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大数据时代的到来，赋予了人类处理海量非结构化数据的能力，我们能想象到的、所有可以搜集到的信息，都可能被金融所利用，无论是公司相关的财务数据以及新闻，或者社交网络上的舆论倾向，甚至公司高管的某些花边消息。。。里面都可能蕴藏着无比想象的财富，关键是如何能够利用创新的手段和想法，让手里的数据产生价值。
大数据对投资思维的变革
1) 在以往，金融量化投资领域的胜者是那些能够做出无比复杂模型的奥赛冠军，是智商高人一等的天才；而在大数据时代，这个游戏规则必将被改变，因为它赋予了量化投资更大的平台，人们不再是仅能对着手头可怜的数据绞尽脑汁地设计精确的模型，从卫星上观测到的地球另一端的谷物收成的数据，到各个公司在网络的点击量甚至商店门口的停车量，无尽的数据蕴含着数之不尽的财富，未来的胜利者肯定是那种思维开阔，有创新思维，能够先人一步利用到别人尚未用到的数据的人。
2) 在以往的时代，由于计算能力的有限，和数据获取的困难，人们总是谨慎的选取认为最可能对金融市场产生影响的数据来构建金融模型，或者只能利用手头少的可怜的数据进行研究；而在大数据时代，这一切将会发生改变，计算机的计算能力和存储能力将不再是瓶颈，人们可获得的数据量也在不断的提高，而且无论是计算机的性能还是互联网上的数据依然还是以爆炸性的速度增长。在这个时代人们完全有能力并且有动机去利用更多的数据来构建更优秀的模型。
3) 在大数据时代，交易的倾向于更多次数更频繁的交易，而不是选定一个股票，一掷千金的豪赌。随着交易次数的增多，大数定律将发挥作用，最终的胜负更取决于总体概率而不是每一笔的盈亏。而平庸的基金经理更加难以依靠侥幸获得稳定的业绩，只有真正出色的投资人才能获得社会的认可。
4) 是经验，而不是理论。是什么比为什么更重要，人类总是倾向于为每一个观察到的现象找到背后的原因，而这样的反向过程不仅对决策帮助有限，而且往往是错误的。模型预测某个模式出现后该股票有很大概率上涨，如果执迷于探究股价上涨背后的基本面缘由，则成本过高，也确实无法得出准确的原因。我们想从观察到地面上的一滩水迹来给它一个解释，说出它究竟是冰融化的结果还是由于一碗水不小心洒在地上，这是一个很难的反向工程，在大数据时代，我们更关心的是发生了什么，而不是它为什么发生。
大数据时代对数据处理的要求
1) 在以往，由于可用数据的有限，人们在开发投资模型的时候往往会对数据过度挖掘，从而造成过拟合的现象，使得投资模型在样本内外的表现差异很大。而在大数据时代，我们需要避免的另一个极端是对数据的浪费，一个复杂的模型未必是一个成功的模型，并非我们的投资模型中用到了更多的数据就更容易取得成功。这就要求我们依然需要珍视手头的数据，充分挖掘其中可能存在的模式。
2) 对计算机能力的要求更高，21世纪以来产生了很多学科间交叉的领域。量化投资本来就对编程能力有很高的要求，在大数据时代，由于我们需要处理的数据集进一步地拓展，新闻、微博、网络点击率、甚至某个公司总裁的婚姻状况。。。处理这些，我们需要中文分词，需要语义分析，需要机器学习、网络爬虫。。。大数据时代的数据处理对计算机能力也有了更高的要求。
3) 另外一个需要注意到的地方是数据之间的相关性。一个很简单的例子，植物的生长需要水分和阳光，当我们仅用水分或者仅用阳光来分析植物的生长的时候是很难取得成功的。同样的道理，许多原先看起来对市场没有预测作用的数据或许在和新的数据结合之后变得非常有效，从这个角度也可以看出量化投资需要处理的数据集的增长也是爆炸性的，一个新的数据的引入带来的是非常多新的数据集的增加。
大数据时代对金融投资市场的变革
1) 大机构不再对个人投资者有压倒性优势。 随着互联网和移动互联网带来的信息化革命，数据的获取和处理不再对个人投资者是一个门槛，他们完全可以跟机构投资者一起竞争并获得胜利。
2) 市场会变得更加的公平，由于数据可获取门槛的降低，机构投资者和个人投资者之间的信息不对称性会大大的降低，拥有更创新的思维和更高超技术的一方将会胜出，与机构的大小相关性不再那么显着。同时，大数据时代的交易倾向于多次数且小规模的交易（大概率取胜），资金门槛也会大大的降低，这对个人投资者也更加地有利。
3) 金融市场更高效。大数据时代令有盈利能力的交易策略能够被更快的发现，验证和应用，同样，若你发生错误，市场也会更快的给予你惩罚，金融市场也会变得更加有效，起到更好的分配财富作用。
4) 市场的竞争会更加地充分，它迫使每一个企业都不断地去创新，原地不动的基金公司将会消亡，公司之间的更迭会更加地频繁。科技在市场中扮演着愈发重要的角色，大数据让科技公司能够有机会能够挑战传统的金融分析师和交易员，凭借着先进的技术在市场上先人一步获得重要的数据从而取得成功。
5) 同样，在大数据时代，也给了投资者更多的选择，基金公司的业绩也更加透明，投资者有更多地机会科学地规划自己的投资，选择业绩稳定的公司。
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