《金融大數(shù)據(jù)分析》-課件 項目五 大數(shù)據(jù)在證券業(yè)的應(yīng)用

金融大數(shù)據(jù)分析項目五大數(shù)據(jù)在證券業(yè)的應(yīng)用目錄01大數(shù)據(jù)與證券行業(yè)02大數(shù)據(jù)在量化投資中的應(yīng)用03大數(shù)據(jù)在智能投顧中的應(yīng)用01大數(shù)據(jù)與證券行業(yè)大數(shù)據(jù)與證券行業(yè)現(xiàn)代證券業(yè)具有資本密集、信息密集、智力密集和技術(shù)密集等特點。在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)信息不僅在量上劇增，而且在數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、傳播、內(nèi)容、速度、形式等方面都更加多樣、復(fù)雜，越來越呈現(xiàn)出細(xì)節(jié)化、多維化、立體化的特點這些都對證券業(yè)務(wù)發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)成為一種重要資源，將發(fā)揮越來越重要的角色。為了提高證券行業(yè)的整體效率，券商的數(shù)據(jù)中心首先要從半封閉的狀態(tài)走向全開放的模式，而這樣的轉(zhuǎn)變將對證券行業(yè)的技術(shù)架構(gòu)、業(yè)務(wù)架構(gòu)和管理架構(gòu)都產(chǎn)生非常大的影響。作為擁有大量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的券商行業(yè)用戶其實具有非常好的條件來擁抱大數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)來挖掘出更多有價值的信息和提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。大數(shù)據(jù)在證券行業(yè)的應(yīng)用01股價預(yù)測股票價格預(yù)測是利用股票形態(tài)分析理論對股票未來走勢的方向和可能性做出預(yù)測，它的方法論依據(jù)是從海量的歷史數(shù)據(jù)中尋找和某支股票當(dāng)前趨勢相同或相似的趨勢，并根據(jù)歷史趨勢判斷未來股票價格02客戶關(guān)系管理先獲得客戶的基本信息情況，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換，評定客戶的等級。一般情況下證券公司會以客戶證券賬戶資產(chǎn)以及交易活躍度作為評定客戶等級的主要標(biāo)準(zhǔn)，對不同等級的客戶，服務(wù)策略也不同03投資情緒分析在金融市場，越來越多的投資者會在網(wǎng)絡(luò)中表達(dá)自己的投資情緒，同時投資者的投資決策會受到網(wǎng)絡(luò)輿情的影響。因此對證券經(jīng)營機(jī)構(gòu)來說，網(wǎng)絡(luò)輿情中的投資者情緒具有極高的研究價值04量化交易量化交易是指利用計算機(jī)程序來進(jìn)行金融市場交易的一種技術(shù)。它的原則是：用計算機(jī)通過分析市場數(shù)據(jù)，把金融市場的趨勢及機(jī)會轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的交易策略，從而獲取收益05智能投顧智能投顧也叫機(jī)器人投顧，以現(xiàn)代投資組合理論為基礎(chǔ)，并輔以計算機(jī)的強(qiáng)大算力，由計算機(jī)自動計算并提供出資產(chǎn)組合配置建議，從而減少人為因素的干擾02大數(shù)據(jù)在量化投資中的應(yīng)用量化投資賬戶活動減少量化交易是指利用計算機(jī)程序來進(jìn)行金融市場交易的一種技術(shù)。它的原則是：用計算機(jī)通過分析市場數(shù)據(jù)，把金融市場的趨勢及機(jī)會轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的交易策略，從而獲取收益。其中優(yōu)點就在于，它可以極大地提高交易執(zhí)行的準(zhǔn)確性和及時性，并可以把交易成本降至最低。量化交易的實施需要一定的技術(shù)知識和投資經(jīng)驗，需要有良好的風(fēng)險控制能力和投資心理，以及足夠的資金才能實施。