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大数据时代对冲基金数据挖掘技术分析

发布时间:2019-04-26 06:15:48 文章来源:未来智讯    
2015年全球对冲基金表现 2015年,全球对冲基金经历了自2008年以来的第二个冬季表现。根据对冲基金研究公司HFR(Hedge Fund Research Inc.)发布的数据,建立了183只新的对冲基金 全球在2015年第四季度,比第三季度的269下降了32%,是自2009年以来新增量最少的一季度。 2015年,新成立的对冲基金共计968家,比上年减少7%。 此外,面对惨淡的业绩,许多对冲基金已被清算。 数据显示,2015年,共有979家对冲基金被清算,比2014年864项数据增长13.3%,这是自2009年清算1,023家对冲基金以来的又一个高峰。在这波浪潮中,许多大型国际对冲基金未能幸免 :世界排名前20位的对冲基金之一贝莱德宣布关闭其10亿美元的宏观对冲基金; Renaissance Technology Investment Corporation宣布对清算战略基金 - 瑞星机构期货基金(RIFF)进行定量对冲。
然而,对冲基金数量的减少并未影响其整体规模再创新高。 据HFR统计,截至2015年底,全球对冲基金管理资产达到2.9万亿美元,比2014年增加约1000亿美元。机构数量减少和规模增长 资产管理再次证实了全球对冲基金行业“强势和强势”的现状。 虽然近年来投资者逐渐增加对中小型对冲基金的投资,但行业集中度较高的情况并未改善。 2015年,研究公司Preqin将7617家对冲基金公司的超过10亿美元的统一管理资产发布到“10亿美元俱乐部”。 该报告显示,虽然“10亿美元俱乐部”包含570家对冲基金,但它管理着92%的对冲基金资产。 其余大部分对冲基金仅占总数的8%。 这意味着对冲基金行业的大部分资金都集中在少数几家公司手中。 从投资策略的角度来看,综合战略,股票多空策略和宏观策略是2015年表现最好的三个策略。累计年收入分别为3.62%,3.57%和2.27%。 CTA在2014年表现“出色”,受到商品崩溃的影响。 2015年的累计收入仅为1.28%,远低于去年同期的16.42%。 可转换套利和股票市场中性策略收益率高于2014年,年累计收益分别为1.6%和0.09%。 其余子策略的表现低于2014年。
回顾2015年,全球对冲基金业绩不佳的主要原因包括:首先,市场因素:黄金等商品大幅下挫 石油拖累了对冲基金和商品投资。对冲能源行业的资金; 希腊债务危机并未黯然失色,投资欧洲市场的对冲基金业绩受到影响; 中国股市震荡包括全球股市,包括欧美股市和新兴市场股。 第二,客户因素:HFR主席Kenneth Heinz指出,随着客户风险规避趋于增加,客户对资产波动的容忍度也相应下降,而表现不佳的对冲基金则面临强大的客户赎回压力。 基于数据挖掘的定量投资技术
作为对冲基金的重要手段,量化投资技术得到了广泛的应用和深化。 1971年,电子工程师John McQueen利用富国银行的信托投资平台建立了世界上第一个量化投资体系。 随后,传奇投资策略师詹姆斯·西蒙斯(James Simons)创立了Renaissance Technologies,并使用该定量模型在过去20年中获得该基金的平均年回报率35.6%。 然而,随着计算机科学的进步和大数据时代的到来,全球数据量呈指数级增长。 传统的企业财务数据和市场数据一直难以完全描述市场状况。 同时,存储在数据库中的数字和符号信息数据的形式逐渐转移到非结构化数据形式,如文本,图像,音频和视频。 因此,市场需要更先进的模型和算法来满足更多类型和更多类型数据的处理。 基于大数据量化策略的研究已成为量化投资的一个新的研究方向和热点研究领域。
文本挖掘在量化投资中的应用
主题投资作为股票市场的一项重要投资策略,反映了投资者对市场热点事件的解释,也反映了不同的市场参与者。 心理游戏过程。 传统的主题定量分析取决于个股的财务数据(如EPS,PE,收盘价,开盘价,成交量等)和行业数据(如行业指数涨跌等)。 然而,这些结构化数据中隐含的大部分投资信息已被挖掘,投资者需要从更广泛的非结构化数据中探索市场规则。
文本挖掘是一种计算机处理技术,可从文本数据中提取有价值的信息和知识,是数据挖掘的一个分支。 将文本挖掘应用于定量投资的核心逻辑在于:首先,文本数据研究比相对成熟的数值数据研究更容易在新数据源中获得超额收益; 二,金融相关网络文本信息在一定程度上反映了投资者的情绪和投资意向。 第三,网络文本数据的爆炸性增长足以在数量和时间维度上构建更成熟的定量模型。 第四,一个专题变化经常会带来大量正在进行的关于这个话题的报道,即使这个话题没有在市场上展示过,也有大量的新闻报道,所以有关热点的新闻数量 斑点在一定时间内达到突然高峰。 。 通过相关文字
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