)環(huán)境以及新的政策形勢(shì)下，金融機(jī)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)究竟該如何利用大數(shù)據(jù)做好投資及風(fēng)險(xiǎn)管理呢？實(shí)際上，目前世界范圍內(nèi)各行各業(yè)都在進(jìn)行信息化變革，為了充分利用大數(shù)據(jù)帶來(lái)的機(jī)遇，同時(shí)有效應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，幾乎每個(gè)行業(yè)都在努力發(fā)現(xiàn)和利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

隨著科技水平的飛速提升，大數(shù)據(jù)的發(fā)展與日俱進(jìn)，其應(yīng)用已滲透到各行各業(yè)之中，金融行業(yè)自然也不例外。金融行業(yè)是一個(gè)最不缺數(shù)據(jù)又最需要數(shù)據(jù)的行業(yè)，市場(chǎng)上由各類(lèi)咨詢(xún)機(jī)構(gòu)提供的數(shù)據(jù)資源層出不窮，但真正能夠做好數(shù)據(jù)的有效梳理、分析、建模，搭建起對(duì)投資和風(fēng)險(xiǎn)管理更加有效的大數(shù)據(jù)平臺(tái)體系則是鳳毛麟角。

由衍生品市場(chǎng)與大數(shù)據(jù)的聯(lián)系看，大數(shù)據(jù)已經(jīng)能夠起到幫助我們發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)和防范風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，以及從風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的角度進(jìn)行資產(chǎn)配置的作用。大數(shù)據(jù)信息優(yōu)勢(shì)和技術(shù)優(yōu)勢(shì)也已經(jīng)在衍生品的量化交易領(lǐng)域中體現(xiàn)出來(lái)。雖然目前大數(shù)據(jù)在衍生品市場(chǎng)領(lǐng)域里的應(yīng)用比較少，但空間廣闊，需要我們放眼未來(lái)，具備前瞻性的視野。

大數(shù)據(jù)時(shí)代量化投資的機(jī)遇在哪里　　

大數(shù)據(jù)推動(dòng)了人工智能的進(jìn)步，人工智能讓大數(shù)據(jù)充分發(fā)揮價(jià)值。除了“阿爾法狗”以外，在其他很多領(lǐng)域，比如目前人工智能的成功應(yīng)用有語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、搜索推薦、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、無(wú)人駕駛、機(jī)器翻譯和對(duì)話(huà)系統(tǒng)等。

現(xiàn)在的人工智能水平在特定的任務(wù)上已經(jīng)大體上跟人差不多，但在知識(shí)推理類(lèi)方面還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，這就是人類(lèi)現(xiàn)在的優(yōu)勢(shì)。我們對(duì)這個(gè)世界經(jīng)過(guò)那么多年的探索，我們有自己的知識(shí)、有自己的推理，這一點(diǎn)計(jì)算機(jī)還差得遠(yuǎn)。投資界有兩個(gè)流派，一是主動(dòng)投資，以巴菲特為代表，利用人的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行分析和推理。二是量化投資，利用程序掃描、計(jì)算，尋找出大量的機(jī)會(huì)，從廣度來(lái)看，只要保證一定的勝率，就可以獲利，比較有代表性的是西蒙斯。

在行業(yè)人士看來(lái)，當(dāng)前市場(chǎng)上漸漸出現(xiàn)了一種新觀點(diǎn)，融合起來(lái)就是量本投資。其希望把人類(lèi)的知識(shí)、邏輯和計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)的分析能力結(jié)合起來(lái)，取得更好的收益。因?yàn)楝F(xiàn)在計(jì)算機(jī)沒(méi)有辦法在推理層面超過(guò)人，但是在局部的計(jì)算能力上已經(jīng)超過(guò)人。蔣龍認(rèn)為，從投資本質(zhì)上說(shuō)，大數(shù)據(jù)+人工智能是對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)，新數(shù)據(jù)帶來(lái)新機(jī)會(huì)，AI帶來(lái)預(yù)測(cè)能力。

