大數據對期貨影響因素

Ⅰ 大數據為什麼不能預測外匯期貨股票

有效市場，假說里講所有市場的信息都會即時的反映到市場的價格中。如果你認為這個假說成立（事實上也有很多論文支持這個假說），那麼所謂大數據並不能為你的策略帶來額外收益。因為「大數據」無非也是收集當前的已公開的信息而已。
有幾個可能是大數據可以為策略帶來額外收益的地方：
1. 投資者的非理性行為。當有新的信息進入到市場以後，由於投資者的非理性操作，在短期內市場可能偏離合適的價格。所以如果你的「大數據」模型可以准確預測信息對市場帶來的影響，或者投資者的非理性行為。那麼就有可能帶來超額收益。
2. 大數據的特性是兩點：一個是全，一個是快。「全」的意思是可以同時分析盡可能多的信息，所以如果你的模型包含了別人不曾注意到的因素，那麼也可能帶來收益。「快」的意思是極短時間處理數據的能力里，如果你的演算法可以保證機器比別人更快的消化信息，那麼這也是超額收益的來源。

Ⅱ 大數據帶來的大影響

大數據帶來的大影響_數據分析師考試

如果把「數據化」視為信息社會的初級階段，則名不見經傳的英國科學家維克托·邁爾-舍恩伯格，用他別具洞見的天才新著《大數據時代》首次告訴我們：人類正在進入「數據顛覆傳統」的信息社會中級階段。

在此階段，信息無所不在無所不包，其無限膨脹的天文海量催生了「統計+分類-推理分析=決策」的計算機處理程序(有點像刷卡消費一步到位，節省了算賬找補等繁瑣環節)，悄然挑戰「去粗取精、去偽存真、由表及裡、由此及彼」的傳統認識論模式，冥冥之中潛移默化，對我們的生活、工作與思維，對人類「階級斗爭、生產斗爭、科學試驗」三大實踐活動產生著重大而深刻的影響。

大數據點燃

美國政府曾為定期公布消費物價指數CPI以監控通脹率，僱用了大量人員向全美90個城市的商店、辦公室進行電話、傳真拜訪，耗資2.5億美元搜集反饋8萬種商品價格的延時信息。然而麻省理工學院兩位經濟學家採取「大數據」方案，通過一個軟體在互聯網上每天搜集50萬種商品價格即時信息。2008年9月雷曼兄弟公司破產後，該軟體馬上發現了通脹轉為通縮的趨勢，而官方數據直到11月才發現。之後該軟體被暢銷到70多個國家。這一案例充分體現出「大數據」顛覆傳統的力量和變革思維的智慧。

「小數據」時代追求精準，竭力避免不精準信息誤導誤判。然而95%被傳統資料庫拒絕接受的非結構化(非標准)數據，在「大數據」時代的模糊化資料庫中發揮了重要的作用，因為數據越模糊越全面，才能有效避免誤導誤判。

從因果關繫到相關關系的思維變革，是「大數據」顛覆傳統認識論模式的關鍵。電腦畢竟不是人腦，電腦永遠搞不懂氣候與機票價格之間有什麼因果關系。公雞打鳴和天亮之間雖無因果關系，但古人通過公雞打鳴來預報天亮卻很少失敗。「如果數百萬條醫療記錄顯示橙汁和阿司匹林的特定組合對癌症治療有效果，那就用不著通過一次次實驗來探索其具體的葯理機制了」。「蘋果之父」喬布斯就主動試用過一些醫療記錄有效但未經臨床驗證的療法同癌症抗爭。你可以嘲笑喬布斯「不講科學」，但他卻因此多活了好幾年。

從根本上說，所謂「大數據挑戰傳統認識論」，其實是人類把復雜的認識過程「全部打包」給了電腦，而電腦懶得分析推理驗證，只通過統計分類對比，交出「最終答案」就OK了。大數據的精髓在於變「少而精」為「多而全」，變「因果」為「相關」。當實地調研開始被數據採集所替代，當嚴密的實驗開始被非線性邏輯所替代，當「唯一真理」開始被多項選擇所替代，「大數據」就用事實向人類宣告：「知其然不知其所以然」，既是電腦望塵人腦的劣勢，也是電腦超越人腦的優勢！

