大数据对期货影响因素

Ⅰ 大数据为什么不能预测外汇期货股票

有效市场，假说里讲所有市场的信息都会即时的反映到市场的价格中。如果你认为这个假说成立（事实上也有很多论文支持这个假说），那么所谓大数据并不能为你的策略带来额外收益。因为“大数据”无非也是收集当前的已公开的信息而已。
有几个可能是大数据可以为策略带来额外收益的地方：
1. 投资者的非理性行为。当有新的信息进入到市场以后，由于投资者的非理性操作，在短期内市场可能偏离合适的价格。所以如果你的“大数据”模型可以准确预测信息对市场带来的影响，或者投资者的非理性行为。那么就有可能带来超额收益。
2. 大数据的特性是两点：一个是全，一个是快。“全”的意思是可以同时分析尽可能多的信息，所以如果你的模型包含了别人不曾注意到的因素，那么也可能带来收益。“快”的意思是极短时间处理数据的能力里，如果你的算法可以保证机器比别人更快的消化信息，那么这也是超额收益的来源。

Ⅱ 大数据带来的大影响

大数据带来的大影响_数据分析师考试

如果把“数据化”视为信息社会的初级阶段，则名不见经传的英国科学家维克托·迈尔-舍恩伯格，用他别具洞见的天才新著《大数据时代》首次告诉我们：人类正在进入“数据颠覆传统”的信息社会中级阶段。

在此阶段，信息无所不在无所不包，其无限膨胀的天文海量催生了“统计+分类-推理分析=决策”的计算机处理程序(有点像刷卡消费一步到位，节省了算账找补等繁琐环节)，悄然挑战“去粗取精、去伪存真、由表及里、由此及彼”的传统认识论模式，冥冥之中潜移默化，对我们的生活、工作与思维，对人类“阶级斗争、生产斗争、科学试验”三大实践活动产生着重大而深刻的影响。

大数据点燃

美国政府曾为定期公布消费物价指数CPI以监控通胀率，雇用了大量人员向全美90个城市的商店、办公室进行电话、传真拜访，耗资2.5亿美元搜集反馈8万种商品价格的延时信息。然而麻省理工学院两位经济学家采取“大数据”方案，通过一个软件在互联网上每天搜集50万种商品价格即时信息。2008年9月雷曼兄弟公司破产后，该软件马上发现了通胀转为通缩的趋势，而官方数据直到11月才发现。之后该软件被畅销到70多个国家。这一案例充分体现出“大数据”颠覆传统的力量和变革思维的智慧。

“小数据”时代追求精准，竭力避免不精准信息误导误判。然而95%被传统数据库拒绝接受的非结构化(非标准)数据，在“大数据”时代的模糊化数据库中发挥了重要的作用，因为数据越模糊越全面，才能有效避免误导误判。

从因果关系到相关关系的思维变革，是“大数据”颠覆传统认识论模式的关键。电脑毕竟不是人脑，电脑永远搞不懂气候与机票价格之间有什么因果关系。公鸡打鸣和天亮之间虽无因果关系，但古人通过公鸡打鸣来预报天亮却很少失败。“如果数百万条医疗记录显示橙汁和阿司匹林的特定组合对癌症治疗有效果，那就用不着通过一次次实验来探索其具体的药理机制了”。“苹果之父”乔布斯就主动试用过一些医疗记录有效但未经临床验证的疗法同癌症抗争。你可以嘲笑乔布斯“不讲科学”，但他却因此多活了好几年。

从根本上说，所谓“大数据挑战传统认识论”，其实是人类把复杂的认识过程“全部打包”给了电脑，而电脑懒得分析推理验证，只通过统计分类对比，交出“最终答案”就OK了。大数据的精髓在于变“少而精”为“多而全”，变“因果”为“相关”。当实地调研开始被数据采集所替代，当严密的实验开始被非线性逻辑所替代，当“唯一真理”开始被多项选择所替代，“大数据”就用事实向人类宣告：“知其然不知其所以然”，既是电脑望尘人脑的劣势，也是电脑超越人脑的优势！

