大数据投资策略:大数据时代的量化投资

大数据、云计算技术、人工智能技术……这种高新科技定义正日趋与大家的社会发展对接，可以说，数据信息，早就渗入现如今每一个制造行业和业务流程职责行业，变成关键的生产制造要素。而大数据与金融业行业融合为之的量化投资，在现如今这起起伏伏的市场走势里，以其独有的对策特性，能够合理减少资产配置的不确定性，在理财规划组成中充分发挥出了推进器的功效。

做为最开始一批做股指量化分析的私募基金，玄同量化分析凭着其高可靠性的实体模型、优异的减仓操纵、出色的销售业绩获得了销售市场认同，在华南区具有较高的名气和称赞。201810月30日，懂私慕·慕宴非常邀约来到广州市玄同投资管理有限责任公司（通称“玄同量化分析”）的销售总监陈桂平，为当场来源于各种证券公司、期货交易组织的超重量级特邀嘉宾产生了她的主题风格共享“大数据时期的量化投资”。

慕宴当场，陈桂平为这里特邀嘉宾做主题风格共享

一路走来的玄同量化分析

人们踏入大数据时期，是社会经济发展的必定环节。高新科技改变命运，愈来愈多的设备替代人工服务，乃至阿尔法狗都能够击败人们，除开要依靠普遍的数据信息，还依赖于电子信息技术的飞快发展。量化分析改进项目投资，根据高新技术优秀人才的精确优化算法、模型、评测，持续提升长期投资的赢率，是量化投资一直勤奋的方位。玄同量化分析更是切合了这一时代潮流，早在二零一零年就刚开始为涉足量化投资行业做准备。

创办人宋小龙，华南理工数学课理学学士、软件开发研究生，在学校期内数次得到世界各国数学课建模大赛优异的成绩，曾创立中国领跑的公司挪动信息化管理服务供应商广州玄武岩信息科技有限责任公司。创办人谢乐军，清华数学系78级大学本科、84级硕士研究生，获理学学士、研究生，是与华罗庚并称的苏步青工程院院士学员。80年代到华南理工数学系执教，曾出任华南理工金融业统计分析院主任。2001年到香港科技大学学习培训、浏览科学研究，进行一系列实际难题的统计模型，得到优良盈利。

二零一零年，谢乐军科学研究出一套投资理财实体模型，宋小龙资金投入后得到了非常好的盈利，两个人便一拍而合，于二零一一年4月，相互创立玄同量化分析个人工作室。自此，宋小龙也将所有活力放到了玄同的精英团队中，他所核心开发设计的股指量化策略和风险性实体模型在中国销售市场持续两年得到60%之上的盈利。伴随着销售业绩的主要表现日趋突显，玄同刚开始建安全通道，发商品，在2016年管理方法了15只商品，管理方法经营规模八亿，并在2016年宣布创立私募基金公司。

有关公司在大数据行业的资金投入难题，28.83%的被调查者挑选20-49.9万余元，27.48%的被调查者挑选0-19.9万余元，17.57%的被调查者挑选50-99.9万余元，即56.31%的公司客户对大数据的资金投入低于五十万元。此外，150多万元的只占13.96%。不难看出，公司针对大数据的资金投入仍处在初始阶段，而且以Hadoop和NoSQL为意味着的大数据基础设施建设都归属于开源系统商品，硬件配置层面也可应用便宜的PC网络服务器，因此资金投入并不高。

公司布署开源系统大数据解决方法的方案

如前文上述，Hadoop、NoSQL那样的开源系统大数据解决方法可以节约資源、提升系统软件使用率，是性价比高非常高的挑选。由下面的图得知，19.82%的公司客户已经应用开源系统大数据技术性，22.97%的公司客户方案于一年内布署，9.91%方案于2年内布署，沒有有关方案和不确定性的群体占到47.29%。从而看得出，Hadoop等开源系统大数据技术性非常受欢迎，早已有最少52.71%的公司客户早已或方案布署有关解决方法。

公司大数据的布署经营规模

从被调查者所属公司考虑到或早已布署的大数据连接点看来，挑选0-五个连接点的为40.54%，6-10个连接点的为22.07%，11- 20个连接点的为16.67%，21- 50个连接点的为10.81%，51-一百个连接点的为2.70%，而101个之上连接点的为7.21%。不难看出，大数据的布署还处于初中级经营规模，大部分公司还未布署，或布署小量连接点。坚信伴随着信息量的持续提升，大数据有关的连接点经营规模会持续提升。

