近年來，大數據成為了熱門詞匯。作為一種新的分析方法，大數據正運用在許多行業當中。但目前投資經理采用大數據技術相當有限，這可能為投資管理行業打開一扇“機會之窗”。
　　利用大數據擴展模型 進行“信息套利”

　　花旗在《2016年投資主題》報告中表示，在信息時代，利用大數據做交易的投資經理將會遠遠走在同行之前，在他們的擴展模型和那些運用傳統分析工具的模型之間進行“信息套利”。

　　隨著大數據分析方法進一步提高數據容量、多樣性以及更新頻率，在過去10年，系統化交易模型的創新技術加速發展，定量分析與定性分析之間的差別將逐漸消失。

　　花旗表示：

　　定量基本面分析師可采用大數據技術，將他們所要驗證的變量擴展到行為、看法和感知反饋等數據，而這些領域以前只屬于自主基本面分析師（discretionary fundamental researchers ）。這提供了一個更廣泛的模型：通過使用一組新的數據，來解釋相關的、類似的、最優的和低劣的數值。而這些新的數據沒有被納入傳統的投資模型當中。這就在運用大數據技術的公司和那些沒有運用大數據公司之間，創造了“信息套利”的可能性。

　　（注：自主交易（Discretionary Trading），是指按照個人直覺或情緒、別人建議或其他非量化數據分析來決定的交易。）

　　與現有模型的數據量和處理速度相同的情況下，系統性交易模型可處理新的輸入數據。新程序可能尋找大量輸入數據之間的相關性，而不是在傳統數據集中簡單地選擇基于分析的交易，從而能夠識別新的交易模式，這些模式將價格活動與非價格相關的變量聯系起來。“多因素”的系統化程序使用了更廣泛的數據集，能夠實現當前系統所沒有的信息優勢。

　　如果新的建模能力與大數據分析方法相結合，比如預測分析和機器學習，就可以通過這些能“思考”的模型得出前瞻性的結論，從而改變投資研究的性質。這將導致關注價值的定量基本面模型和關注價格的系統性交易程序趨于一致。結果可能會形成一種新 的自動投資組合管理模型，該模型關注“未來價值”，并對一些還未發生的或還未公布的“可能性”事件起作用。

　　大數據將消除定性分析與定量分析的差別

　　據花旗，新模型的關鍵將是擴展當前可用數據的閾值，采納新的數據源。而這些數據反映人們的觀點、行為和動作，有助于自主基本面研究人員做出投資決策。新模型可能不會完全包含所有的數據，但擴展數據將使量化模型能更深入地研究，更廣泛地假設。

　　以石油和天然氣行業為例，假設有一家名為ABC的公司。基于資產負債表等財務報表，自主投資組合基金經理和定量分析師的定量模型可能都創建了該行業中重要公司的相對排名。而這是目前大部分的定量模型能夠走到最遠的一步了。

　　與此同時，自主基本面投資組合經理能夠與企業高管交談，并從他們的肢體語言中體會到他們對下一個季度所表現出來的興奮或緊張。自主基金經理可能開始領悟到更多關于公司的近期活動，如果他們感覺到公司活動不同尋常的繁忙或平靜，他們甚至可能會造訪并觀察公司的辦公室或一些設施。他們還可能會聯系業內人士，詢問他們是否察覺到投機機會或聽說一些有意思的、新的人事變動。

　　通過上述努力，自主基本面基金經理認為，ABC公司的CFO看起來比通常更樂觀，并且公司的新聞里多次提到一些重要高管在過去一年如何增加了研發預算。此外，一位業內已退休的老朋友提到，他在最近的一次會議上看到了一位前同事，目前在ABC公司的新辦公室工作，這位前同事看起來十分疲憊，因為他剛剛從非洲回來，而且這是他今年第三次去非洲。得知這些信息后，基金經理搜出了關于該公司未開發油

　　田的相關報告，三個未開發的油田中有兩個位于撒哈拉以南非洲地區。透過這些信息，基金經理預測ABC公司或將很快宣布，他們開發了新的油田。

　　將上述的解釋和預測進行“數據化”之后，定量投資模型也能得到相同的結果。

　　過去18個月，語言程序利用情感分析，發現ABC公司公開使用的積極詞匯和消極詞匯的比例有明顯變化，積極詞匯更多而消極詞匯變少。過去4個月，積極詞匯加速增多。通過程序識別，ABC公司高管在最新一年的新聞稿和采訪中使用“研發”一詞的頻率，較此前12個月上升了182%。此外，“勘探”與“擴張”使用頻率也增加。

　　定量模型將這些高頻詞匯與提到ABC公司未開發油田的公開記錄聯系起來，來確定是否有新文件公布出來，并了解這些未開發油田的地理位置。量化模型提取出每個油田的衛星圖片，并進行時間序列圖像分析，從而確定哪些油田的地貌有明顯變化。分析結果顯示，中非和撒哈拉以南非洲地區均出現顯著變化。那么，量化模型的這一結論與上述自主基本面分析師所預測的一致，ABC公司將在中非或撒哈拉以南非洲地區開發新油田。

　　另外，模型將ABC公司駐非洲員工在社交網站上的照片進行定位分析。比如，在20位員工中，有16位定位在撒哈拉以南非洲地區，有2位員工出現在中非地區。這一系列因素結合此前的預測模型，可以斷定，ABC公司將建立新的油田生產設施。模型還可以更進一步，通過分析撒哈拉以南非洲辦公室的建設進程，判斷油田可能將在三個月后開始生產。

　　綜上所述，基于還沒宣布的未來事件，自主基本面投資組合經理和量化模型都將會做多ABC公司。

　　新型“未來價值”模型可能出現
　　隨著構建新定量模型經驗豐富，以及系統化交易程序能夠識別越來越多的定價模式，可能會產生新型系統化組合管理模型，該模型將交易選擇基于公司可能的“未來價值”。

大數據將如何顛覆投資管理？（看完令人感到震驚！）

　　這些未來價值模型開始于未來事件的輸出（future event output）（如預計ABC公司將會宣布開發新油田）。新模型將未來事件進行分類，并從歷史記錄中尋找ABC公司及其同行的類似公告，將這些公告日期標記起來，檢索事件前后的幾個星期內相關公司的圖表。
　　公司某些新聞可能會引發價格變動，定價模型可將平均價格變動幅度和持續時間進行量化。模型將檢查公司過去90天的活動，并確定是否有最相近的先例。模型每天都重新評估當前和歷史的價格模式，并基于不斷完善的數據來確定價格上漲還是降低。

　　若事件公布正如預期，當預期價格變動幅度和持續時間已實現，模型就會關閉頭寸。如果事件不在特定窗口公布出來，而預測分析發生了變化，并且ABC公司發出公告的可能性降低，模型會關閉頭寸或更早關閉頭寸。