大数据渗透大世界

不要以为“大数据”只是科幻故事或政府与科学家的“专利”。环顾四周，“大数据”早已渗透我们生活和工作的方方面面，衍生出形形色色的数据超市、数据易趣、数据交友、数据联谊、数据作坊、数据课堂、数据IB等传奇版本。从治安管理、交通运输、医疗卫生、商业贸易、批发零售、公益救援直到政治、军事、经济、金融、社会、环境、文艺、体育。

UPS国际快运公司从2000年开始通过“大数据”检测其遍布全美的6万辆货车车队，统计出各损耗零部件的生命周期，改“备份携带”为提前更换，有效预防了半路抛锚造成的严重麻烦和巨大损失，每年节省数百万美元。UPS还依靠“大数据”优化行车路线(例如尽量右转弯，避免左转弯)，2011年全公司车辆少跑4828万公里，节省燃料300万加仑，减少碳排放3万公吨。

为纽约提供电力支持的爱迪生电力公司，针对每年多起电缆沙井盖爆炸造成严重事故，采取“大数据”手段统计出106种预警先兆，预测2009年可能出事的沙井盖并严加监控。结果位列前十分之一的高危井盖中，预测准确率达44%。

美国里士满市警察当局凭经验认定枪击事件往往导致犯罪高峰期，“大数据”证明这种高峰期往往出现在枪击事件后2周左右。孟菲斯市2006年启动“大数据”系统锁定了更容易发生犯罪的地点和更容易抓捕罪犯的时间，使重大犯罪发生率下降26%。

沃尔玛2004年依靠“大数据”发现了飓风前夕销量增加的各类商品，进而每逢预报便及时设立飓风用品专区，并将手电筒、早餐零食蛋挞等摆放于专区附近，明显增加了“顺便购买”的销量。

至于“大数据”的经济价值，仅需略举数例：2006年微软以1.1亿美元购买了埃齐奥尼的Farecast公司，2008年谷歌以7亿美元购买了为Farecast提供数据的ITA Software公司。同年在冰岛成立的DataMarket网站干脆专靠搜集提供联合国、世界银行、欧盟统计局等权威机构的免费信息来获利生存，包括倒卖各类研究机构公开发布的研究数据——只要找到买主，往往愿出高价！

大数据创造大金融

金融领域当然是“大数据”的主战场之一。程序化交易也许是现今最主要的“大数据”新式武器。美国股市每天成交量高达70亿股，但其中三分之二的交易量并非由人操作，而是由建立在数学模型和算法之上的计算机程序自动完成。日新月异的程序化交易只能运用海量数据来预测收益、降低风险。几乎所有银行、券商、保险、期货、QFII和投资公司都开发了自己的程序化交易工具。谁的武器更先进？竞争到最后恐怕还是比谁搜集处理的数据更海量。

一家投资基金通过统计大商场周边停车场及路口交通拥挤状况，来预测商场经营及当地经济状况，进而预测相关股价走势，最后居然拿数据统计资料换得了该商场的部分股权。

不少对冲基金通过搜集统计社交网站推特上的市场心情等信息来预测股市的表现。伦敦和加利福尼亚的两家对冲基金，利用“大数据”形成119份表情图和18864项独立的指数，向许多客户推销股市每分钟的“动态表情”：乐观、忧郁、镇静、惊恐、呆滞、害怕、生气、激愤等，以帮助和带动投资决策。

在金融机构竞相拉客理财的今天，如果能及时搜集处理海量的微博、微信、短信，自然也能从茫茫人海中及时发现怦然心动打算开户的，或一气之下打算“跳槽”的投资者。

当然，如果投资者都能通过“大数据”直接决策，将“刷卡消费”拓展成“刷卡投资”，那藏龙卧虎的分析师群体和争雄斗妍的研究报告未来还有市场吗？

大数据暗藏大隐患

像所有新生事物一样，大数据也是一把双刃剑。宏观上看，“大数据”在各个不同的领域将人类虚拟分割为“数据化”与“被数据化”两大阵营。持续发酵的“棱镜门”事件披露了美国政府长期监控全世界的“最高机密”，但美国总统、国会和政府都认定这种监控“天经地义”，是“维护国家核心利益”。虽然社会早已建立起庞大的法律法规体系来保障个人信息安全，但在“大数据”时代，这些体系正蜕变为固若金汤但可以随意绕过的“马其诺防线”。

