量化基金正不遺餘力購買數據

Kumesh Aroomoogan在花旗銀行學到了很多，他在那裡的工作是緊盯突發新聞。

他還記得有一次，他因為要去洗手間而暫時沒有盯新聞，所以錯過了一條市場變動消息，導致一個交易員沖自己大喊大叫。

現在，他成了Accern的聯合創始人兼CEO，這家公司可以通過自動化技術完成他以前的工作。

枯燥乏味的辦公室工作逐漸被計算機取代，讓員工可以從事更有意義的任務。

從某種意義上講，就連那個曾經對Aroomoogan大喊大叫的交易員也已經被自動化技術取代：當今最熱門的金融領域就是量化交易，可以使用人工智能篩選海量數據，從而看到人類無法注意的信號。量化基金正是Accern較大的客戶。

現在，Aroomoogan再要去洗手間時，就不會再像以前那麼焦慮，因為他不再為人類交易員提供突發新聞，而是用算法從3億個網站、1.5億個Twitter信息流，以及分析師簡報和FactSet發給交易員的報告中掃描數據，並對其加以分析。

他們使用自然語言處理技術尋找公司名等關鍵詞以及各種指標，以便判斷某條新聞是否在媒體中大範圍傳播，幫助客戶決定是否有必要採取行動。

“量化對沖基金會不遺餘力地購買數據。”Aroomoogan說。

高盛等頂尖投行都在舉行各種活動，為其客戶引薦各種數據廠商，幫助其獲取數據。投行也希望自己的量化基金能夠掌控全局。

諮詢公司Tabb Group估計，這個所謂的“另類數據（alternative data）”市場去年在美國的規模約為2億美元，4年內有望翻番。除了公開網站外，對沖基金還在收集和挖掘信用卡交易、停車位的衛星圖像和消費者點評等多樣化的數據。

存儲下來的電子數據正在呈現幾何式增長，但關鍵在於如何讓算法對其加以利用，並以此構建可以盈利的交易策略。

正因如此，那些專門提取信息的公司才得以脫穎而出，為投資者提供可供參考的數據。另類數據平台Quandl CEO Tammer Kamel表示，企業不知不覺地積累了大量可以創造利潤的數據，吸引了華爾街的極大興趣。

傳統銀行和買入後持有不動的投資者也在使用另類數據。其中有一些只是營銷噱頭，他們增加“人工智能”或“大數據”的名頭，希望能夠吸引更多客戶。但這些分析工具的確可以節約傳統基金經理的時間，幫助其過濾大量的新聞和數據。

由於對沖基金近幾年的業績表現不佳，投資者越來越質疑他們收取的2%的管理費以及20%的業績分成是否合理，所以這類公司也需要展開更好的宣傳。

“股神”巴菲特曾經說過，如果以10年為周期，對沖基金無法跑贏標準普爾500指數——現在看來，他的勝算很大。

量化基金吸引的關注也令對沖基金頗感鼓舞。專門幫助富豪管理資產的家族理財室整體都在撤離對沖基金，但他們似乎加大了量化基金的投資力度。

可惜的是，通過這些策略賺錢似乎只能短期奏效。想要保持優勢，就必須獲得對手無法獲取的數據，但這種優勢很快就會喪失。

與此同時，為高性能計算機提供海量數據，並對其加以分析的做法，也逐漸成為各大對沖基金的常規模式。

據悉，彭博社和湯森路透等新聞和數據公司現在都在服務中包含了另類數據，還有75%的對沖基金使用社交媒體和社交新聞流來支持投資決策。由此看來，另類數據很快就會變得不再另類。

轉貼自：煉數成金