《金融大数据分析》-课件 项目五 大数据在证券业的应用

金融大数据分析项目五大数据在证券业的应用目录01大数据与证券行业02大数据在量化投资中的应用03大数据在智能投顾中的应用01大数据与证券行业大数据与证券行业现代证券业具有资本密集、信息密集、智力密集和技术密集等特点。在大数据时代，数据信息不仅在量上剧增，而且在数据的产生、传播、内容、速度、形式等方面都更加多样、复杂，越来越呈现出细节化、多维化、立体化的特点这些都对证券业务发展产生了深远影响。在大数据时代，数据成为一种重要资源，将发挥越来越重要的角色。为了提高证券行业的整体效率，券商的数据中心首先要从半封闭的状态走向全开放的模式，而这样的转变将对证券行业的技术架构、业务架构和管理架构都产生非常大的影响。作为拥有大量优质数据的券商行业用户其实具有非常好的条件来拥抱大数据，通过大数据来挖掘出更多有价值的信息和提供更加优质的服务。大数据在证券行业的应用01股价预测股票价格预测是利用股票形态分析理论对股票未来走势的方向和可能性做出预测，它的方法论依据是从海量的历史数据中寻找和某支股票当前趋势相同或相似的趋势，并根据历史趋势判断未来股票价格02客户关系管理先获得客户的基本信息情况，经过数据清洗和转换，评定客户的等级。一般情况下证券公司会以客户证券账户资产以及交易活跃度作为评定客户等级的主要标准，对不同等级的客户，服务策略也不同03投资情绪分析在金融市场，越来越多的投资者会在网络中表达自己的投资情绪，同时投资者的投资决策会受到网络舆情的影响。因此对证券经营机构来说，网络舆情中的投资者情绪具有极高的研究价值04量化交易量化交易是指利用计算机程序来进行金融市场交易的一种技术。它的原则是：用计算机通过分析市场数据，把金融市场的趋势及机会转化为可执行的交易策略，从而获取收益05智能投顾智能投顾也叫机器人投顾，以现代投资组合理论为基础，并辅以计算机的强大算力，由计算机自动计算并提供出资产组合配置建议，从而减少人为因素的干扰02大数据在量化投资中的应用量化投资账户活动减少量化交易是指利用计算机程序来进行金融市场交易的一种技术。它的原则是：用计算机通过分析市场数据，把金融市场的趋势及机会转化为可执行的交易策略，从而获取收益。其中优点就在于，它可以极大地提高交易执行的准确性和及时性，并可以把交易成本降至最低。量化交易的实施需要一定的技术知识和投资经验，需要有良好的风险控制能力和投资心理，以及足够的资金才能实施。它可以在获取较高收益的同时，有效降低交易风险，这是传统交易所无法做到的。量化投资的原理8监控与调整量化投资是一个相对静态的过程，但市场变化是不断的。因此，投资者需要根据市场反馈和模型表现进行监控和调整，及时修正模型参数或策略06交易执行与风控根据量化模型的信号，投资者可以制定交易策略，并通过自动化或半自动化的方式进行交易执行。同时，量化投资也非常注重风险控制，包括设置止损、分散投资组合、控制仓位风险等05策略回测与验证通过将模型应用于历史数据，投资者可以评估模型的准确性和可行性。如果回测结果良好，就可以进一步应用到实盘交易中04构建量化模型基于数据分析的结果，投资者可以构建量化模型来预测未来的市场走势或特定证券的表现。03数据分析与挖掘通过数据分析和挖掘技术，投资者可以发现市场中存在的潜在规律和趋势。通过对历史数据的研究，可以找到某些指标或模式与股票价格变动之间的关系。02数据收集与处理量化投资依赖于大量的数据，包括金融市场数据、宏观经济数据、公司财务数据等。投资者需要收集、整理和处理这些数据，以便后续的分析和建模。