Desmascarar o fundo de Big Data

Desmascarar o fundo de Big Data

Hoje, este artigo científico sobre investimentos fala sobre como funcionam os fundos de Big Data e como os dados da Internet, como Taobao, Baidu e Sina, ajudam os gestores de fundos a escolher ações.

• Antes de revelar o fundo de Big Data, vamos ver os passos para a escolha de um fundo de ações típico:

  

  A partir de todas as ações A, o espaço de seleção inicial é selecionado, e o padrão inicial geralmente usa indicadores mais básicos, como o horário de lançamento, o valor de mercado e outros. Selecione um conjunto de ações iniciais a partir do espaço de amostragem, onde as condições de seleção geralmente utilizam dados do setor, indicadores financeiros, lucratividade, etc. O conjunto de ações iniciais será uma amostra do modelo de seleção de ações multifatorial. O modelo multifator é usado para quantificar a escolha de ações. Os fatores utilizados no modelo multifator tradicional incluem principalmente fatores financeiros (taxa de mercado, taxa de mercado líquido, taxa de venda, taxa de valor de mercado de ativos, taxa de crescimento da receita do negócio principal, taxa de crescimento do lucro líquido, taxa de crescimento do EPS, taxa de crescimento do total de ações, etc.); fatores que impulsionam o mercado (taxa de retorno a curto prazo, taxa de retorno a longo prazo, taxa de fluxo específico, mudança no volume de transações, valor de mercado livre) e, com base em todos os fatores acima, a recuperação histórica de longo prazo e a estabilidade do cálculo progressivo são calculadas para obter uma pontuação integral de uma ação. Comparar a participação dos componentes do fundo e o peso correspondente através do aprendizado de um motor de quantificação.

  Então, onde é que os fundos de big data diferem dos fundos tradicionais?

  

  Antes, quando construímos o modelo de seleção de ações multifatorial, os fatores usados eram todos do interior do mercado, nós nos preocupávamos com as propriedades das ações em si, mas a introdução de fatores de big data trouxe novas informações, vamos nos preocupar com a correlação entre as mudanças no volume de pesquisas da Baidu e as mudanças nas ações, vamos nos preocupar com as vendas do Taobao em um setor que afeta o preço das ações das empresas do setor, também vamos nos preocupar com o número de comentários de leitura relacionados a uma ação no setor financeiro de Sinaí e com o número de comentários sobre a flutuação do preço das ações.

  Para dar uma visão mais clara dos fatores do Big Data, vamos dar um exemplo de um fundo real de Big Data.

  O exemplo escolhido aqui é o Big Data 100 da Bolsa de Valores, lançado em parceria com a Bolsa de Valores.

  Ao construir o espaço de seleção, a Taobao Big Data 100 selecionou como espaço de seleção as ações relevantes do setor de T3 de CME relacionadas às categorias de produtos de comércio eletrônico, incluindo as seguintes categorias:

  • Produtos domésticos duráveis
  • Equipamentos e utensílios de lazer
  • Tecidos e vestuário
  • Hotéis, restaurantes e lazer
  • Venda a retalho de produtos alimentares e essenciais
  • Alimentos e bebidas
  • Produtos domésticos
  • Produtos pessoais

• Como pode ser visto, essas indústrias são muito semelhantes às categorias de produtos da Taobao, pois os fatores de big data gerados pelos dados da Taobao podem fornecer mais informações sobre essas indústrias.

  Com base no espaço de amostragem de setores relacionados ao Taobao, o Booi Time Fund e a Cointelegraph geraram ações selecionadas para o modelo de quantificação multifatorial. A plataforma de serviços de informação financeira da Alipay fornece dados estatísticos de tendências de consumo on-line. De acordo com os indicadores de pesquisa do setor obtidos, a economia do setor é classificada de acordo com a economia do setor, incluindo: crescimento, preços, condições de oferta e outros.

  Finalmente, o modelo de ações quantitativas usa fatores de Big Data, fatores financeiros e fatores de mercado para classificar ações, determinando a participação e o peso dos componentes de um fundo de Big Data.

  Além do Taobao 100 Index, os fundos de big data também utilizam fatores de big data gerados por várias fontes de big data, como Baidu, Snowball, Sina Weibo, FedEx, etc. Os fatores utilizados pelos fundos de big data são os seguintes:

  Fator de pesquisa do índice 100

  Calcular o total de pesquisas e o aumento de pesquisas para os estoques do espaço da amostra no último mês, registrando-os como fatores de volume total e de aumento, respectivamente; construir um modelo de análise por fatores para o fator de volume total de pesquisas e o fator de aumento, calculando a pontuação integral por estoque por período, registrando-o como fator de pesquisa;

  Big Data de seleção inteligente de 100 toneladas de factor térmico de bola de neve

  Primeiro, calcula-se a cobertura da combinação de escolha de uma bola de neve com base na combinação de escolha de uma bola de neve obtida na segunda etapa; em seguida, a cada ação é dada uma classificação correspondente com base na cobertura da combinação de escolha de uma bola de neve.

  Fator de Big Data do sul do Sinaí

  O número de cliques na página do canal de finanças Sina, a reportagem negativa do microblogue, o impacto da reportagem.

  Índice de Big Data do Banco de Portugal

  Baseado em dados estatísticos de tendências características do tipo de consumo do Banco Central, os indicadores de pesquisa de investimento do setor são processados; em seguida, segundo os indicadores de pesquisa de investimento do setor obtidos, a economia do setor é analisada de forma abrangente, incluindo: quantidade de consumo, número de transações, etc.

  Muitos conhecedores pensam que o desempenho dos fundos de big data é realmente fraco, na verdade, até agora, alguns fundos de big data também não atingiram o desempenho esperado, mas isso não nos leva a concluir que os fundos de big data estão na direção errada. Como as aplicações atuais de big data ainda são conservadoras e experimentais, nós apenas adicionamos fatores de big data com base no modelo multifator tradicional e não adotamos inovações mais subversivas no modelo em si.

  Na verdade, as aplicações do Big Data já tocam todos os aspectos de nossas vidas, onde estão escondidos, sem intenção, tesouros de valor de investimento, e embora os resultados dos fundos de Big Data existentes ainda não mostrem que eles tenham a capacidade de extrair esses valores de forma eficaz, os tesouros do Big Data estão lá, talvez alguns altos funcionários desconhecidos já estejam aproveitando.

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