Используйте LOOPEER.ORG, чтобы купить или продать готовое ООО или действующий бизнес...

Стратегия больших данных

Заголовок не указан

  04 апреля 2019      56
Новости на LOOPEER.ORG: Стратегия больших данных

Сегодня< 100 просмотровПолная статистика будет доступна после того, как публикация наберет больше 100 просмотров.

Преимущества и проблемы имеются в большом количестве для специалистов по инвестициям, ориентирующихся на большие данные , большие наборы данных, анализируемые в вычислительном отношении, и альтернативные данные , наборы данных , полученные из менее традиционных источников, таких как социальные сети, для анализа инвестиций.   На пятой ежегодной конференции TradeTech FX группа специалистов по данным и количественным специалистам дала рекомендации специалистам по инвестициям, которые ищут способы извлечь выгоду из анализа больших и альтернативных данных.   «В день взрыва данных обязательно, чтобы все компании имели тщательно изученную стратегию данных, и для правильных наборов данных необходимо применять правильные методологии», - сказала Лариса Матур., Основатель VNR Partners, финтех-компании. В противном случае «большие данные могут истощить ресурсы, если их не использовать должным образом».

Распознать ценную информацию от шума является монументальной задачей. Очень важно уделить время тому, чтобы найти золотые самородки в больших данных. Саш Саранджи , старший научный сотрудник Invesco Group с фиксированным доходом , заметил, что «Не все новости создаются одинаково. Люди смотрят на настроения на западных рынках, но как это работает на развивающихся рынках? ». Для инвесторов важно тратить время на изучение факторов настроений, которые важны для разных рынков. «Посмотрите на свою гипотезу и проверьте ее», - сказал Саранджи, который помогает разрабатывать факторные продукты для курсов, валют и кредитов. «Интеллектуальный анализ данных имеет решающее значение, иначе вы будете потеряны».

Однако анализ данных может быть бесконечным. «Анализ может привести к параличу», - предупредил Саранги. По словам Матюра, «компании, которые находят баланс, имеют конкурентное преимущество перед конкурентами с точки зрения эффективности и скорости выхода на рынок для своих стратегий». Превосходные наборы данных и методы извлечения информации из данных могут дать инвесторам значительные преимущества при инвестировании. По словам Кристины Ци , партнера Domeyard LPХедж-фонд из Кембриджа, штат Массачусетс: «Набор данных или метод извлечения данных могут быть превосходными во многих отношениях - зачастую что-то« чище »имеет огромное значение, значительно сокращая время выхода на рынок для наших торговых стратегий». Далее Ци заявил, что «Как и большинство других фирм нашего типа, нам приходится тратить большую часть времени наших исследователей на очистку и предварительную обработку данных, а заработная плата и инфраструктура составляют основную часть наших операционных расходов. Мы считаем, что есть гораздо больше возможностей для повышения производительности и сокращения времени, затрачиваемого в этом измерении, по сравнению с улучшением ваших сигналов ».

Участники дискуссии также рассказали об альтернативных данных, которые используются для понимания инвестиционных процессов и стратегий. Это растущий рынок с точки зрения пользователей и расходов на него. То, как руководство компании будет направлять людские, технологические и финансовые ресурсы на альтернативные данные, будет иметь значительные последствия для инвесторов на долгие годы. По данным Greenwich Associates в исследовании «Будущее инвестиций в 2018 году»,  50% институциональных инвесторов планируют расширить использование альтернативных наборов данных в ближайшем будущем.

Такие фирмы, как хедж-фонды, страховые компании, управляющие инвестициями в банковских холдингах, паевые инвестиционные фонды и фонды прямых инвестиций все чаще тратят больше денег на альтернативные данные. Ци и ее коллеги наблюдали альтернативные формы данных, которые сторона покупки использует сейчас, чтобы построить свои портфели и предложить новые торговые идеи. «Примеры, которые мы видели на практике: стенограммы голосовых брокеров, записи SEC, машиночитаемые объявления, данные о расходах по кредитным картам, количество кликов по терминалам и оценки популярности статей, количество пропущенных заказов IOC, которые не отображаются в типичных рыночных каналах данных «.

Саранги сказал, что он всегда ищет альтернативные данные, связанные с ценами. Я «не ограничиваюсь типичными макросами. Я захожу в Twitter, Facebook, данные о хранении банковских счетов и данные соглашений ». Ци объяснил, что« альтернативные данные стоят дорого. Отказ часто происходит из-за того, что вы тратите слишком много денег и времени на неправильные данные ». Следовательно, очистка данных очень важна, но это может занять очень много времени. «Как только он станет чистым, вы сможете применить данные к высокочастотной стратегии», - пояснил Ци.

Серьезная проблема в использовании альтернативных данных, предупредили три участника дискуссии, заключается в обратном тестировании данных, то есть в наличии механизма для оценки эффективности торговой стратегии путем запуска стратегии на основе исторических данных . Саранги объяснил, что очень сложно провести тестирование на альтернативных данных. «У нас нет хороших исторических данных, чтобы провести тестирование на истории» .   Описывая то, что делает ее фирма, Матур откровенно сказала: «У нас нет ответов на вопрос, как проводить тестирование на альтернативных данных. Альтернативный набор данных не совпадает. ИИ [искусственный интеллект] очень сильно поможет людям обрабатывать данные, но мы должны создать хороший контекст для машинного обучения ». Ци также объяснила, что она не проводит тестирование на альтернативных данных, потому что« тестирование на истории может вызвать смещение назад ».

Частью понимания использования больших данных и, в частности, альтернативных данных, является то, как интегрировать их с искусственным интеллектом. Когда я спросил Матур, может ли управляемая данными научно обоснованная и технически осведомленная культура исследований создать устойчивую альфу, она однозначно ответила, что в ее фирме «Мы считаем, что да, это возможно, хотя в настоящее время мы сосредоточены только на изучении искусственного интеллекта под наблюдением» Для нее важным фактором, который следует иметь в виду в связи с искусственным интеллектом, является то, что могут быть непредвиденные последствия. «Наш подход является консервативным, и мы принимаем все решения в руки людей. Мы используем ИИ для эффективности ». Ци ответила, что для ее небольшой фирмы« управляемый данными подход также связан с повышением нашей производительности. У нас нет команды аналитиков, которые бы исследовали каждый тикер или сектор акций, и имеют высокий бизнес-риск, если наши стратегии в значительной степени зависят от нескольких звездных исследователей или управляющих портфелями. Наш подход переносит добавленную стоимость с отдельных лиц на алгоритмы и программное обеспечение, которое извлекает сигналы, оптимизирует модели и поддерживает исследовательский процесс и торговлю ».



Поделиться с друзьями