大數據滲透大世界

不要以為「大數據」只是科幻故事或政府與科學家的「專利」。環顧四周，「大數據」早已滲透我們生活和工作的方方面面，衍生出形形色色的數據超市、數據易趣、數據交友、數據聯誼、數據作坊、數據課堂、數據IB等傳奇版本。從治安管理、交通運輸、醫療衛生、商業貿易、批發零售、公益救援直到政治、軍事、經濟、金融、社會、環境、文藝、體育。

UPS國際快運公司從2000年開始通過「大數據」檢測其遍布全美的6萬輛貨車車隊，統計出各損耗零部件的生命周期，改「備份攜帶」為提前更換，有效預防了半路拋錨造成的嚴重麻煩和巨大損失，每年節省數百萬美元。UPS還依靠「大數據」優化行車路線(例如盡量右轉彎，避免左轉彎)，2011年全公司車輛少跑4828萬公里，節省燃料300萬加侖，減少碳排放3萬公噸。

為紐約提供電力支持的愛迪生電力公司，針對每年多起電纜沙井蓋爆炸造成嚴重事故，採取「大數據」手段統計出106種預警先兆，預測2009年可能出事的沙井蓋並嚴加監控。結果位列前十分之一的高危井蓋中，預測准確率達44%。

美國里士滿市警察當局憑經驗認定槍擊事件往往導致犯罪高峰期，「大數據」證明這種高峰期往往出現在槍擊事件後2周左右。孟菲斯市2006年啟動「大數據」系統鎖定了更容易發生犯罪的地點和更容易抓捕罪犯的時間，使重大犯罪發生率下降26%。

沃爾瑪2004年依靠「大數據」發現了颶風前夕銷量增加的各類商品，進而每逢預報便及時設立颶風用品專區，並將手電筒、早餐零食蛋撻等擺放於專區附近，明顯增加了「順便購買」的銷量。

至於「大數據」的經濟價值，僅需略舉數例：2006年微軟以1.1億美元購買了埃齊奧尼的Farecast公司，2008年穀歌以7億美元購買了為Farecast提供數據的ITA Software公司。同年在冰島成立的DataMarket網站乾脆專靠搜集提供聯合國、世界銀行、歐盟統計局等權威機構的免費信息來獲利生存，包括倒賣各類研究機構公開發布的研究數據——只要找到買主，往往願出高價！

大數據創造大金融

金融領域當然是「大數據」的主戰場之一。程序化交易也許是現今最主要的「大數據」新式武器。美國股市每天成交量高達70億股，但其中三分之二的交易量並非由人操作，而是由建立在數學模型和演算法之上的計算機程序自動完成。日新月異的程序化交易只能運用海量數據來預測收益、降低風險。幾乎所有銀行、券商、保險、期貨、QFII和投資公司都開發了自己的程序化交易工具。誰的武器更先進？競爭到最後恐怕還是比誰搜集處理的數據更海量。

一家投資基金通過統計大商場周邊停車場及路口交通擁擠狀況，來預測商場經營及當地經濟狀況，進而預測相關股價走勢，最後居然拿數據統計資料換得了該商場的部分股權。

不少對沖基金通過搜集統計社交網站推特上的市場心情等信息來預測股市的表現。倫敦和加利福尼亞的兩家對沖基金，利用「大數據」形成119份表情圖和18864項獨立的指數，向許多客戶推銷股市每分鍾的「動態表情」：樂觀、憂郁、鎮靜、驚恐、呆滯、害怕、生氣、激憤等，以幫助和帶動投資決策。

在金融機構競相拉客理財的今天，如果能及時搜集處理海量的微博、微信、簡訊，自然也能從茫茫人海中及時發現怦然心動打算開戶的，或一氣之下打算「跳槽」的投資者。

當然，如果投資者都能通過「大數據」直接決策，將「刷卡消費」拓展成「刷卡投資」，那藏龍卧虎的分析師群體和爭雄斗妍的研究報告未來還有市場嗎？

大數據暗藏大隱患

像所有新生事物一樣，大數據也是一把雙刃劍。宏觀上看，「大數據」在各個不同的領域將人類虛擬分割為「數據化」與「被數據化」兩大陣營。持續發酵的「棱鏡門」事件披露了美國政府長期監控全世界的「最高機密」，但美國總統、國會和政府都認定這種監控「天經地義」，是「維護國家核心利益」。雖然社會早已建立起龐大的法律法規體系來保障個人信息安全，但在「大數據」時代，這些體系正蛻變為固若金湯但可以隨意繞過的「馬其諾防線」。