“大数据”导致个人信息被交易、个人隐私被外泄还不算，更大的危险在于“个人行为被预测”。正如作者预言——“这些能预测我们可能生病、拖欠还款甚至犯罪的算法程序，会让我们无法购买保险、无法贷款，甚至在犯罪实施前就预先被逮捕”——也许你认为这对全社会来说无疑是好事。可是如果预测系统不完善、软硬件出差错、数据搜集处理不当、临时数据未经检验、黑客攻击、有人恶意或善意开玩笑制造假信息……导致你、你的家庭、你的亲朋好友、你的所在单位甚至你的祖国被冤枉被制裁，你还能无动于衷吗？

微观上看，即使是出于正当目的采集的“大数据”，仍可能在“扩展开发”过程中产生无法想象的副作用。例如谷歌的街景拍摄和GPS数据为卫星定位和自动驾驶仪提供了关键的支持，但同时因其有助于黑帮盗贼便捷挑选有利目标而引发了多国民众的强烈抗议。当谷歌对图像背景上的业主房屋、花园等目标进行模糊化处理后，反而引起盗贼更加注意。

无论你惊奇还是恐惧，欢迎还是躲避，关注还是漠视，理解还是拒绝，“大数据”都在加快步伐向我们走来。我们只有顺势而为，趋利避害，才不至于被这个充满机遇和挑战的新时代提前淘汰。

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Ⅲ 有读 大数据与数字期货 的学长学姐吗

试科目具体时间：
6月7日 （上午） 09：00-11：30 语文 （下午）15：00-17：00 数学
6月8日 （上午） 09：00-11：30 文科综合/理科综合 （下午）15：00-17：00 英语

Ⅳ 大数据对财务行业会产生什么样的影响

在回答大数据对财务有什么影响之前，我们先问一个问题，财务现在为企业提供的最大作用是什么？如果大数据代替了这个作用，那么毋庸置疑，影响就是毁灭性的，如果代替不了，那么影响就是非常轻微的。如果必须有财务的工作才能形成未来的大数据，那么影响就是给了财务一个巨大的时代机会。

财务目前来说为企业提供的最大作用是什么呢？从财务日常工作来看，大部分时间都是在做各种各样的报表。当然，这些报表都是有他特定的用途的。做报表的目的是为了什么呢？就是为了让信息准确，及时的到达需要的人哪里，然后，由他们决定是不是要给企业投资，借钱，下单，生产，销售，打广告之类的决定。如果把企业比作一辆车，财务体现的作用就像是汽车的仪表盘。时刻反应着企业的状态情况。虽然，作为财务的我们一直对自己有一个非常高的期望，遗憾的是，现实中，能做好仪表盘的财务都寥寥无几。从这样的角度来说，财务这部分职能一定是会被代替的。因为这种工作，机器比人更擅长。

那么这么说来，大数据对财务的影响是毁灭性的吗？从另外一个角度看完我们在做总结。，随着工业化进程的推进，美国在200年前有90%都是农民，在100年前这个比率下降为50%，在现在，这个比率下降为2%。那些被机器驱逐的农民到哪里去了？他们开始从事和农业相关的工作。比如深加工，比如贸易，比如机械维修，比如金融期货。大部分人并没有因为机械化和自动化进程日子变得越来越难，反而越来越好了。

所以，我认为这种影响是一个新的机会窗口。新的技术打破了原来人们固有的工作工作方式，也就会打破人们基于这种工作方式建立的组织架构体系，也就会打破现在的财富和权力壁垒。也就是说，未来的5-10年也许是财务的屌丝们最好的逆袭时间。谁能率先拥抱这种趋势，找到新并且融入到新的协作方式当中去，谁就拥有了逆袭的可能。