與會(huì)人士的疑問(wèn)是，如何利用大數(shù)據(jù)來(lái)推動(dòng)金融行業(yè)衍生品市場(chǎng)的發(fā)展。蔣龍認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是建立在通信技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和信息管理技術(shù)這三種技術(shù)融合基礎(chǔ)上提出的一個(gè)非常重要的概念，而借助和利用它能夠推動(dòng)藝術(shù)衍生品消費(fèi)市場(chǎng)的快速發(fā)展。

大數(shù)據(jù)時(shí)代金融巨頭有什么大動(dòng)向

智能投資和量本投資各有優(yōu)勢(shì)。主動(dòng)投資深入研究、少而精，偏藝術(shù)；量化投資挖掘市場(chǎng)規(guī)律、有廣度，偏科學(xué)。作為金融行業(yè)人士，該如何深度地學(xué)習(xí)高頻策略呢？“從微觀角度來(lái)說(shuō)，股票價(jià)格的形成和變化是由買(mǎi)賣(mài)雙方的交易行為決定的，因此，對(duì)高頻市場(chǎng)行情數(shù)據(jù)的挖掘可以預(yù)測(cè)未來(lái)股票價(jià)格的走勢(shì)?！?/span>

到2020年智能投顧資管規(guī)模將達(dá)到2.2萬(wàn)億美元?！按蛟臁鹑谛律鷳B(tài)’，讓投資更容易，以人工智能和金融大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的投研平臺(tái)，解放了生產(chǎn)力：數(shù)據(jù)—研究—回測(cè)—模擬—交易，全面的量化研究體系和分布式平臺(tái)支撐；基于自主產(chǎn)權(quán)量化模型打造的一站式資管服務(wù)平臺(tái)；深度用戶(hù)畫(huà)像分析+領(lǐng)先的資產(chǎn)配置，實(shí)現(xiàn)全面?zhèn)€性化、智能化服務(wù)。

利用互聯(lián)網(wǎng)＋大數(shù)據(jù)，產(chǎn)融結(jié)合是趨勢(shì)

大數(shù)據(jù)給量化投資帶來(lái)了新的活力，同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)和產(chǎn)融結(jié)合，開(kāi)啟了服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的新時(shí)代。

所有的交易都是概率問(wèn)題，所有的市場(chǎng)都有周期屬性。中周期、大周期與行業(yè)運(yùn)行周期高度一致，年度周期是周期共振耦合觀察的核心周期。產(chǎn)業(yè)是核，市場(chǎng)是表。所有的外生性環(huán)境因素和內(nèi)生性產(chǎn)業(yè)因素都具有周期性特征；產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有復(fù)雜性、連續(xù)性和多元性。各維度的周期交集和共振影響產(chǎn)業(yè)格局和方向；在每一個(gè)階段，主要矛盾（核心維度）在發(fā)揮主導(dǎo)作用；突發(fā)事件和黑天鵝事件可能影響歷史方向。

周期共振耦合是觀察判斷市場(chǎng)的方向、周期、拐點(diǎn)、峰谷、頻率、頻幅、漲跌、角度、價(jià)格錨等的模型。該模型的核心目的是預(yù)測(cè)價(jià)格漲跌，支持不同的投資風(fēng)格：機(jī)會(huì)主義、山頭主義、理想主義。同時(shí)也支持不同交易策略：投機(jī)交易、基差交易（虛擬價(jià)格工廠(chǎng)）、期現(xiàn)貨套保。目前市場(chǎng)處于大的熊市回調(diào)期，2016—2018年市場(chǎng)將呈現(xiàn)出明顯的周期性特征。

科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力。當(dāng)前科技的力量正在重塑金融形態(tài)和我們?nèi)粘５纳?，可以說(shuō)，新形勢(shì)下大數(shù)據(jù)在衍生品市場(chǎng)的應(yīng)用將越來(lái)越廣泛。