「大數據」導致個人信息被交易、個人隱私被外泄還不算，更大的危險在於「個人行為被預測」。正如作者預言——「這些能預測我們可能生病、拖欠還款甚至犯罪的演算法程序，會讓我們無法購買保險、無法貸款，甚至在犯罪實施前就預先被逮捕」——也許你認為這對全社會來說無疑是好事。可是如果預測系統不完善、軟硬體出差錯、數據搜集處理不當、臨時數據未經檢驗、黑客攻擊、有人惡意或善意開玩笑製造假信息……導致你、你的家庭、你的親朋好友、你的所在單位甚至你的祖國被冤枉被制裁，你還能無動於衷嗎？

微觀上看，即使是出於正當目的採集的「大數據」，仍可能在「擴展開發」過程中產生無法想像的副作用。例如谷歌的街景拍攝和GPS數據為衛星定位和自動駕駛儀提供了關鍵的支持，但同時因其有助於黑幫盜賊便捷挑選有利目標而引發了多國民眾的強烈抗議。當谷歌對圖像背景上的業主房屋、花園等目標進行模糊化處理後，反而引起盜賊更加註意。

無論你驚奇還是恐懼，歡迎還是躲避，關注還是漠視，理解還是拒絕，「大數據」都在加快步伐向我們走來。我們只有順勢而為，趨利避害，才不至於被這個充滿機遇和挑戰的新時代提前淘汰。

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Ⅲ 有讀 大數據與數字期貨 的學長學姐嗎

試科目具體時間：
6月7日 （上午） 09：00-11：30 語文 （下午）15：00-17：00 數學
6月8日 （上午） 09：00-11：30 文科綜合/理科綜合 （下午）15：00-17：00 英語

Ⅳ 大數據對財務行業會產生什麼樣的影響

在回答大數據對財務有什麼影響之前，我們先問一個問題，財務現在為企業提供的最大作用是什麼？如果大數據代替了這個作用，那麼毋庸置疑，影響就是毀滅性的，如果代替不了，那麼影響就是非常輕微的。如果必須有財務的工作才能形成未來的大數據，那麼影響就是給了財務一個巨大的時代機會。

財務目前來說為企業提供的最大作用是什麼呢？從財務日常工作來看，大部分時間都是在做各種各樣的報表。當然，這些報表都是有他特定的用途的。做報表的目的是為了什麼呢？就是為了讓信息准確，及時的到達需要的人哪裡，然後，由他們決定是不是要給企業投資，借錢，下單，生產，銷售，打廣告之類的決定。如果把企業比作一輛車，財務體現的作用就像是汽車的儀表盤。時刻反應著企業的狀態情況。雖然，作為財務的我們一直對自己有一個非常高的期望，遺憾的是，現實中，能做好儀表盤的財務都寥寥無幾。從這樣的角度來說，財務這部分職能一定是會被代替的。因為這種工作，機器比人更擅長。

那麼這么說來，大數據對財務的影響是毀滅性的嗎？從另外一個角度看完我們在做總結。，隨著工業化進程的推進，美國在200年前有90%都是農民，在100年前這個比率下降為50%，在現在，這個比率下降為2%。那些被機器驅逐的農民到哪裡去了？他們開始從事和農業相關的工作。比如深加工，比如貿易，比如機械維修，比如金融期貨。大部分人並沒有因為機械化和自動化進程日子變得越來越難，反而越來越好了。

所以，我認為這種影響是一個新的機會窗口。新的技術打破了原來人們固有的工作工作方式，也就會打破人們基於這種工作方式建立的組織架構體系，也就會打破現在的財富和權力壁壘。也就是說，未來的5-10年也許是財務的屌絲們最好的逆襲時間。誰能率先擁抱這種趨勢，找到新並且融入到新的協作方式當中去，誰就擁有了逆襲的可能。

