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金融分论坛-1郑志勇 金融工程概念与大数据

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金融分论坛-1郑志勇 金融工程概念与大数据

所属会议:2015中国数据分析师行业峰会会议地点:北京


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文档介绍

我的演讲题目叫“金融工程概念与大数据”,什么叫金融工程?大家可能知道,金融工程是我们学大数据,数据处理方法怎么编程,为什么编程?有的时候为了量化投资、有的为了数据分析, 其实我们都是为决策。决策涉及几个方面:一个就是数据这个东西靠不靠谱?大家如果从自己角度看金融工程的概念,金融工程是解决几个问题,首先金融有几个大的领域:1.估值与定价2.风险管理3.资产配置

演讲实录

首先感谢主持人。我最近两到三年没有做过技术,跟大家讲一些理念东西,作为学生或者作为刚从业人如何看待一些问题?



我的演讲题目叫“金融工程概念与大数据”,什么叫金融工程?大家可能知道,金融工程是我们学大数据,数据处理方法怎么编程,为什么编程?有的时候为了量化投资、有的为了数据分析, 其实我们都是为决策。决策涉及几个方面:一个就是数据这个东西靠不靠谱?大家如果从自己角度看金融工程的概念,金融工程是解决几个问题,首先金融有几个大的领域:



1.估值与定价



一个股票三块贵还是便宜?市场都有交易,为什么会有交易?比如中信证券15块,有人觉得它高、有人觉得它低,别人给你推荐期权值10块,你认为值多少钱?需要估值。



2.风险管理



风险管理要看这些概率、还要看市场变化,比如金融危机到什么情况?另外还要看极端事件,极端事件我觉得能预测到都不是风险,风险永远预测不到,而且市场永远在预测之外,不会符合你的预测进行。



3.资产配置



我们要估值、要风险管理,如果把所有加在一起很难受,我高估还是低估?我不知道,其实你就是赌一下,赌一次不科学,我们多赌几次叫资产配置。



金融工程面临的问题:



1.大数据



对于别的行业来说,大家都说没有数据,但是对于金融行业到了数据泛滥的时代,泛滥什么程度?现在两千多股票、三千多支基金,那是A股,还有300、港股等,你所有股票名称加起来可能一万个,以前时间序列数据,现在高频数据,一天有多少秒?一天数据可能几兆,交易一万个数据看都看不过来。对于我来说,一看到“免费”两个字就很害怕,为什么会有问题?学生买的数据,或者拿出新浪行情数据,新浪行情数据就有复权,一支股票昨天20块,今天就4块了,我不知道为什么?我不知道。



2.分析技术复杂



模型越来越复杂,期权、期货各种各样金融工具越来越复杂,简单的excel基本不能满足了。在金融行业数据泛滥,都是真实数据看都看不过来,只要有钱都可以买过来很多数据。今天股票涨了,为什么涨?会有十个人告诉你不同的理由,哪个理由是正确的不知道。另外东西我简单说,我要去做数据处理、我要编程,为什么编程?



3.自动化交易(办公)



大家会看到,通过信息发展时代,所有简单劳动都被机器替代,你看银行柜员被ATM替代,同样分析就是excel拉来拉去,作为分析师你不想把自己分析方法告诉别人,没人会帮你。



4.大脑逻辑思维局限性



我们所有判断都是基于脑袋,大脑思维是跳跃性的,以前有人告诉你波动率25%期权价格是1块,波动率提升20%比率至30%的期权,价格多少?不知道。凭感觉,一个策略告诉我赚3%止盈,亏1%止损,平均每次套利期望收益为1%,这话可信吗?都是假的。



举个例子,我告诉大家什么叫金融?金融没有对错,我现在问大家一个问题,N个[0,1]均匀分布的和还是均匀分布?有人能回答吗?今天股票涨跌你不知道就没有意思,你猜一下?在学校老师会告诉你正确答案,在金融市场不一样,你说正态分布,你愿意为你所说付一万块吗?如果对一万给你,错了给我,有观点不下注是最大的问题。没有人告诉你对的还是错的,但是根据自己观点下注,下注就是金钱。最大体验人性表现最好,有两种情况:一种战争,一种金融资产受到损害的时候,这就是人性。



我以前在学校和大家一样,别人老说怎么怎么,结果到上班发现,好不容易有模型亏钱,学一遍,没有人告诉我对错。



金融工程的意义,金融工程专业兴起20世纪90年代,是综合运用数学、统计学和计算机编程技术来解决金融问题的崭新领域。我招聘中职位有量化投资助理、产品助理一大堆,我最怕招这个专业,别人告诉我说他是金融工程专业的,非常怕。