01量化投资和主观投资的区别9特征主观投资量化投资投资决策决策由基金经理给出，计算机辅助计算基金经理负责搭建量化模型，投资决策由模型给出投资组合持股集中，个数在30只以内持股分散，100~2000只不等交易频率交易员下单，交易频率低程序化下单，交易频率较高收益与波动收益短期爆发强，波动率较大，难以预测长期收益平稳，短期爆发弱波动率可定量控制规模与评价管理规模大，评价周期为3~5年管理规模小，评价周期3个月~半年大数据下的量化投资10在量化投资中，数据获取非常重要，大数据技术可以采用开源数据、私有数据、社交网络数据、行业数据等多种数据来源，弥补传统市场数据的缺陷。此外，大数据技术还可以获取实时数据，为量化交易策略的制定和执行提供实时的指导和反馈。数据获取数据分析是量化投资的核心之一，在量化投资中，要制定一个好的策略，必须进行严格和系统的分析，以确定市场趋势、风险和回报期望等。大数据技术可以帮助捕捉市场趋势，分析各种交易因素的作用，便于制定切实可行的交易策略。数据分析在量化投资中，数据挖掘是非常重要的一环。通过对数据的挖掘，可以发现隐藏在数据背后的规律和本质，提高决策和交易的精度和效率。大数据技术提供了多种数据挖掘工具和算法，使得量化投资策略更加精细，便于精准交易和控制风险。数据挖掘在量化投资中，模型的优化和调整是一个长期不断的过程，需要不断地调整、改进和维护。大数据技术可以帮助制定一个更加稳健和全面的交易策略，使得策略不断优化和升级，提高交易效率和回报率。模型优化大数据对量化投资的赋能11大数据的应用巨大的推进了量化投资的发展。与主观投资相比，量化投资的优势在于，其投资决策过程中的“武器库”越来越丰富。01因子团队信号特征（AI+大数据）02建模团队多因子模型（机器学习）03数理团队投资组合（数理统计）04算法交易团队交易执行（算法优化）基本面因子技术面因子因子叠加训练模型策略叠加风险管理自动交易极速交易03大数据在智能投顾中的应用智能投顾13智能投顾也叫机器人投顾，这种数字化理财顾问提供与以往不同的在线投资组合管理服务。以现代投资组合理论为基础，并辅以计算机的强大算力，由计算机自动计算并提供出资产组合配置建议，从而减少人为因素的干扰。典型的资产配置过程智能投顾是近年证券公司应用大数据技术匹配客户多样化需求的新尝试之一，目前已经成为财富管理新蓝海。它能提供线上的投资顾问服务，能够基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据，采用量化模型，为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案。在客户资料收集分析、投资方案的制定、执行以及后续的维护等步骤上均采用智能系统自动化完成，且具有低门槛、低费率等特点，因此能够为更多的零售客户提供定制化服务。大数据在智能投顾中的应用1401客户全角度画像客户服务客户群体管理投顾特色服务投顾签约服务基金投资顾问试点业务客户服务评价客户关联推荐客户服务系统风控管理投资顾问业务竞赛与选拔业务管理投顾人员管理03业务管理体系02投顾知识平台模拟交易智能投顾投顾培训投顾支撑体系通过大数据实现智能投顾的意义15大数据可以提升存量客户的黏性大数据可以促进潜在客户的挖掘和向新客户的转化客观高效，全面提升证券公司内部效率和服务水平通过大数据挖掘、云计算等技术，结合相关算法对客户的交易数据、行为数据进行深度分析，从而全面“认知”用户的；同时大数据也将每个产品、服务数据化、标签化，并通过适配算法为客户提供个性化资讯产品、金融产品等，从而实现用户差异化服务深度分析客户，将合适的产品提供给合适的客户大数据助力证券公司向财富管理的转型大数据精准刻画客户并提供匹配产品为落实适当性新规提供了路径参考助力向财富管理转型，为行业适当性管理提供借鉴随着国际智能投顾市场开展的如火如荼，智能投顾在我国也开始了初步尝试。目前不仅应用于一批新型的互联网平台，也在证券公司端开展了相关探索。总体而言，国内智能投顾仍处于发展的初级阶段，但发展潜力极其巨大国内智能投顾仍处于初级阶段，发展前景广阔智能投顾平台的发展趋势16建立人机合作机制，把握人机结合的平衡点