補充一個問題，為什麼這個機會是屬於底層人員的？不是那些權貴們的？有兩個原因，1.春江水暖鴨先知，一線人員對變化最敏感，同時也是影響最大的，要麼變，要麼被淘汰。在這種選擇下，誰不會去試試呢？2.權貴們，他們是舊協作體系的既得利益者，他們拒絕去中心化，因為那個時候，好不容易爬上來的位置，就沒有了。他們拒絕信息的直通性，因為那個時候支撐他們權利的基石就沒有了。所以，這是一幫被過去存量捆綁住的人，對於他們來說，這種變化是毀滅性的，就如同氣候發生變化後，霸王龍穿越不了白堊紀一樣。

Ⅳ 為什麼高頻交易在期貨中深受異議

高頻交易，說白了就是說這種每一次交易的間隔時間都極其簡短，通常為十多分鍾乃至幾秒。最開始出現於上新世紀90時代末，現階段早已發展趨勢成外匯交易市場的關鍵能量。但近些年高頻交易備受異議，金融機構、外匯交易商及其某些權威專家剛開始斥責高頻交易的缺點，而另某些適用人員則全力支持高頻交易的發展趨勢，那麼高頻交易為什麼在期貨中這般的填滿異議呢?
高頻交易的益處
先而言說高頻交易在商品期貨中各種各樣益處，最先，高頻交易應用繁雜的優化演算法交易，另外藉助快速的程序流程行情軟體和有關硬體配置設備來超過在短暫性的市場起伏中盈利的實際效果。這類交易方式針對投資者而言優點極大，由於在短短幾秒鍾到幾彼此之間中能夠靈巧地捕獲期貨的起伏進而超過相對穩定的盈利，基礎理論上每天以內能夠開展千萬次的高頻交易，那麼得到的盈利將是永無止盡的。
次之，高頻交易解決信息的速率貼近光速，現階段紐約到倫敦光速65毫秒，納斯達克更快交易速率接近0.001ms到1ms當中，而人們的更快反應時間也就1000ms，即1秒。因而，這般高效快捷的響應速度巨大地為期貨市場引入充裕的流通性，減少交易價差，進而深化減少點差成本費，全面提高市場效率。
高頻交易的弊端
通常情況下，高頻交易必須根據程序交易，而且以便超過競爭能力必須更加技術專業的硬體配置設備，能夠說，高頻交易到最終拼的全是「誰的網路速度快誰利害」，而這卻給外匯市場中的個人投資者產生了不合理的市場競爭自然環境。由於個人投資者並不是具有技術專業的硬體配置設備和復雜的優化演算法交易，高頻交易就是說運用個人投資者交易很慢的缺點，每天以內達到千萬次的交易是個人投資者如何都沒法理解的，攪亂了全部期貨市場，個人投資者非常容易蒙受損失，特別是短線投資人。
除開速率上的危害外，高頻交易技術性的不平穩巨大地加重了期貨的性的震盪，因為高頻交易必須精準的程序化交易優化演算法交易，假如交易編號中出現1個小小的出錯，那麼其產生的結果將會是損害所有資產，另外很多的高頻交易將會會導致交易軟體承擔，導致市場部分快速垮台。
高頻交易的產生的不良影響還不僅在此，其真實受異議的地區取決於其管控空白頁。高頻交易非常容易被居心叵測的人來控制價錢，通常會拋出去不容易實行的訂單信息，導致要求的錯覺，誘惑投資人或有關組織提交訂單，欠缺公平公正和相容性。不但對個人投資者還是外匯交易商又或者大中型金融機構，高頻交易既抵觸了個人投資者的參加，又持續危害者各大組織的權益，好像是一頭老鼠過街的過街老鼠。
高頻交易將出路在哪裡
現如今，高頻交易早已變成市場上沒法忽略的能量，在為市場造就高額成交量的同時卻一直游離於管控以外。2014年，英國股票交易聯合會、聯邦調查局、商品期貨和交易聯合會和美國司法部競相剛開始下手調研高頻交易行業的內線交易個人行為。2019年7月，對沖基金文藝復興時期高新科技運用繁雜的計算機演算法，相互配合很多網路伺服器及其原子鍾，可以保持在幾十億分之一秒內同歩實行交易命令，致力於清除高頻交易。
而2019年瑞信投資分析師應用了瑞信特有的ExPRT交易統計數據。在10-12%的美國股票成交量統計數據適用下，獲得了純非高頻交易者(包含買家、買家、零售業和組織投資者)實行每單交易中心需時間的互聯網大數據。根據統計數據，市場的全部參加者不太可能所有獲得公平看待。針對這些投資風險較低，而且對交易交易量時間非常重視的投資人而言，假如他不想要擔負持倉的風險性，那他務必在別的層面作出某些妥協。
不難看出，適用與不兼容高頻交易的多方常有分別有效的大道理和統計數據，異議也許還將再次爭執下來。