补充一个问题，为什么这个机会是属于底层人员的？不是那些权贵们的？有两个原因，1.春江水暖鸭先知，一线人员对变化最敏感，同时也是影响最大的，要么变，要么被淘汰。在这种选择下，谁不会去试试呢？2.权贵们，他们是旧协作体系的既得利益者，他们拒绝去中心化，因为那个时候，好不容易爬上来的位置，就没有了。他们拒绝信息的直通性，因为那个时候支撑他们权利的基石就没有了。所以，这是一帮被过去存量捆绑住的人，对于他们来说，这种变化是毁灭性的，就如同气候发生变化后，霸王龙穿越不了白垩纪一样。

Ⅳ 为什么高频交易在期货中深受异议

高频交易，说白了就是说这种每一次交易的间隔时间都极其简短，通常为十多分钟乃至几秒。最开始出现于上新世纪90时代末，现阶段早已发展趋势成外汇交易市场的关键能量。但近些年高频交易备受异议，金融机构、外汇交易商及其某些权威专家刚开始斥责高频交易的缺点，而另某些适用人员则全力支持高频交易的发展趋势，那么高频交易为什么在期货中这般的填满异议呢?
高频交易的益处
先而言说高频交易在商品期货中各种各样益处，最先，高频交易应用繁杂的优化算法交易，另外借助快速的程序流程行情软件和有关硬件配置设备来超过在短暂性的市场起伏中盈利的实际效果。这类交易方式针对投资者而言优点极大，由于在短短几秒钟到几彼此之间中能够灵巧地捕获期货的起伏进而超过相对稳定的盈利，基础理论上每天以内能够开展千万次的高频交易，那么得到的盈利将是永无止尽的。
次之，高频交易解决信息的速率贴近光速，现阶段纽约到伦敦光速65毫秒，纳斯达克更快交易速率接近0.001ms到1ms当中，而人们的更快反应时间也就1000ms，即1秒。因而，这般高效快捷的响应速度巨大地为期货市场引入充裕的流通性，减少交易价差，进而深化减少点差成本费，全面提高市场效率。
高频交易的弊端
通常情况下，高频交易必须根据程序交易，而且以便超过竞争能力必须更加技术专业的硬件配置设备，能够说，高频交易到最终拼的全是“谁的网络速度快谁利害”，而这却给外汇市场中的个人投资者产生了不合理的市场竞争自然环境。由于个人投资者并不是具有技术专业的硬件配置设备和复杂的优化算法交易，高频交易就是说运用个人投资者交易很慢的缺点，每天以内达到千万次的交易是个人投资者如何都没法理解的，搅乱了全部期货市场，个人投资者非常容易蒙受损失，特别是短线投资人。
除开速率上的危害外，高频交易技术性的不平稳巨大地加重了期货的性的震荡，因为高频交易必须精准的程序化交易优化算法交易，假如交易编号中出现1个小小的出错，那么其产生的结果将会是损害所有资产，另外很多的高频交易将会会导致交易软件承担，导致市场部分快速垮台。
高频交易的产生的不良影响还不仅在此，其真实受异议的地区取决于其管控空白页。高频交易非常容易被居心叵测的人来控制价钱，通常会抛出去不容易实行的订单信息，导致要求的错觉，诱惑投资人或有关组织提交订单，欠缺公平公正和相容性。不但对个人投资者还是外汇交易商又或者大中型金融机构，高频交易既抵触了个人投资者的参加，又持续危害者各大组织的权益，好像是一头老鼠过街的过街老鼠。
高频交易将出路在哪里
现如今，高频交易早已变成市场上没法忽略的能量，在为市场造就高额成交量的同时却一直游离于管控以外。2014年，英国股票交易联合会、联邦调查局、商品期货和交易联合会和美国司法部竞相刚开始下手调研高频交易行业的内线交易个人行为。2019年7月，对冲基金文艺复兴时期高新科技运用繁杂的计算机算法，相互配合很多网络服务器及其原子钟，可以保持在几十亿分之一秒内同歩实行交易命令，致力于清除高频交易。
而2019年瑞信投资分析师应用了瑞信特有的ExPRT交易统计数据。在10-12%的美国股票成交量统计数据适用下，获得了纯非高频交易者(包含买家、买家、零售业和组织投资者)实行每单交易中心需时间的互联网大数据。根据统计数据，市场的全部参加者不太可能所有获得公平看待。针对这些投资风险较低，而且对交易交易量时间非常重视的投资人而言，假如他不想要担负持仓的风险性，那他务必在别的层面作出某些妥协。
不难看出，适用与不兼容高频交易的多方常有分别有效的大道理和统计数据，异议也许还将再次争执下来。

