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对冲基金如何利用天空中不断收集的数据进行交易

对冲基金如何利用天空中不断收集的数据进行交易

本文最初发表于“国际商业时报”。 在阅读原文。

新闻周刊和国际商业时报中的代表们被一个鞋盒大小的卫星视频迷住了,这个卫星被称为“立方体坐着”被释放到地球大气中。 然后他们展示了被捕获的加速镜头:带有浮动盖子的巨型油箱,像潮汐一样上升; 船只在干船坞从头开始建造; 从钢厂燃烧的火炬; 一张全球农业产量的图片。

温顿首席科学顾问大卫·汉德教授在介绍这一事件时指出,目前的人工智能夏季的特点是他称之为“自动数据采集”。

“想象一下,能够计算港口的船只,”德罗莎说。 “想象一下能算数。天网就在这里!没有GPU,这一切都不可能。”卫星图像来自Global Insight的执行副总裁AJ DeRosa。 “摩尔定律将进入太空,”他说。 与降低计算机成本相比,卫星的成本和尺寸也缩小了,从7.5亿美元的太空船到公共汽车的大小,到达方便的立方体(10万美元),现在允许用于任何类型的商业企业。

在从交易和投资策略中创造价值方面,他表示,原油罐的填充和清空对于对商品感兴趣的人有明显的直接影响。 “想在中国测量石油吗?首先你需要知道油箱的位置。中国人不喜欢分享这些信息。众所周知,有500辆坦克;我们计算了2000辆。

“我们可以第一次看到整个星球。卫星已经存在了一段时间,所以有历史数据,所以你可以重新测试。”

替代数据的爆炸式增长引发了一个新的二级市场,其中对冲基金与其竞争对手可能无法访问的有趣且不寻常的数据集相关联。 Quandl首席执行官Tammer Kamel是一位了解α产生优势的短暂性的数据专家。 他说,我们看到了第一次使用计算机为债券定价,这对某些人来说是一笔财富,因为街道的其余部分都在使用计算器。 最近我们看到了与HFT相同的事情。

“你可以直接进入荒野寻找数据。这是一个淘金热。如果你连接到正确的数据库,你今天就可以知道任何你想了解的宏观经济,”Kamel说。

他说许多组织都坐在市场不了解的有趣数据集上。 例如,保险公司列出了新车销售的保单。 它不仅是衡量新车销量的标准,还可以进一步细分为制造商,例如宝马的新政策。

另一个Quandl示例使用自动识别系统(AIS),该系统通过内置的转发器映射海洋上所有船只的下落。 “这是一个糟糕的毛茸茸的数据集,但它告诉你世界上所有船只的位置。然后你可以添加第二个关于港口和泊位的专有数据集;它们在那里装载什么,石油,煤炭等等。用AIS数据混合它你可以知道本周有多少煤炭进入中国。“

Kamel表示,可以从各种供应商和服务提供商构建另一个透露数据集,以找出哪些公司可以按时支付账单 - 以期可能缩短其库存。

Estimize首席执行官Leigh Drogen同意替代数据是一件好事,但你如何从信号到战略。 他说,在数据科学方面,自由裁量的世界是无能为力的。 他讲述了一个拥有数十亿管理层的自主投资组合经理如何来到他们面前,并询问他是否可以学习数据科学的基础知识。 “我只是没有12个晚上的生命来教授课程,”多根说。

Drogen指出,将数据科学整合到投资公司方面有很好的方法和不好的方法,严厉控制集中的PM或基于pod的方法; 完全协作是了解这些定量结果对您的战略意味着什么的更好方式。 “把量子放在桌子上,通常也是工程师,”他说。

BMLL首席执行官约翰麦克弗森是一家使用限制订单簿数据进行机器学习的创业公司,他表示,常见的RESTful API,云以及一般的“管道”至关重要。 “你希望数据以正确的格式传播。数据科学家将大部分时间用于按摩数据。他们应该被称为'数据管理员',”他说。

午餐后,焦点从主要是数字的数据转变为文本。 在自然语言处理和情感分析方面已经做了大量工作 - 所涉及的挑战只会因社交媒体的加入而加剧。

彭博数据科学主管Gideon Mann解释说,算法学会处理诸如美国银行或BoA或BoA Inc.等公司所涉及方式的变化之类的事情。添加到混合中的社交媒体意味着更加含糊不清因为它有自己的风格。

Mann谈到了与电子邮件垃圾邮件或新闻垃圾邮件相比的假新闻问题。 他说算法可能就是解决方案。 “一个推文来自一个特定的地方;什么是路由器,手机,笔记本电脑。这不是所有关于Twitter的真实性措施的结果,但它是我们思考的一种方式。”

汤姆森路透的EMEA投资管理总监Edin Zajmovic从一开始就开始,当时路透社雇用了运营商的鸽子来传递伦敦和巴黎之间的收盘价。 今天,他正在使用深度学习来创建“最大的财务数据图表,带来结构化和非结构化数据”。 这个系统随着它的发展变得全面,使用深度学习来链接可能受某些新闻故事影响的公司。

RavenPack首席科学家彼得•哈菲兹(Peter Hafez)指出,他们击败汤森路透六个月后推出了第一款情绪产品。 哈菲兹谈到为对冲基金的数据囤积习惯提供治疗 - 这是一种担心丢弃任何东西的常见障碍。

“一位全权委托的交易员带着20,000封未读电子邮件来找我。他担心当他即将交易某些东西时,他的收件箱中可能会有信息给他一个逆向观点,”哈菲兹说。

Dataminr的首席战略官Peter Bailey表示,他认为这是一种长达3.2亿用户,50多种语言深度的旅行电报。 这是一个大海捞针问题的针,但往往像石油管道爆炸这样的东西很快成为本地化推特的主题,打开了套利优势的窗口。

当被问及对未来最有趣的数据类型的预测时,彭博的Mann说他是一个语言人。 但总体而言,考虑到人工智能,他想知道自动驾驶卡车的影响,例如,在几年内将导致大约800万人失业。 “那只是卡车,”他说。

数据资本管理公司首席执行官迈克尔·比尔(Michael Beal)对数据资本管理公司的首席执行官提出了一个严峻的预测:“如果你找到了阿尔法,那么你就会没问题。但如果你打包测试版,它就会为你完成。 “