金融工程是数学、统计学、计算机编程,来一个金融工程专业,你会编程吗?会一点,数学怎么样?拿刚才公式告诉我。金融工程是复合的概念,复合前提先把一方面做的好,统计做的前五,数学做的前五。



每天做的事就一件事,信息加逻辑等于决策。找对象也是信息,表面漂不漂亮、性格好不好、逻辑取向。我结婚前我媳妇给我打扫宿舍,我结婚后再也没有打扫过,完全决策错误。我没有想过人会变。没有办法人家是我的领导。



金融是使用背景,工程是方法,什么叫工程?我是工科毕业,没有工程大家坐不上汽车,没有工程住不上房子,这就是工程的意义,模块化组装、程序化。用工程的方法解决金融问题,无非把金融简单的数据处理、简单的行情交易基础外围东西,做的比别人高效、更稳健。



收益分析,我们所有人都在分析,分析有决策,决策就有收益,收益等于运气加能力。今年业绩好,我就厉害,明年业绩不好,市场不配合。时间长发现收益等于运气加能力,但是人性有非常好的特点,把优点所有归为自己,把所有缺点都归别人。运气不可持续、能力不可持续。



未来的发展就是数据爆发的时代,简单地说从低频到高频,数据增长多少倍?以前只要有收款价,后来成了高频,成了四个小时240分,还有秒,一小时3600秒,一秒有12个价格,基本通过这一变化,以前从低频到高频,信息数量增加有10万倍。从这个角度增加10万倍,还有问题,这个产品数量能有多大?以前就几个品种,以前看股票100个股票来回看,现在股票很多。还有技术方法,以前看TVPP或者看动态,方法论有很多,以前基于主板做,现在做回归。产品复杂化就是期货、期权,OTC产品就是场外产品,大宗商品都是OTC。



以前我很疑惑,股票市场是可以交易,为什么OTC市场我想买买不着、想卖卖不出去?因为这是一个圈子。市场存在套利益效益,说是套利也可能给你甚至的陷阱。套利现在股票值10块,评估下来是超低,我应该买了,买了不少,后来过一段是9块,再买一些,你会发现这个东西对还是错,你认为估值低你买了,付诸于行动变了8块,最后受不了。砍仓,我说不砍,结果到第二天情况可能到7块,你把所有奖金、资产都赔进去,可能第二天又涨,所以没法预测。有一个理论,我们做模型、模拟,一个模拟很好可是到市场一看就是亏钱,这正常吗?很正常,但是问题你亏一个月,你模型活不了一年就被干死了,不是因为你,是因为客户。



我们现在有非常好把数据分析用到大数据指数,大数据指数现百度有百发,百度跟广发进行合作,新浪跟南方进行合作,还有淘金100,已经证明只要你发现跟常规不相关的 对象,或者基于新的方法做指数,你是有超额收益的。超额收益R是预期的,你会发现一开始市场沪深300,是价格指数,后来发现有人选股、基本面就出来基本面指数,有人说市场不好,我买了白酒,最后出来医药指数和食品指数。过一段时间有人发现这个东西能套利,我做小盘股,现在有中成1000指数。



你会发现任何一个R生命周期可能就几年不到,最后变成B。现在指数有很多,价格指数、行业指数、主题指数等一大堆,所有R超高能力收益被大家熟知最后都变成B。本来这个数据是我们私有的,你就能赚钱。



另外一个金融可视化,国外一个人他把SMT500做成按行业、按股票分,标普500涨了,第一技术,一张可以看出500股票涨跌信息,行业可以看到所占指数的权重。我不光知道哪个股票涨,还知道哪个行业盈利高,如果没有这个东西,股票行情300股票得翻几页,得看10页。从这个角度就有技术优势,你给别的技术优势差很多。



刚才说回到第一开始问题,我们现在干的事,采集信息根据我们逻辑做出决策,采集信息根据逻辑方法和知识做出决策,如果有这张图的话,一秒获取信息跟别人十分钟信息差不多,我正确的概率就高很多。另外一个挖掘潜在的规则,某些券商一开会就会跌,还有通过经验与数据双验证模式,比如优衣库事件股票涨了很多很多,早期发现规则的投资。规则你发现越早你赚钱越多,问题你地区第一个发现美洲或者印度,你知道这个东西是对的还是错的?不知道,需要很大的信息支持你。



谢谢大家!

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