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精准预测市场?当多方安全计算遇到量化投研

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算力说

量化投资依托量化模子与数据,寻觅能够带来逾额收益的多种“大几率”战略。传统量化投资形式下,所运用的外来数据在质量和平安上存在严重隐患,量化模子效果不稳定,影响量化战略的完整性与精确度。

当多方平安盘算手艺碰到量化投研,投研机构将怎样借力发掘充足数据代价?算力隐私数据平安专栏特邀郭嘉,初探大数据量化建模,及多方平安盘算手艺与量化投研事情的连系体式格局。

传统的投研数据同质化水平极高,模子效果不具有独特性,美国市场有一群人在发掘和研讨越发互联网化的数据目标,称另类因子。因为第三方数据的开放流畅限定,必需恪守数据平安的游戏规则。本文借由投研对数据的平安建模计划,完成了多方数据的投研建模,并完成了投资模子的加密布置。

大数据的量化逻辑

我们能够按数据开放水平,简朴地把投研信息分为三类:公然数据、半公然数据、以及非公然数据。

公然数据,很好明白,就是股价,K线图等随时能够检察的数据;

半公然数据,指我们能够猎取到,但不能周全地猎取的数据,如实时的资金流向我们随时能够猎取,然则网站并不会公然以往的数据;

非公然数据,即市场上与股票相干的其他公司、证券生意业务所内部数据,没法对外供应。

引入一个观点——量化投资,量化投资简而言之就是在数据中找规律。大数据为量化投资打开了全新的大门,在量化生意业务中引入大数据手艺,能够充足发掘海量数据所隐蔽的统统信息,来展望金融经济活动,并连系汗青展望,实时将展望效果加以反应,以动态更新生意业务战略,取得最理想的展望效果。

传统的各种量化目标,无论是基于价钱照样基于财务数据都邑存在肯定的滞后性,没法用更具抢先性的手腕来相识行业和市场。而采用了大数据手艺的行业及个股推断,则能够在肯定水平上改良这一状况。运用搜刮因子可控制投资者心情,运用电商数据可实时得知各行业的基本面意向,运用大V数据鸠合了团体的伶俐,这几种大数据理论上都能够用来展望将来市场状况,将互联网金融的大数据作为选股因子引入模子,代表着资产管理机构在指数投资上重构选股逻辑。

股票市场的信息不对称性是一向存在的问题,量化生意业务者没法获知市场上非公然数据和互联网数据,且基于大数据与模子的量化生意业务,每每对操纵中的数目与时候节点请求特别严厉,丧失或改动数据均会以致展望与准确效果相偏离,又或以致生意业务在不对的时候,以毛病的数目来杀青。若因信息不平安而外泄数据,长时候便可能会以致业内相互运用这些数据来恶化合作。

多方平安盘算的量化上风

事实上,有代价的数据每每躺在他人的怀里,怎样只举行“精力同享”,不举行“肉体打仗”,这是当下对数据运用平安的合规请求。隐私盘算手艺很好地处理了这个用数困难。多个持有各自私有数据的介入方,配合实行一个盘算逻辑(如求最大值盘算)并取得盘算效果,各方发送的音讯中不能推断出各方持有的私有数据信息,在此手艺下,各介入者的身份和职位雷同,可竖立同享数据战略。因为数据不发生转移,因而不会泄漏用户隐私或影响数据范例,为了庇护数据隐私、满足正当合规的请求。专业术语称之为多方平安盘算。

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