摘要: 提起量化投資,不能不提西蒙斯。經歷了1998年俄羅斯債券危機和2001年高科技股泡沫危機,許多曾經聞名遐邇的對沖基金經理都走向衰落。羅伯遜(JulianRobertson)關閉了老虎基金,梅利韋瑟(JohnMeriwether)的長期資本管理公司幾乎破產,索羅斯的量子基金也大幅縮水。

摘要: 如果你Google “Initial Coin Offering 2017”,你將會搜到成千上萬個結果。請不要對結果中的有ICO完整的解釋抱有太大希望,因為很多搜索出來的都是職業程序員寫的。換句話說,對非專業人士而言,可能幫助不會特別大...

摘要: 區塊鏈採用P2P技術、密碼學和共識算法等技術,具有數據不可篡改、系統集體維護、信息公開透明等特性。區塊鏈提供一種在不可信環境中,進行信息與價值傳遞交換的機制,是構建未來價值互聯網的基石。區塊鏈技術發端於...

摘要: Technology has become an asset in finance: financial institutions are now evolving to technology companies rather than just staying occupied with just the financial aspect: besides the fact that technology brings about innovation the speeds and can help to gain a competitive advantage, the speed and frequency of financial transactions, together with the large data volumes, makes that financial institutions’ attention for technology has increased over the years and that technology has indeed become a main enabler in finance.

摘要: 近日,摩根大通發布了一份題為《大數據與人工智能戰略:機器學習和其它投資數據分析方法(Big Data and AI Strategies: Machine Learning and Alternative Data Approach to Investing)》的報告,對機器學習和大數據對金融領域的影響進行了全面的闡述。eFinancialCareers 對這份長達280 頁的報告進行了提煉,得出了12 個重要看點,機器之心對這些看點進行了編譯介紹。

摘要: 我認為,因子可用性半衰期較短的說法基本上適用於高頻因子。如果對高頻因子進行回溯測試,它們有時看起來幾乎和風險不相關,只有非常高的回報,一旦人們發現這些因子好得令人難以置信,效果就會很快消失。而我們使用的是更長期的因子,回報期限為幾個月,有時甚至長達一年。我們意識到,與這些因子相關的風險是存在的,但事實證明它們能長期發揮作用。 人工智能和機器學習策略最終表現如何?新的數據類型在預測股票回報和風險方面有多大的利用價值?這些還有待觀察。我猜測,結果將令人大失所望。一些新的數據類型將具有價值,但很多類型可能將沒有價值。機器學習和人工智能同樣如此。在當今的AI工具中,可能只有一小部分工具將會有用。 我認為,機器人投顧是重大進展之一,可以在很大程度上改變資產管理行業的運作方式。進展是全方位的,也包括其他的服務提供商、投資組合分析提供商等等。

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