金融大数据情报分析：以量化投资为例

发布时间：2024-04-28 04:28

　　量化投资大致可分为五个环节,每一个环节都有赖于大数据情报分析。大数据情报分析可以帮助投资主体发现和挖掘盈利机会,进行投资决策,执行交易操作,预测预警交易风险,助力管控风险。金融大数据情报分析是情报学中相关性原理的延伸。借助基于可信大数据和可信人工智能的新型情报分析,人类有望在获得金融经济发展繁荣、防控金融风险、预警金融危机和维护金融安全等方面做得更好。在量化投资领域,大数据情报分析能充分发挥作用和体现其价值,对金融大数据情报分析的研究亟待加强。

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【文章目录】：
引言
一、量化投资：概念诠释、要点及本质
    （一）对量化投资的概念界定
        1. 投资方法。
        2. 依凭技术。
        3. 具体操作。
        4. 目标追求。
    （二）量化投资研究的实质
    （三）量化投资与基于大数据的金融情报分析
二、量化投资所含环节及大数据情报分析方法在其中的应用
    （一）量化投资目标及与实现目标有关的大数据情报分析
    （二）大数据及从情报学角度对大数据所作分析
    （三）量化投资流程各阶段中的大数据情报分析
        1. 挖掘盈利机会过程中的大数据情报分析
        2. 进行投资决策时的大数据情报分析
        3. 执行交易阶段的大数据情报分析
        4. 通过大数据情报分析预测预警投资风险
        5. 管理/控制风险中的大数据情报分析
三、对将大数据情报分析应用于量化投资的学理思考
    （一）情报学中相关性原理的延伸
    （二）对数据和信息进行多维度分析
    （三）大数据金融情报分析的发展趋势



本文编号：3966165