大數(shù)據(jù)相信大家現(xiàn)在已經(jīng)聽到很多了吧，而且現(xiàn)在運(yùn)用大數(shù)據(jù)的方面也是非常多，那么大數(shù)據(jù)在AQF量化應(yīng)用方面的策略有哪幾種呢？今天小編就來和大家說一說大數(shù)據(jù)在量化應(yīng)用方面的策略。

大數(shù)據(jù)在量化交易的應(yīng)用上最大的優(yōu)勢，就是可以使金融機(jī)構(gòu)只需關(guān)注數(shù)據(jù)本身，而不是其他非客觀的因素所決定的預(yù)測結(jié)果。具體到大數(shù)據(jù)技術(shù)如何應(yīng)用于量化投資呢？大數(shù)據(jù)在金融工具或者說是量化投資上的應(yīng)用可以總結(jié)為，利用海量數(shù)據(jù)背后所隱藏的經(jīng)濟(jì)關(guān)系，將量化模型對大數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，并對導(dǎo)出的結(jié)果進(jìn)行評測或評估。

行為金融學(xué)理論認(rèn)為，專業(yè)投資者在交易過程中的行為并非完全理性，都會在不同程度上受到情緒、環(huán)境和意志力等各種外在或心理因素的影響。因此，投資者可能更加偏愛受自己情緒所影響的某支股票，并跟蹤下去一段時(shí)間，而后可能就會在一定程度上對其產(chǎn)生情感依賴，從而使自己的投資行為產(chǎn)生偏差。

而量化投資則依據(jù)事先設(shè)定的投資規(guī)則，利用計(jì)算機(jī)程序進(jìn)行交易，其所具有的客觀性可以有效地克服人性的弱點(diǎn)，使投資決策更科學(xué)、更理性。

目前關(guān)于大數(shù)據(jù)在數(shù)量化應(yīng)用方面的策略主要有兩種：即海量化的大數(shù)據(jù)策略和精益化的大數(shù)據(jù)策略。

（1）海量化的大數(shù)據(jù)策略

海量化的大數(shù)據(jù)策略的哲學(xué)理念是：

“簡單的模型加海量數(shù)據(jù)比精巧的模型加較少的數(shù)據(jù)更有效”，主要是利用數(shù)據(jù)不可被主觀解釋的特性。海量化的大數(shù)據(jù)策略賴以生成的基礎(chǔ)是，巨大的數(shù)據(jù)生成速度及數(shù)據(jù)規(guī)模的高速膨脹，豐富快速變化的數(shù)據(jù)種類及愈發(fā)復(fù)雜的關(guān)聯(lián)程度。因此，海量化的大數(shù)據(jù)策略對計(jì)算機(jī)硬件平臺、存儲模式、管理系統(tǒng)和計(jì)算分析等要求較高，需要社會投入大量資金建立符合海量化數(shù)據(jù)篩選、分析、計(jì)算的軟硬件系統(tǒng)。

目前，國內(nèi)金融市場主要處于以信息套利為主，量化金融分析師中的量化交易則剛剛起步，大規(guī)模應(yīng)用海量化的大數(shù)據(jù)策略并不具備成熟、可靠的平臺條件。不過，隨著市場整體對基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的量化投資交易模式的逐步認(rèn)可、應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)大，未來金融市場平臺系統(tǒng)逐步搭建成熟后，海量化的大數(shù)據(jù)策略的應(yīng)用價(jià)值會逐步顯露出來。

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（2）精益化大數(shù)據(jù)策略

與海量化大數(shù)據(jù)策略相比，精益化大數(shù)據(jù)策略在本質(zhì)上更強(qiáng)調(diào)通過細(xì)化量化金融活動(dòng)、明確投資目的，以控制數(shù)據(jù)規(guī)模，從而提高效率、降低成本。當(dāng)前的金融市場，整體處于不太穩(wěn)定狀態(tài)，因此，基于大數(shù)據(jù)來強(qiáng)調(diào)金融產(chǎn)品服務(wù)的特性，降低投資風(fēng)險(xiǎn)，提高金融機(jī)構(gòu)的整體市場表現(xiàn)十分重要。

目前，不少金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)投入大量技術(shù)和資金，涉足大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。因此，評估前期投入的資本效果能否達(dá)到預(yù)期目的很有必要。精益化大數(shù)據(jù)策略介入的主要目的，就是為了防止大量的時(shí)間和預(yù)算，無目的地流向大數(shù)據(jù)的采集、過濾和分析過程。

精益化大數(shù)據(jù)策略的基本思路是：

①確定投資者的預(yù)期，明確投資過程可能涉及的相關(guān)領(lǐng)域，并確立數(shù)據(jù)來源；

②進(jìn)行系統(tǒng)分析，設(shè)計(jì)分析架構(gòu)，確定對數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲、分析的具體步驟，并確保這些過程能充分整合到金融活動(dòng)中；

③針對有效數(shù)據(jù)，進(jìn)行與投資者預(yù)期目的相一致的分析；

④持續(xù)不斷地剔除歷次交易過程中無用過程、低價(jià)值數(shù)據(jù)和無相關(guān)性的分析，并將預(yù)測結(jié)果對交易過程進(jìn)行反饋，動(dòng)態(tài)優(yōu)化大數(shù)據(jù)策略。

其具體實(shí)施過程可以分為以下幾步：

①在理性分析思考的基礎(chǔ)上，詳細(xì)確定未來金融活動(dòng)中的高價(jià)值數(shù)據(jù)，以及相關(guān)分析需要解決的關(guān)鍵性問題；

②確定金融活動(dòng)中的關(guān)鍵性步驟，結(jié)合經(jīng)細(xì)分后已經(jīng)歸類排序的各問題，確定數(shù)據(jù)來源方向；

③明確金融投資策略，利用對應(yīng)的模型，制定操作路線圖；

④根據(jù)前期確定的策略和路線圖配置分析部分，對金融活動(dòng)進(jìn)行預(yù)測，并實(shí)施具體投資活動(dòng)。

從金融市場的發(fā)展趨勢來看，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的量化投資策略未來將會扮演越來越重要的角色。目前，雖然存在一些制約量化交易中大數(shù)據(jù)策略發(fā)展的技術(shù)性因素：云計(jì)算產(chǎn)品與服務(wù)的高成本、有待提高的數(shù)據(jù)安全與信息科技的可靠性和商業(yè)智能市場規(guī)模占IT 技術(shù)的比例過于偏低等。

但是，從總體來看，對云計(jì)算、商業(yè)智能和信息安全技術(shù)有市場需求的穩(wěn)定客戶群體越來越大，在大數(shù)據(jù)快速滲透所有行業(yè)的大背景下，目標(biāo)終端的分散化能促使具有不同優(yōu)勢的開發(fā)者參與競爭，確保產(chǎn)業(yè)發(fā)展更加緊湊有序，從客觀上刺激大數(shù)據(jù)在技術(shù)層面的快速發(fā)展。

可以預(yù)見，未來，三方面技術(shù)的遞進(jìn)以及與具體行業(yè)的無縫接軌，使大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的規(guī)?；瘧?yīng)用范圍越來越廣，這將為量化交易提供更加廣泛的資源基礎(chǔ)、平臺系統(tǒng)和技術(shù)支持。