它可以在獲取較高收益的同時，有效降低交易風(fēng)險，這是傳統(tǒng)交易所無法做到的。量化投資的原理8監(jiān)控與調(diào)整量化投資是一個相對靜態(tài)的過程，但市場變化是不斷的。因此，投資者需要根據(jù)市場反饋和模型表現(xiàn)進(jìn)行監(jiān)控和調(diào)整，及時修正模型參數(shù)或策略06交易執(zhí)行與風(fēng)控根據(jù)量化模型的信號，投資者可以制定交易策略，并通過自動化或半自動化的方式進(jìn)行交易執(zhí)行。同時，量化投資也非常注重風(fēng)險控制，包括設(shè)置止損、分散投資組合、控制倉位風(fēng)險等05策略回測與驗證通過將模型應(yīng)用于歷史數(shù)據(jù)，投資者可以評估模型的準(zhǔn)確性和可行性。如果回測結(jié)果良好，就可以進(jìn)一步應(yīng)用到實盤交易中04構(gòu)建量化模型基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，投資者可以構(gòu)建量化模型來預(yù)測未來的市場走勢或特定證券的表現(xiàn)。03數(shù)據(jù)分析與挖掘通過數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)，投資者可以發(fā)現(xiàn)市場中存在的潛在規(guī)律和趨勢。通過對歷史數(shù)據(jù)的研究，可以找到某些指標(biāo)或模式與股票價格變動之間的關(guān)系。02數(shù)據(jù)收集與處理量化投資依賴于大量的數(shù)據(jù)，包括金融市場數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、公司財務(wù)數(shù)據(jù)等。投資者需要收集、整理和處理這些數(shù)據(jù)，以便后續(xù)的分析和建模。01量化投資和主觀投資的區(qū)別9特征主觀投資量化投資投資決策決策由基金經(jīng)理給出，計算機(jī)輔助計算基金經(jīng)理負(fù)責(zé)搭建量化模型，投資決策由模型給出投資組合持股集中，個數(shù)在30只以內(nèi)持股分散，100~2000只不等交易頻率交易員下單，交易頻率低程序化下單，交易頻率較高收益與波動收益短期爆發(fā)強(qiáng)，波動率較大，難以預(yù)測長期收益平穩(wěn)，短期爆發(fā)弱波動率可定量控制規(guī)模與評價管理規(guī)模大，評價周期為3~5年管理規(guī)模小，評價周期3個月~半年大數(shù)據(jù)下的量化投資10在量化投資中，數(shù)據(jù)獲取非常重要，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以采用開源數(shù)據(jù)、私有數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)來源，彌補(bǔ)傳統(tǒng)市場數(shù)據(jù)的缺陷。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以獲取實時數(shù)據(jù)，為量化交易策略的制定和執(zhí)行提供實時的指導(dǎo)和反饋。數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)分析是量化投資的核心之一，在量化投資中，要制定一個好的策略，必須進(jìn)行嚴(yán)格和系統(tǒng)的分析，以確定市場趨勢、風(fēng)險和回報期望等。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助捕捉市場趨勢，分析各種交易因素的作用，便于制定切實可行的交易策略。數(shù)據(jù)分析在量化投資中，數(shù)據(jù)挖掘是非常重要的一環(huán)。通過對數(shù)據(jù)的挖掘，可以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和本質(zhì)，提高決策和交易的精度和效率。大數(shù)據(jù)技術(shù)提供了多種數(shù)據(jù)挖掘工具和算法，使得量化投資策略更加精細(xì)，便于精準(zhǔn)交易和控制風(fēng)險。