AQF量化和數(shù)據(jù)分析師可能還在與主觀對沖基金經(jīng)理爭奪主導權， 但是私下里也許傳統(tǒng)的對沖基金經(jīng)理已經(jīng)知道他們時日無多了。

　　Leig Drogen以前是一家對沖基金的CIO，現(xiàn)在運營著大數(shù)據(jù)金融技術公司Estimize，他說：“曾經(jīng)有管理十億美元以上的投資經(jīng)理告訴我，他們正在學習量化金融分析師AQF實訓課程。這些課程甚至與財務沒有關系，因為他們還不存在”。

　　摩根士丹利(Morgan Stanley)股票資本市場銀行家Emmett Kilduff補充道：“大多數(shù)自由基金經(jīng)理認為Python是一條大蛇。他們從來沒有聽說過網(wǎng)絡抓取或其他大數(shù)據(jù)技術。他們完全沒有這樣的技能能力“。

　　對于量化分析師和數(shù)據(jù)科學家來說，主觀基金管理像是一個“宗教”：以直覺和信念為基礎進行預測。但在絕大多數(shù)對沖基金和資產(chǎn)管理公司，他們?nèi)匀皇沁@樣操作的。

　　“大多數(shù)對沖基金有一個集中化的團隊，專注與尋找數(shù)據(jù)，清理和納入。然后他們雇用數(shù)據(jù)科學家和量化研究人員尋找alpha的機會，然后簡單的完成一個Excel電子表格交給不知道該怎么做的投資組合經(jīng)理“，Drogen在新聞周刊人工智能資本市場會議上說。

　　Drogen的理論是，投資組合經(jīng)理，數(shù)據(jù)科學家和量化分析師應該都在“池子”中一起工作。投資組合經(jīng)理了解交易策略，可以解釋他對股票的理解，以及他對alpha的看法給向量化分析員和數(shù)據(jù)科學家 ，然后由他們挖掘和獲取數(shù)據(jù)。這樣一個工作體系給投資經(jīng)理非常大的優(yōu)勢。

　　大多數(shù)基金經(jīng)理還沒有意識到這一點。尤其是大公司， 在這么多不同的團隊中試圖引入如此多的稀缺數(shù)據(jù)科學人才現(xiàn)在幾乎是不可能的。

　　“現(xiàn)在的方式是成立一個支持傳統(tǒng)專業(yè)知識的集中量化團隊”， Kilduff說。

　　將基本面的知識和巨量數(shù)據(jù)集的量化融合的想法-quantamental方法 ，現(xiàn)在越來越引人關注。即便如此，這個方法不是簡單地獲取這些巨大的數(shù)據(jù)來源，而是應該如何使用這些數(shù)據(jù)并了解后面潛在的金融驅(qū)動因素。

　　聚焦大數(shù)據(jù)對沖基金的邁克爾·比爾說：“量化與基本面爭論的真正原因是，沒有人知道如何使用數(shù)據(jù)科學來獲得洞察力，并將洞察力轉化為行動。如何把量化和基本面的洞察力合并成一個閉環(huán)， 并把它變成錢， 這才是最難的部分。”

　　”盡管有大量的不同意見，許多主觀對沖基金的投資組合經(jīng)理知道，背景已經(jīng)改變，他們正在采取行動更新他們的技能“，Drogen說， “不少有幾十年經(jīng)驗的投資經(jīng)理去參加Python和R的課程，或?qū)W習如何建立一個多因子模型”。

　　在對沖基金向大數(shù)據(jù)和人工智能的轉變中， 也遇到現(xiàn)在的工作人員的阻礙。大數(shù)據(jù)公司Orbital Insight全球銷售主管AJ DeRosa說：“對基本面的膜拜有很久的時間了， 而這些傳統(tǒng)的投資人員有很強的自尊心， 所以讓他們轉變， 你需要同情心。但在五年的時間里，他們的工作要么成為量化分析師，要么就不再存在了"。

　　主觀對沖基金的想法：雇用了一大批數(shù)據(jù)科學家和博士，然后把他們放在后面的倉庫里去自生自滅的創(chuàng)造奇跡。這樣的想法需要改變。 文化的轉變可能需要時間慢慢來，但一旦發(fā)生了， 產(chǎn)生的新的基金經(jīng)理可能遠超他們。

　　比爾說：“大約有70家對沖基金表示他們使用大數(shù)據(jù)，其中大約20家真正在做，也許有少數(shù)家真正做的很棒。“

　　其中之一是Numerai，這是一家由29歲的南非理查德· 克拉布(Richard Craib)經(jīng)營的硅谷對沖基金。它使用成千上萬的自由數(shù)據(jù)科學家創(chuàng)建機器學習模型，然后用于進行交易。有大約13,000人互相競爭創(chuàng)造較好的戰(zhàn)略 - 獎金為價值約15萬美元的比特幣。

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