Ⅵ 期貨大數據反向跟單，反向交易對於散戶來說有哪些好處

所謂反向跟單，指的是與自主交易、主觀交易相對立的交易方法，即反著方向來做單。

目前國內的投資者，特別是小散戶，只是依靠薄弱的行情分析技術，以及不對稱的信息來進行股票和期貨交易。基於交易市場的「二八定律」，即「二盈八虧」或「一盈二平七虧」，大部分散戶虧損的結果是大概率的，那麼反過來，反向做單盈利就是大概率。跟單，是跟進復制其他交易者的單子，既可以正向、反向跟單，也可以倍數、手數跟單。因期貨等交易品種具備雙向交易機制，既能做多，又能做空，能夠實時進行反向交易，通過計算機軟體獲取交易者進行多空交易的實時數據，利用跟單軟體，實現跟單賬戶與樣本賬戶的實時相反方向交易，這個就是反向跟單。

拋棄個人交易的觀點，讓數據自然完整的產出一個周期。反向跟單項目的原理就是把市場二八定律拿出來，篩選穩定虧損的數據進行反向跟單交易，做的是一個大概率的項目，那麼一旦干預就成了普遍的散戶投機心理了，又把自己變回了二八定律裡面虧損的那群人了。可能偶爾一兩次的干預能夠正確，但是對於項目的長期運營來說人為性的干涉有悖於項目的原則，對於反向跟單來說一定是壞事！

以上是一些樣本帳戶交易盈虧情況，他們的虧損=你的盈利！

反向跟單的樣本賬戶一般會有多個，也就是一個賬戶反跟多個樣本賬戶，這就相當於做投資，把雞蛋放到了多個籃子里，天然地分散了投資風險。在一跟多的情況下，多個賬戶的決策會比較分散，又會最終趨於虧損，這樣就不會出現單邊的交易結果，在風險把控下的穩定收益就是大概率事件！現在不止是可以一跟多，因為有些跟單者的資金量比較少，也有其他的策略方式適用於這些人。

如果你覺得這種交易模式你有受益，不妨關注我的大風號，可以在底下評論區留言或私信與我交流

Ⅶ 金融科技如何賦能期貨行業

金融科技近年來發展迅速，目前已滲透到金融業各個領域。其中零售業務的融資額最高，大部分業務都被「顛覆」，而資本市場、支持類和技術類則以「賦能」為主。融金所創始人孫明達提出，中國金融科技市場正經歷一場格局演進、價值遷移、生態重構、監管趨嚴的變化，金融機構在科技金融方面的應對應遵循三大原則：「定位積極」，保證對尖端科技創新的參與；「有所取捨」，保持優勢業務領先；「靈活支撐」，用靈活的體制、容錯的文化支撐數字化創新。
微軟亞洲研究院副院長張益肇認為，AI在金融科技未來發展里占據重要角色，如金融、交通、教育、醫療、法律、就業等。他認為，AI在金融投資中擁有端到端的學習能力、強大的處理數據能力、基於客觀目標優化、永遠保持冷靜、根據實時回饋快速響應等獨特優勢，是推動金融界實現數字化轉型和精準金融實現的有力助手。孫明達對此表示十分贊同，他提到金融科技時代是大機遇時代，科技賦能金融帶來的巨大機遇引起了金融業系統性變化，要以開放包容的態度去擁抱轉變，融金所也正是這么做的。
信息技術的發展深刻地改變了金融。金融是建立在信息和信心基礎上的特殊行業，信息科技的發展降低了交易成本，促進了商品交換的快捷，在跨時間分配的維度顯著增強了跨時間調配金融資源的能力，也使得高風險項目越來越容易得到融資，這給金融業帶來了很大的變化，融金所的金融科技也得到了突飛猛進的發展。
日前，央行正在考慮提出「負責任的金融」（Responsible Finance）理念，要讓金融消費者獲得合適的金融服務，並且承擔適當的金融風險。把信息告訴消費者，要讓他們知道會承擔什麼樣的風險以及他們的金融行為和金融服務的後果。12月2日，CF40學術顧問、央行副行長潘功勝在談及最新出台的現金貸監管新規時也強調，面向長尾人群的金融服務更應當是負責任的金融。對此，孫明達認為，普惠金融的本身就是一種「社會責任」，要將金融普惠天下，讓更多的人享受到平等的金融服務，這也是融金所的目標。
所謂「負責任的金融」，就是金融機構、監管部門與第三方、消費者三者要共同承擔相應責任的一種三角關系。在這一關系中，金融機構要做到自我約束、合規經營，監管部門和第三方要適當監管和積極幫扶，消費者則應做到理性選擇和行為擔當。融金所作為國內領先的汽車金融科技平台，一定要擔負起這種社會責任，身體力行，運用自身的科技優勢不斷提升服務水平，打破地域阻隔，解決傳統普惠金融服務面臨的最後一公里能力問題。

