探索金融量化新趨勢，另類數據為金融創新賦能

全球數據量正以前所未有的速度增長，遍布世界各個角落的感測器、移動設備、在線交易和社交網路每天都要生成上百萬兆位元組的數據。

在不斷增加的數據存儲量中，非結構化數據的比重越來越大，數據來源和數據類型也逐漸多樣化，並顯示出不可小覷的商業價值和經濟社會價值。對於企業而言，數據正成為企業的新型資產，成為形成競爭力的重要基礎。

此外，當前在金融行業，券商、基金等金融通道的中介服務深陷同質化競爭，另一方面，在宏觀環境下，黑天鵝事件頻出，市場的劇烈波動極大的影響著投資者的情緒，依靠同質化的數據信息以及投資者的主觀經驗進行交易已經不能滿足金融機構的需要。

中譯語通CEO于洋在1月9日舉辦的「另類數據：新石油」(Alternative Data: New Oil)大會上強調，「另類數據將為全球金融量化帶來獨有超額價值」。另類數據是用於金融交易的非傳統性數據，旨在獲取超額的市場收益。與傳統的基本面、財務、歷史行情等金融數據相比，另類數據具備實時性高、數據量大、「原始」等特點。

如何理解另類數據在實際應用中的價值？于洋向億歐舉例：「我們可以通過某家餐飲企業的外賣訂單量、微信上用戶對於企業的評價等社交數據，來判斷企業的經營情況，判斷企業的信用。這些數據是另類數據的一種，可以提供不同視角的市場洞察。」

目前，在金融行業，對於電商、社交、出行、電信等非金融數據還有另一種提法：可替代數據。在於洋看來，這種說法並不準確。「替代」一詞表達的是非此即彼的關係，而這些數據是傳統金融數據的補充，在金融交易中可以為投資者提供更廣泛的交易思路、更多維的分析角度，因而用另類數據更為準確。另類數據不會替代傳統金融數據，但隨著大數據技術和人工智慧技術的發展，另類數據的價值會越來越大。

于洋認為，其實不管是在二級市場還是整個金融行業，比拼的是第一手信息與數據的認識與應用，擁有別人沒有的獨特視角的數據是非常有價值的。

在全球金融市場的不確定增加的情況下，金融市場呈現出更多震蕩走勢，越來越多的金融從業者開始關注另類數據，期望通過另類數據捕捉更及時有效的交易信號，另類數據的價值越來越多的得到全球金融量化巨擎的應用和青睞。

而另類數據的挖掘應用離不開長期的大數據技術積累和沉澱。于洋介紹，中譯語通五年間在大數據領域持續深耕，積累了互聯網開放數據、科技數據、金融數據等龐大的數據資源，正是這些精細顆粒度的數據資源造就了龐大的市場情緒，助力另類數據在金融量化領域的創新應用。

關於如何以大數據、人工智慧技術驅動金融量化發展，挖掘另類數據潛力並實現其價值最大化，于洋結合中譯語通的實踐給出了詳細的闡述。

中譯語通基於強大的大數據及人工智慧技術，對全球海量開放非結構化數據進行精細化分析和深度挖掘，構建量化模型，用量化數據計算市場信息、投資者信心等另類數據，為投資者提供投資機會分析，從全球角度制定最佳投資策略。

于洋重點從市場情緒、市場情感、全球恐慌指數等獨有演算法與數據出發，結合數據資產、知識圖譜構建能力等角度向億歐介紹了中譯語通探索全球海量金融另類數據價值的技術實力和實踐成果。其中，中譯語通構建的上證指數量化模型超過三個月的連續交易預測趨勢準確率超過85%、並且能夠實現長周期、短周期和每日股指數值進行實時數據計算。

在談到市場情緒對金融市場行情的影響時，于洋談到，觸發市場情緒將助力更高效的市場決策，全方位感知與測量市場情緒，實時準確判斷對市場的影響，對金融量化有重大意義。中譯語通運用NLP金融市場情緒演算法，分析政策因子、情緒因子、風控因子和成長因子等多維度參考因子，並應用至投資交易、大宗商品貿易、行業監管等不同領域，為投資者提供不同視角的市場洞察分析，發現新的市場投資機會。

關於具體能夠反映和影響市場變化的情緒指標，于洋做了詳細的講解。基於市場漲跌速率變化、股價、股票成交量等因子指標分析市場買賣人氣；分析情緒級別、熱度、變化程度及速度，通過量化方法估算全球投資者的風險資產變化情況、投資態度、投資決策以及風險承受度等指標，分析有關收益預期、利率預測等觀點，反映市場買賣意願的程度；利用外匯收益和外匯風險相關係數等因子指標建立風險偏好指數，反映市場投資者風險態度，通過提供不同視角的市場洞察分析，提供給金融從業者更有價值的決策依據，獲得超額利潤。

隨著金融科技與大數據技術的不斷發展，于洋表示，未來，中譯語通將深度布局金融大數據，挖掘全球海量另類數據的巨大價值。通過持續深耕大數據和人工智慧技術，用前沿科技挖掘數字經濟的新石油，從而推動金融量化科技的創新發展，成為金融科技時代的新彭博，新路透。

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