數(shù)據(jù)挖掘在量化投資中，模型的優(yōu)化和調(diào)整是一個長期不斷的過程，需要不斷地調(diào)整、改進(jìn)和維護(hù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助制定一個更加穩(wěn)健和全面的交易策略，使得策略不斷優(yōu)化和升級，提高交易效率和回報率。模型優(yōu)化大數(shù)據(jù)對量化投資的賦能11大數(shù)據(jù)的應(yīng)用巨大的推進(jìn)了量化投資的發(fā)展。與主觀投資相比，量化投資的優(yōu)勢在于，其投資決策過程中的“武器庫”越來越豐富。01因子團(tuán)隊信號特征（AI+大數(shù)據(jù)）02建模團(tuán)隊多因子模型（機(jī)器學(xué)習(xí)）03數(shù)理團(tuán)隊投資組合（數(shù)理統(tǒng)計）04算法交易團(tuán)隊交易執(zhí)行（算法優(yōu)化）基本面因子技術(shù)面因子因子疊加訓(xùn)練模型策略疊加風(fēng)險管理自動交易極速交易03大數(shù)據(jù)在智能投顧中的應(yīng)用智能投顧13智能投顧也叫機(jī)器人投顧，這種數(shù)字化理財顧問提供與以往不同的在線投資組合管理服務(wù)。以現(xiàn)代投資組合理論為基礎(chǔ)，并輔以計算機(jī)的強(qiáng)大算力，由計算機(jī)自動計算并提供出資產(chǎn)組合配置建議，從而減少人為因素的干擾。典型的資產(chǎn)配置過程智能投顧是近年證券公司應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)匹配客戶多樣化需求的新嘗試之一，目前已經(jīng)成為財富管理新藍(lán)海。它能提供線上的投資顧問服務(wù)，能夠基于客戶的風(fēng)險偏好、交易行為等個性化數(shù)據(jù)，采用量化模型，為客戶提供低門檻、低費率的個性化財富管理方案。在客戶資料收集分析、投資方案的制定、執(zhí)行以及后續(xù)的維護(hù)等步驟上均采用智能系統(tǒng)自動化完成，且具有低門檻、低費率等特點，因此能夠為更多的零售客戶提供定制化服務(wù)。大數(shù)據(jù)在智能投顧中的應(yīng)用1401客戶全角度畫像客戶服務(wù)客戶群體管理投顧特色服務(wù)投顧簽約服務(wù)基金投資顧問試點業(yè)務(wù)客戶服務(wù)評價客戶關(guān)聯(lián)推薦客戶服務(wù)系統(tǒng)風(fēng)控管理投資顧問業(yè)務(wù)競賽與選拔業(yè)務(wù)管理投顧人員管理03業(yè)務(wù)管理體系02投顧知識平臺模擬交易智能投顧投顧培訓(xùn)投顧支撐體系通過大數(shù)據(jù)實現(xiàn)智能投顧的意義15大數(shù)據(jù)可以提升存量客戶的黏性大數(shù)據(jù)可以促進(jìn)潛在客戶的挖掘和向新客戶的轉(zhuǎn)化客觀高效，全面提升證券公司內(nèi)部效率和服務(wù)水平通過大數(shù)據(jù)挖掘、云計算等技術(shù)，結(jié)合相關(guān)算法對客戶的交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，從而全面“認(rèn)知”用戶的；同時大數(shù)據(jù)也將每個產(chǎn)品、服務(wù)數(shù)據(jù)化、標(biāo)簽化，并通過適配算法為客戶提供個性化資訊產(chǎn)品、金融產(chǎn)品等，從而實現(xiàn)用戶差異化服務(wù)深度分析客戶，將合適的產(chǎn)品提供給合適的客戶大數(shù)據(jù)助力證券公司向財富管理的轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)刻畫客戶并提供匹配產(chǎn)品為落實適當(dāng)性新規(guī)提供了路徑參考助力向財富管理轉(zhuǎn)型，為行業(yè)適當(dāng)性管理提供借鑒隨著國際智能投顧市場開展的如火如荼，智能投顧在我國也開始了初步嘗試。目前不僅應(yīng)用于一批新型的互聯(lián)網(wǎng)平臺，也在證券公司端開展了相關(guān)探索。總體而言，國內(nèi)智能投顧仍處于發(fā)展的初級階段，但發(fā)展?jié)摿O其巨大國內(nèi)智能投顧仍處于初級階段，發(fā)展前景廣闊智能投顧平臺的發(fā)展趨勢16建立人機(jī)合作機(jī)制，把握人機(jī)結(jié)合的平衡點