傳統(tǒng)的華爾街選股者試圖關注影響其投資的一些關鍵因素，諸如債券收益率、日元匯率，又或是石油價格和月度消費支出數(shù)據(jù)。

　　但一些新型的對沖基金公司認為，通過收集全球盡可能多的數(shù)據(jù)——從沃爾瑪停車場占位情況的衛(wèi)星圖像到煉油廠釋放出的熱量信號，并且快速的投注以利用隱藏在這些數(shù)據(jù)集之間的關系，他們能夠打敗這些傳統(tǒng)基金經(jīng)理。

　　該方法體現(xiàn)了近來的一種投資轉變，更多的依靠大數(shù)據(jù)和算法在競爭對手間贏得比較優(yōu)勢。首爾一家名為Jumpgate科技的公司宣稱，他們正試圖消除人為參與，放手讓機器學習技術自由探索和利用世界日益增長的數(shù)據(jù)寶庫。

　　那么對沖基金的人類創(chuàng)始人又將是何種角色呢?設計一個好的系統(tǒng)，讓它可以利用大量的數(shù)據(jù)點，并收集更多的數(shù)據(jù)流供給該項目。Jumpgate，誠然規(guī)模不大，卻已躋身于所謂的金融科技公司行列，他們試圖將硅谷的科技創(chuàng)新融合進深諳金融市場的華爾街。

　　Jumpgate公司的董事長兼首席執(zhí)行官Kristof Olesch自述其自13歲起就開始編程，16歲便開始在證券市場投資。目前該公司已經(jīng)招募了一些工程類的博士畢業(yè)生。

　　一家更具規(guī)模的公司，總部設在紐約的二西格瑪投資有限責任公司(TwoSigma Investments LLC)，榮獲本周《華爾街日報》頭版的主角，編譯了一款程序，讓機器獲取收益報告、天氣預告和Twitter上的海量信息。

　　為了分配其價值240億美元的管理資產(chǎn)，two sigma公司的策略是在進行一項交易前，基于這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生不同的投資模型，然后用一種算法讓模型之間彼此對抗，最終擇優(yōu)選取出最佳投資策略。

　　這些投資者們說，這是第一次，全球的計算機能夠存儲和學習從世界各地收集到的信息，這些信息來源涵蓋超級計算機、智能手機，以及嵌入日常家居用品的小型處理器。

　　大部分的數(shù)據(jù)點可能幫不上股票投資者什么忙。有時，一個神秘的數(shù)據(jù)點只是一個神秘的數(shù)據(jù)點而已。

　　但是Olesch先生確信它遠不止表面看來那么簡單。傳統(tǒng)的投資者只能籍由與公司管理層的會議、細致閱讀財務報表和渠道檢查來獲得信息。而他則希望通過利用電腦的力量，能獲得大規(guī)模的信息化優(yōu)勢。

　　Olesch先生指出：“柯達的終結是由于技術革新，而現(xiàn)在資產(chǎn)管理者的工作方式也面臨同樣的境況。” 他現(xiàn)在已有大約3000個數(shù)據(jù)流，他希望很快能夠增加到約10000個數(shù)據(jù)流。

　　舉個例子：商店停車場的商業(yè)衛(wèi)星圖像不但可以提供諸如商場交通等信息，也可以透露包括駕駛習慣、天氣類型及其它眾多人類基金經(jīng)理無法預測的指標。

　　同樣的，觀察一個煉油廠的熱信號能夠推導出該廠設備是否滿負荷運轉。

　　“現(xiàn)在人們僅僅處理使用了全球1%的數(shù)據(jù)，” Olesch先生說道：“我們希望得到這些數(shù)據(jù)，而不是等著別人告訴我們數(shù)據(jù)處理已飽和。”

　　正因如此，現(xiàn)在很多公司專注于Olesch先生所說的“技術偵察”——想方設法接入各種數(shù)據(jù)流，無論來自開放數(shù)據(jù)還是通過與那些可能坐擁大量潛在價值數(shù)據(jù)的公司或機構合作而獲得的數(shù)據(jù)。

　　到目前為止，Jumpgate這家在首爾成立，卻在新加坡注冊的公司，認為該戰(zhàn)略行之有效。盡管和Two Sigma這樣的大公司相比，它的基金規(guī)模還很小，但是Olesch先生表示其基金在頭三個月中均業(yè)績良好，即使在其基準——標普500指數(shù)都不景氣的情況下，它仍保持每個月都是正收益。

　　來源：

　　http://blogs.wsj.com/korearealtime/2015/04/03/seoul-based-investors-turn-to-big-data-in-search-of-big-returns/?KEYWORDS=big%20data

　　【譯者簡介】

　　有意聯(lián)系譯者，請給“大數(shù)據(jù)文摘”后臺留言，附自我介紹及微信ID，謝謝!

　　吳滌，本科畢業(yè)于上海外國語大學法語系，碩士畢業(yè)于法國巴黎二大( UniversitéPanthéon-Assas)，主修統(tǒng)計與金融工程專業(yè)。目前旅居巴黎，就職于法國第二大銀行集團，擔任決策分析工程師，對于金融領域的數(shù)據(jù)挖掘、決策建模與商業(yè)分析有扎實的理論基礎與豐富的實踐經(jīng)驗。對于大數(shù)據(jù)的發(fā)展，尤其在金融領域的應用有濃厚的興趣。

　　2014年底正式加入大數(shù)據(jù)文摘海外翻譯志愿者行列，希望在新的一年帶領大家近距離觀察法國，乃至歐洲在大數(shù)據(jù)時代的動向。衷心祝愿文摘成為讀者最喜愛的大數(shù)據(jù)知識信息分享平臺。

　　袁晶，畢業(yè)于山東大學數(shù)學學院，現(xiàn)在高校從事教學科研工作，主要研究方向為貝葉斯分析、機器學習及金融風險管理。曾任國家973項目——“金融風險控制中的定量分析與計算”項目秘書一職，并曾赴哥倫比亞大學商學院訪學一年。

　　目前對社交網(wǎng)絡很感興趣，希望能夠結識圈內同行，相互交流學習，尋求合作;也希望能向相關業(yè)界專業(yè)人士多多討教。

　　來源: http://www.wmyouxi.com/a/49883.html#ixzz3Yl3CBCvc