Ⅷ 大數據對財務行業會產生什麼樣的影響

大數據技術正不斷地被引入企業當中，企業管理能力和效率的提升必須實現量化分析與管理，從數據中挖掘價值。如財務：在內部控制、風險管理、非數字化信息應用，業務經營等方面給企業帶來了許多管理領域的變革。

1.企業經營預算編制的更加准確

財務管理活動利用大數據技術充分深入地對財務數據進行收集、分析和整理，拓寬了傳統財務分析工作限於會計賬面數據為基礎的數據分析工作范圍，多維度、多角度的數據分析處理讓企業財務分析和預算編制更加准確、更加接近市場發展趨勢，更具有實踐指導意義。

2.完善了財務信息化建設，財務管理更加細致科學

財務信息化是將財務信息管理系統同企業內部控制建設與業務部門的數據管理相結合，通過搭建一個綜合企業信息管理平台，重置再造了企業管理流程，協調了不同業務和資金流程的和內部管理部門之間的各種關系，使得企業管理更加的細致科學。

3.大數據提供了更多的風險信息，提高財務管理的風險管控能力

大數據環境給企業發展帶來了巨大的信息資源，擴大了企業的信息來源渠道，降低了信息不對稱的影響程度。財務管理活動通過藉助大數據技術能夠及時獲取市場風險變化的信息，通過深層次的數據分析，結合企業當下與未來的經營趨勢，提出具有一定風險前瞻性的財務意見，提高了企業經營決策的有用性，進而提高了財務管理的風險管控能力。

Ⅸ 最近學金融，好多知識看不懂啊::>_<:: 請結合大數據的理念對數據分析和數據挖掘能在金融市場的

首先是通過大數據可以分析客戶的個人信息，收入，風險偏好等，可以推薦相應的金融產品，如果哪些年齡段和工作的人群適合基金，保險和其它有價證券；
其次是金融產品的開發上，主要有保險產品和一些其它產品，通過發病率，災情概率等進行精算，開發出保險產品，一些其它的金融新產品也會涉及到數據分析；
再次是金融產品的定價及投資分析上，很多因素都會影響金融產品，如股票，期貨，現貨等，通過數據挖掘，找出其影響因素，進行價格分析。
大數據和數據挖掘主要有這幾方面的應用，當然還有其它的方面，很多論述金融與數據分析的書中有很多的，可以進一步研究，還望採納。

Ⅹ 怎樣在期貨里看大數據

不管雲計算還是人工智慧都是大數據，大數據在不同行業有不同名稱，在期貨來看最多提到的就是智能投顧。大數據用一種技術和手段來找到未來不確定性中的確定性，為期貨發展帶來很多新的機會。
大數據在期貨行業的運用，陳新河舉例利用大數據預測飼料價格，用於期貨決策，就是用了大數據的外部性作用。此外，通過網路整體行業消費量景氣指數等建立一個模型，就能用大數據預測經濟形勢。