Ⅵ 期货大数据反向跟单，反向交易对于散户来说有哪些好处

所谓反向跟单，指的是与自主交易、主观交易相对立的交易方法，即反着方向来做单。

目前国内的投资者，特别是小散户，只是依靠薄弱的行情分析技术，以及不对称的信息来进行股票和期货交易。基于交易市场的“二八定律”，即“二盈八亏”或“一盈二平七亏”，大部分散户亏损的结果是大概率的，那么反过来，反向做单盈利就是大概率。跟单，是跟进复制其他交易者的单子，既可以正向、反向跟单，也可以倍数、手数跟单。因期货等交易品种具备双向交易机制，既能做多，又能做空，能够实时进行反向交易，通过计算机软件获取交易者进行多空交易的实时数据，利用跟单软件，实现跟单账户与样本账户的实时相反方向交易，这个就是反向跟单。

抛弃个人交易的观点，让数据自然完整的产出一个周期。反向跟单项目的原理就是把市场二八定律拿出来，筛选稳定亏损的数据进行反向跟单交易，做的是一个大概率的项目，那么一旦干预就成了普遍的散户投机心理了，又把自己变回了二八定律里面亏损的那群人了。可能偶尔一两次的干预能够正确，但是对于项目的长期运营来说人为性的干涉有悖于项目的原则，对于反向跟单来说一定是坏事！

以上是一些样本帐户交易盈亏情况，他们的亏损=你的盈利！

反向跟单的样本账户一般会有多个，也就是一个账户反跟多个样本账户，这就相当于做投资，把鸡蛋放到了多个篮子里，天然地分散了投资风险。在一跟多的情况下，多个账户的决策会比较分散，又会最终趋于亏损，这样就不会出现单边的交易结果，在风险把控下的稳定收益就是大概率事件！现在不止是可以一跟多，因为有些跟单者的资金量比较少，也有其他的策略方式适用于这些人。

如果你觉得这种交易模式你有受益，不妨关注我的大风号，可以在底下评论区留言或私信与我交流

Ⅶ 金融科技如何赋能期货行业

金融科技近年来发展迅速，目前已渗透到金融业各个领域。其中零售业务的融资额最高，大部分业务都被“颠覆”，而资本市场、支持类和技术类则以“赋能”为主。融金所创始人孙明达提出，中国金融科技市场正经历一场格局演进、价值迁移、生态重构、监管趋严的变化，金融机构在科技金融方面的应对应遵循三大原则：“定位积极”，保证对尖端科技创新的参与；“有所取舍”，保持优势业务领先；“灵活支撑”，用灵活的体制、容错的文化支撑数字化创新。
微软亚洲研究院副院长张益肇认为，AI在金融科技未来发展里占据重要角色，如金融、交通、教育、医疗、法律、就业等。他认为，AI在金融投资中拥有端到端的学习能力、强大的处理数据能力、基于客观目标优化、永远保持冷静、根据实时回馈快速响应等独特优势，是推动金融界实现数字化转型和精准金融实现的有力助手。孙明达对此表示十分赞同，他提到金融科技时代是大机遇时代，科技赋能金融带来的巨大机遇引起了金融业系统性变化，要以开放包容的态度去拥抱转变，融金所也正是这么做的。
信息技术的发展深刻地改变了金融。金融是建立在信息和信心基础上的特殊行业，信息科技的发展降低了交易成本，促进了商品交换的快捷，在跨时间分配的维度显著增强了跨时间调配金融资源的能力，也使得高风险项目越来越容易得到融资，这给金融业带来了很大的变化，融金所的金融科技也得到了突飞猛进的发展。
日前，央行正在考虑提出“负责任的金融”（Responsible Finance）理念，要让金融消费者获得合适的金融服务，并且承担适当的金融风险。把信息告诉消费者，要让他们知道会承担什么样的风险以及他们的金融行为和金融服务的后果。12月2日，CF40学术顾问、央行副行长潘功胜在谈及最新出台的现金贷监管新规时也强调，面向长尾人群的金融服务更应当是负责任的金融。对此，孙明达认为，普惠金融的本身就是一种“社会责任”，要将金融普惠天下，让更多的人享受到平等的金融服务，这也是融金所的目标。
所谓“负责任的金融”，就是金融机构、监管部门与第三方、消费者三者要共同承担相应责任的一种三角关系。在这一关系中，金融机构要做到自我约束、合规经营，监管部门和第三方要适当监管和积极帮扶，消费者则应做到理性选择和行为担当。融金所作为国内领先的汽车金融科技平台，一定要担负起这种社会责任，身体力行，运用自身的科技优势不断提升服务水平，打破地域阻隔，解决传统普惠金融服务面临的最后一公里能力问题。

