5月下旬，聚焦全球目光的人工智能围棋程序“阿尔法狗”和中国围棋职业九段棋手柯洁上演巅峰对决，柯洁三战皆 输。“阿尔法狗”不仅证明了人工智能在某些领域可以超越人类，也证明了人类创造力的神奇。当科技界正在为技术进步欢呼之时，投资领域早已将人工智能引入到 实际交易中，并因此获得不菲收益。5月26日下午，第十四届上海衍生品市场论坛——东证期货举办的“新形势下大数据在衍生品市场上的应用前景”分论坛在上 海举行。

　　大数据早已“入侵”投资界

　　大数据是开启资本市场的钥匙，金融行业更无法脱离大数据，并就此催生出一系列服务、产品甚至相关的细分产业。当前的监管政策以防范金融风险为主，同时鼓励社会资本“脱虚向实”，在此背景下，衍生品市场的发展与监管更是受到决策者和投资者的关注。

　　既然大数据的应用已经带来了众多改变和冲击，那么在当前经济环境以及新的政策形势下，金融机构和产业机构究竟 该如何利用大数据做好投资及风险管理呢？实际上，目前世界范围内各行各业都在进行信息化变革，为了充分利用大数据带来的机遇，同时有效应对大数据带来的挑 战，几乎每个行业都在努力发现和利用大数据的价值。

　　随着科技水平的飞速提升，大数据的发展与日俱进，其应用已渗透到各行各业之中，金融行业自然也不例外。金融行 业是一个最不缺数据又最需要数据的行业，期货日报记者发现，市场上由各类咨询机构提供的数据资源层出不穷，但真正能够做好数据的有效梳理、分析、建模，搭 建起对投资和风险管理更加有效的大数据平台体系则是凤毛麟角。

　　“由衍生品市场与大数据的联系看，大数据已经能够起到帮助我们发现潜在的风险和防范风险的发生，以及从风险评 价的角度进行资产配置的作用。”东证期货副总经理唐雷表示，大数据信息优势和技术优势也已经在衍生品的量化交易领域中体现出来。虽然目前大数据在衍生品市 场领域里的应用比较少，但空间广阔，需要我们放眼未来，具备前瞻性的视野。

　　大数据时代量化投资的机遇在哪里

　　曾任微软亚洲研究院副研究员、阿里巴巴高级算法专家、现任通联数据的首席科学家蒋龙介绍，现在各行各业都在探索利用大数据提升行业效率，数据呈指数级增长，使用另类数据创造另类信息优势是获取非相关超额收益的一个潜在新来源。

　　在投资界，大数据时代量化投资也面临新挑战。某量化投资基金经理介绍，传统量化投资80%的时间花在了数据清洗和数据整理上，“而现在是20%的数据准备，80%的策略开发”。

　　大数据推动了人工智能的进步，人工智能让大数据充分发挥价值。除了“阿尔法狗”以外，在其他很多领域，比如目前人工智能的成功应用有语音识别、图像识别、搜索推荐、精准营销、无人驾驶、机器翻译和对话系统等。

　　“现在的人工智能水平在特定的任务上已经大体上跟人差不多，但在知识推理类方面还远远不够，这就是人类现在的 优势。我们对这个世界经过那么多年的探索，我们有自己的知识、有自己的推理，这一点计算机还差得远。”蒋龙说，投资界有两个流派，一是主动投资，以巴菲特 为代表，利用人的知识和经验进行分析和推理。二是量化投资，利用程序扫描、计算，寻找出大量的机会，从广度来看，只要保证一定的胜率，就可以获利，比较有 代表性的是西蒙斯。

　　在行业人士看来，当前市场上渐渐出现了一种新观点，融合起来就是量本投资。其希望把人类的知识、逻辑和计算机 对数据的分析能力结合起来，取得更好的收益。因为现在计算机没有办法在推理层面超过人，但是在局部的计算能力上已经超过人。蒋龙认为，从投资本质上说，大 数据+人工智能是对未来的预测，新数据带来新机会，AI带来预测能力。

　　与会人士的疑问是，如何利用大数据来推动金融行业衍生品市场的发展。蒋龙认为，大数据是建立在通信技术、互联网技术和信息管理技术这三种技术融合基础上提出的一个非常重要的概念，而借助和利用它能够推动艺术衍生品消费市场的快速发展。

　　大数据时代金融巨头有什么大动向

　　高盛金融科技全球负责人Jeff Gido认为，金融科技第三波发展浪潮将聚焦在传统玩家和金融科技创业公司的合作上。2015年，贝莱德(BlackRock)宣布将收购初创公司 FutureAdvisor——一家低调的智能理财公司。2017年3月28日，全球最大资产管理公司贝莱德集团宣布，裁去一批主动型基金经理，并用量化 投资策略取而代之。

　　在蒋龙看来，智能投资和量本投资各有优势。主动投资深入研究、少而精，偏艺术；量化投资挖掘市场规律、有广 度，偏科学。作为金融行业人士，该如何深度地学习高频策略呢？“从微观角度来说，股票价格的形成和变化是由买卖双方的交易行为决定的，因此，对高频市场行 情数据的挖掘可以预测未来股票价格的走势。”

　　野村证券预测，到2020年智能投顾资管规模将达到2.2万亿美元。“打造‘金融新生态’，让投资更容易。” 蒋龙表示，以人工智能和金融大数据驱动的投研平台，解放了生产力：数据—研究—回测—模拟—交易，全面的量化研究体系和分布式平台支撑；基于自主产权量化 模型打造的一站式资管服务平台；深度用户画像分析+领先的资产配置，实现全面个性化、智能化服务。

　　利用互联网＋大数据，产融结合是趋势

　　大数据给量化投资带来了新的活力，同时，互联网+大数据和产融结合，开启了服务实体经济的新时代。唐宋大数据 产业股份有限公司（下称唐宋大数据）创始人宋雷表示，唐宋大数据的魔方由数据源、元数据、交易数据和行业行为数据输入数据、算法模型和分析，输出的是大宗 商品多棱镜、大宗商品价值链图谱和大宗商品期货投资策略。

　　据了解，唐宋大数据是知名的产业大数据服务机构，在大数据采集、建模、技术等方面有着非常深厚的积淀。尤其是 在钢铁产业，与业内龙头企业合作密切。宋雷特别提醒，要全面考虑期货投资的三个周期维度，即按市场周期决定买卖出清、按时间周期决定买卖出清和按财务核算 周期决定买卖出清。

　　此外，宋雷认为，要重点研究市场的周期性特征。所有的交易都是概率问题，所有的市场都有周期属性。中周期、大 周期与行业运行周期高度一致，年度周期是周期共振耦合观察的核心周期。产业是核，市场是表。所有的外生性环境因素和内生性产业因素都具有周期性特征；产业 的发展具有复杂性、连续性和多元性。各维度的周期交集和共振影响产业格局和方向；在每一个阶段，主要矛盾（核心维度）在发挥主导作用；突发事件和黑天鹅事 件可能影响历史方向。

　　宋雷说，周期共振耦合是观察判断市场的方向、周期、拐点、峰谷、频率、频幅、涨跌、角度、价格锚等的模型。该 模型的核心目的是预测价格涨跌，支持不同的投资风格：机会主义、山头主义、理想主义。同时也支持不同交易策略：投机交易、基差交易（虚拟价格工厂）、期现 货套保。目前市场处于大的熊市回调期，2016—2018年市场将呈现出明显的周期性特征。

　　科学技术是第一生产力。当前科技的力量正在重塑金融形态和我们日常的生活，可以说，新形势下大数据在衍生品市场的应用将越来越广泛。