大数据正在改变股票期货交易的潮流

[shukla7789]

这些算法是如何如此有效地工作的？它们构建了依赖于大量信息的复杂机器学习模型。当然，他们必须首先了解股票期货的基础知识。下面列出了这些算法中包含的一些数据。


解读复杂的宏观经济指标
威廉·奥尼尔是《投资者商业日报》的创始人，也是《如何用股票赚钱》一书的作者。我第一次读到他的书是在 1998 年。他对研究 开曼群岛电话号码数据 特定资产价格走向提出了一个很好的观点。奥尼尔写了一个包含七个因素的系统，他用这个系统来预测各种资产的价格。请记住，这本书的前几版是在“大数据”成为家喻户晓的术语之前出版的。

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他谈到的最后一个因素是“市场方向”。他说，这是迄今为止最重要的因素，如果投资者弄错了这个因素，那么即使他们对其他所有因素的判断都准确无误，他们也会在 75% 的情况下犯错。

奥尼尔的观点非常正确。决定任何金融衍生品（如股票期货）未来价格的最重要因素是整个市场的走向。这一变量主要受总体经济走向的影响。

这是使用大数据预测股票价格的最重要原因之一。加州大学欧文分校的马修·哈丁和查普曼大学的乔纳森·赫什的一项研究发现，机器学习在识别经济趋势方面非常有效。大数据的最大好处之一是它能够推断独立变量和因变量之间的因果关系，而不仅仅是确定相关性。对于任何试图识别任何地区经济前景的人来说，这都非常重要。


精明的投资者会使用类似的算法来判断经济走向。这些数据驱动模型可以通过计算资产与预计经济走向之间的贝塔系数来整合到投资工具中。

劳工研究所曾讨论过大数据在经济预测中的应用。投资者更进一步，将数据构建成预测市场价格的模型。


例如，如果大数据模型表明经济在不久的将来可能会呈下降趋势，那么投资者可以利用此信息对具有强负贝塔系数的资产进行多头头寸，或对具有正贝塔系数的资产进行空头头寸。