Ⅷ 大数据对财务行业会产生什么样的影响

大数据技术正不断地被引入企业当中，企业管理能力和效率的提升必须实现量化分析与管理，从数据中挖掘价值。如财务：在内部控制、风险管理、非数字化信息应用，业务经营等方面给企业带来了许多管理领域的变革。

1.企业经营预算编制的更加准确

财务管理活动利用大数据技术充分深入地对财务数据进行收集、分析和整理，拓宽了传统财务分析工作限于会计账面数据为基础的数据分析工作范围，多维度、多角度的数据分析处理让企业财务分析和预算编制更加准确、更加接近市场发展趋势，更具有实践指导意义。

2.完善了财务信息化建设，财务管理更加细致科学

财务信息化是将财务信息管理系统同企业内部控制建设与业务部门的数据管理相结合，通过搭建一个综合企业信息管理平台，重置再造了企业管理流程，协调了不同业务和资金流程的和内部管理部门之间的各种关系，使得企业管理更加的细致科学。

3.大数据提供了更多的风险信息，提高财务管理的风险管控能力

大数据环境给企业发展带来了巨大的信息资源，扩大了企业的信息来源渠道，降低了信息不对称的影响程度。财务管理活动通过借助大数据技术能够及时获取市场风险变化的信息，通过深层次的数据分析，结合企业当下与未来的经营趋势，提出具有一定风险前瞻性的财务意见，提高了企业经营决策的有用性，进而提高了财务管理的风险管控能力。

Ⅸ 最近学金融，好多知识看不懂啊::>_<:: 请结合大数据的理念对数据分析和数据挖掘能在金融市场的

首先是通过大数据可以分析客户的个人信息，收入，风险偏好等，可以推荐相应的金融产品，如果哪些年龄段和工作的人群适合基金，保险和其它有价证券；
其次是金融产品的开发上，主要有保险产品和一些其它产品，通过发病率，灾情概率等进行精算，开发出保险产品，一些其它的金融新产品也会涉及到数据分析；
再次是金融产品的定价及投资分析上，很多因素都会影响金融产品，如股票，期货，现货等，通过数据挖掘，找出其影响因素，进行价格分析。
大数据和数据挖掘主要有这几方面的应用，当然还有其它的方面，很多论述金融与数据分析的书中有很多的，可以进一步研究，还望采纳。

Ⅹ 怎样在期货里看大数据

不管云计算还是人工智能都是大数据，大数据在不同行业有不同名称，在期货来看最多提到的就是智能投顾。大数据用一种技术和手段来找到未来不确定性中的确定性，为期货发展带来很多新的机会。
大数据在期货行业的运用，陈新河举例利用大数据预测饲料价格，用于期货决策，就是用了大数据的外部性作用。此外，通过网络整体行业消费量景气指数等建立一个模型，就能用大数据预测经济形势。