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光速撈上萬資料 避險基金靠它找標的

光速撈上萬資料  避險基金靠它找標的

紀茗仁、譚偉晟、黃亞琪

科技線上

shutterstock

1153期

2019-01-23 16:15

這不是科幻小說,更不是遠在外太空的電影情節,而就在你我身邊。
15個橫跨食、衣、住、行、育、樂的AI應用大蒐集,
看見它如何改變著我們的心態、工作形態和生活!

茫茫股海中要挑選哪一支股票,總是令你有如丈二金剛摸不著頭腦嗎?利用AI,避險基金Two Sigma似乎解決了這個大麻煩。解決之道,就是對於各種影響價格的資訊「無所不搜」!

 

Two Sigma於二○○一年在美國成立,他們致力於利用數學模型來進行量化投資。Two Sigma勝過真人投資團隊的地方在於,他們撰寫的演算法能夠比任何人都更快地蒐集世界各地的資訊,加以分析之後產生投資決策。

 

動用7.5萬顆CPU  推文也不放過

 

根據英國《金融時報》報導,一一年時,Two Sigma的資產管理規模僅有六十億美元;但到了一七年十月初,資產管理規模就躍升到五百億美元,在眾家避險基金當中名列第四。

 

一五年十月,《富比世》雜誌曾經報導這家避險基金利用AI的海搜資料本事。當時,公司用於投資決策分析的海搜資料來源就已多達一萬個,動用七萬五千顆CPU(中央處理器);蒐集面向概略可分為四大層面,基本面、技術面之外,還有像是併購訊息等「特殊事件」類型的資訊;最特別的,則是被稱為「第一手資料」的消息。

 

何謂「第一手資料」?就是各種看似與股價沒有直接關聯的消息。舉例來說,Two Sigma的AI系統會從推特等社群媒體的貼文,抓取關於某家零售商的相關抱怨,分析消費者的「怨氣」是否可能影響股價。

 

當然,還要搭配其他三種面向的分析,例如,即使消費者的怨氣不小,但若發現該零售商股價已從低點突破兩百日均線,且公司主管悄悄買進了更多自家股票,整體分析下來,仍可能做出買進結論。其實,Two Sigma用來分析股價的資料來源族繁不及備載,甚至包括天氣對個股的影響,都被收納在資料蒐集的範圍內。

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