3. 公司大数据应用变化趋势

公司关心的数据库管理新技术应用

如下图所显示，分布式系统与测算变成最受关心的数据库管理新技术应用，占比做到29.86%；次之是内存数据库技术性，占到23.30%；云数据库排名第三，占比为16.29%。除此之外，列式数据库系统、NoSQL也得到较多关心。从调查报告看来，以Hadoop为意味着的分布式系统与测算已变成大家心中中大数据的核心技术。以SAP HANA为意味着的内存数据库技术性和以SQL Azure为意味着的阿里云数据库技术性，也将变成占有关键影响力的数据库管理自主创新服务平台。

公司怎样看待商务智能的将来

针对商务智能将来的发展趋势预测分析，数据调查报告排在前三位的是丰富多彩的发掘实体模型、即时的剖析、精确的特殊目地剖析，其占比各自为27.22%、19.88%和19.11%。之后是社交媒体剖析、云端服务和挪动BI。从而看得出大家希望商务智能运用可以在这种层面作出更改。

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典型性行业大数据

运用使用价值与需求分析报告

1. 政府

电子政务基本建设现况

1、市场容量

电子政务是中国信息化规划的关键內容，是我国执行政府职责变化，提升政府管理方法、公共文化服务和紧急工作能力的重要举措，有益于推动全部社会经济和社会发展信息化管理的发展趋势。在我国的全力支持和促进下，中国电子政务获得了很大进度，市场容量不断扩张。据不彻底统计分析，2016年，电子政务市场容量约为2218亿人民币，同比增长率15.52%。

2、市场的需求

在整体市场容量不断稳定提高的另外，中国电子政务基本建设的资金投入构造也发生了转变。一般 电子政务的资金投入次序是硬件配置、手机软件和服务项目。据调查，中国电子政务制造行业近些年整体年复合增长率为12%，将来仍将持续增长。近些年，中国电子政务基本建设中硬件配置资金投入的占比尽管仍较高，但已展现出逐渐降低的发展趋势，预估将来两年硬件配置增长速度将逐渐降低。反过来，手机软件资金投入和IT服务所占占比逐渐升高，市场容量越来越大，预估手机软件和服务项目占有率将持续增长，未来软件增长速度维持在17%，服务项目增长速度则超出25%。

政府大数据应用要求

现阶段中国社会经济发展趋势早已进到新的环节，发展趋势中不平衡、不融洽、不能不断难题突显。因而，提升电子政务基本建设，管理方法好政府的数据资产，健全政府管理决策步骤，将是将来多年大数据在公共事业管理行业发展趋势的关键方位。大数据将对政府单位的精益化管理和决策充分发挥关键功效，进而提升政府的服务质量。网络舆情监测、交通出行智能安防、健康服务等将是公共事业管理行业关键主要用途。

政府大数据应用情景

运用大数据融合信息内容，将工商局、国税局、地税局、质量监督等单位所搜集的公司基础信息开展共享资源和核对，根据剖析，能够发觉管控系统漏洞，提升执法水平，做到推动税务总局创收、提升市场管理水准的目地。基本建设大数据管理中心，提升政务服务数据信息的获得、机构、剖析、管理决策，根据大数据技术完成大数据对政务公开資源的统一管理方法，根据相关法律法规和各单位的要求开展政务服务資源的开发设计和运用，能够提升机器设备資源使用率、防止反复基本建设、减少维护保养成本费。

政府大数据应用价值评估

大数据的发展趋势，将巨大地更改政府的管理机制。其多元性将模糊不清掉政府各单位间、政府与市民俗的界限，信息不对称状况大幅度削减，信息共享变成将会，进而提升政府各组织的办公协同高效率和民利工作效率，提高政府社会发展治理能力和公共文化服务工作能力。实际来讲，借助大数据的发展趋势，有益于节省政府项目投资、提升市场管理，进而提升政府管理能力、提高公共文化服务工作能力，完成区域性管理方法。

2. 电信网

制造行业大数据应用需求分析报告

通信运营商有着丰富多彩的数据信息区位优势。就中国营运商来讲，现阶段挪动用户量早已提升11亿。在大数据的运用方式上，营运商能够根据客户行为分析、个人行为了解、个人行为预测分析的顾客深层洞悉，将数据信息封裝为服务项目，产生扩大开放、可商业化的的核心竞争力，产生运营模式的自主创新。除此之外，营运商还能够依靠数据统计分析改进客户商品感受，优化网络品质，助推销售市场管理决策，刺激性业务流程自主创新。

2017年，中国电信网制造行业IT项目投资为639.63亿人民币，同比增长率25%。

制造行业大数据应用情景剖析

在电信网制造行业，大数据变成智能化管路转型发展的重要途径。中国挪动广东公司搭建新一代详单交易查询系统软件，能为客户出示详单收支明细的实时查询，顾客满意度进一步提高。

对电信网制造行业而言，像即时营销推广、路线监管、新业务流程发掘，也是将来电信网制造行业较为有发展潜力的大数据应用的情景。

制造行业大数据应用价值评估