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算力說(shuō)

量化投資依托量化模型與數(shù)據(jù)，尋找能夠帶來(lái)超額收益的多種“大概率”策略。傳統(tǒng)量化投資模式下，所使用的外來(lái)數(shù)據(jù)在質(zhì)量和安全上存在重大隱患，量化模型效果不穩(wěn)定，影響量化策略的完整性與精確度。

當(dāng)多方安全計(jì)算技術(shù)遇到量化投研，投研機(jī)構(gòu)將怎樣借力挖掘充分?jǐn)?shù)據(jù)價(jià)值？算力隱私數(shù)據(jù)安全專欄特邀郭嘉，初探大數(shù)據(jù)量化建模，及多方安全計(jì)算技術(shù)與量化投研工作的結(jié)合方式。

傳統(tǒng)的投研數(shù)據(jù)同質(zhì)化程度極高，模型效果不具有獨(dú)特性，美國(guó)市場(chǎng)有一群人在挖掘和研究更加互聯(lián)網(wǎng)化的數(shù)據(jù)指標(biāo)，稱另類因子。由于第三方數(shù)據(jù)的開(kāi)放流通限制，必須遵守?cái)?shù)據(jù)安全的游戲規(guī)則。本文借由投研對(duì)數(shù)據(jù)的安全建模方案，實(shí)現(xiàn)了多方數(shù)據(jù)的投研建模，并實(shí)現(xiàn)了投資模型的加密部署。

1 大數(shù)據(jù)的量化邏輯

我們可以按數(shù)據(jù)開(kāi)放程度，簡(jiǎn)單地把投研信息分為三類：公開(kāi)數(shù)據(jù)、半公開(kāi)數(shù)據(jù)、以及非公開(kāi)數(shù)據(jù)。

公開(kāi)數(shù)據(jù)，很好理解，就是股價(jià)，K線圖等隨時(shí)可以查看的數(shù)據(jù)；

半公開(kāi)數(shù)據(jù)，指我們可以獲取到，但不能全面地獲取的數(shù)據(jù)，如實(shí)時(shí)的資金流向我們隨時(shí)可以獲取，但是網(wǎng)站并不會(huì)公開(kāi)以往的數(shù)據(jù)；

非公開(kāi)數(shù)據(jù)，即市場(chǎng)上與股票相關(guān)的其他公司、證券交易所內(nèi)部數(shù)據(jù)，無(wú)法對(duì)外提供。

引入一個(gè)概念——量化投資，量化投資簡(jiǎn)而言之就是在數(shù)據(jù)中找規(guī)律。大數(shù)據(jù)為量化投資打開(kāi)了全新的大門(mén)，在量化交易中引入大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以充分挖掘海量數(shù)據(jù)所隱藏的一切信息，來(lái)預(yù)測(cè)金融經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，并結(jié)合歷史預(yù)測(cè)，及時(shí)將預(yù)測(cè)效果加以反饋，以動(dòng)態(tài)更新交易策略，獲得最理想的預(yù)測(cè)效果。

傳統(tǒng)的各類量化指標(biāo)，無(wú)論是基于價(jià)格還是基于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)都會(huì)存在一定的滯后性，無(wú)法用更具領(lǐng)先性的手段來(lái)了解行業(yè)和市場(chǎng)。而采用了大數(shù)據(jù)技術(shù)的行業(yè)及個(gè)股判斷，則可以在一定程度上改善這一情形。利用搜索因子可掌握投資者情緒，利用電商數(shù)據(jù)可實(shí)時(shí)得知各行業(yè)的基本面動(dòng)向，利用大V數(shù)據(jù)集合了集體的智慧，這幾種大數(shù)據(jù)理論上都可以用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)市場(chǎng)情況，將互聯(lián)網(wǎng)金融的大數(shù)據(jù)作為選股因子引入模型，代表著資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)在指數(shù)投資上重構(gòu)選股邏輯。

股票市場(chǎng)的信息不對(duì)稱性是一直存在的問(wèn)題，量化交易者無(wú)法獲知市場(chǎng)上非公開(kāi)數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，且基于大數(shù)據(jù)與模型的量化交易，往往對(duì)操作中的數(shù)量與時(shí)間節(jié)點(diǎn)要求分外嚴(yán)格，丟失或篡改數(shù)據(jù)均會(huì)致使預(yù)測(cè)與正確結(jié)果相偏離，又或致使交易在不對(duì)的時(shí)刻，以錯(cuò)誤的數(shù)量來(lái)達(dá)成。若因信息不安全而外泄數(shù)據(jù)，長(zhǎng)時(shí)間便可能會(huì)致使業(yè)內(nèi)彼此利用這些數(shù)據(jù)來(lái)惡化競(jìng)爭(zhēng)。

2 多方安全計(jì)算的量化優(yōu)勢(shì)

事實(shí)上，有價(jià)值的數(shù)據(jù)往往躺在別人的懷里，如何只進(jìn)行“精神共享”，不進(jìn)行“肉體接觸”，這是當(dāng)下對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用安全的合規(guī)要求。隱私計(jì)算技術(shù)很好地解決了這個(gè)用數(shù)難題。多個(gè)持有各自私有數(shù)據(jù)的參與方，共同執(zhí)行一個(gè)計(jì)算邏輯（如求最大值計(jì)算）并獲得計(jì)算結(jié)果，各方發(fā)送的消息中不能推斷出各方持有的私有數(shù)據(jù)信息，在此技術(shù)下，各參與者的身份和地位相同，可建立共享數(shù)據(jù)策略。由于數(shù)據(jù)不發(fā)生轉(zhuǎn)移，因此不會(huì)泄露用戶隱私或影響數(shù)據(jù)規(guī)范，為了保護(hù)數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)的要求。專業(yè)術(shù)語(yǔ)稱之為多方安全計(jì)算。

此技術(shù)能夠在保證信息安全前提下，讓投研機(jī)構(gòu)利用非公開(kāi)數(shù)據(jù)資訊和信息，更好的發(fā)掘和預(yù)測(cè)股票的波動(dòng)。本文即嘗試通過(guò)安全多方計(jì)算技術(shù)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，將公開(kāi)數(shù)據(jù)和非公開(kāi)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合，并進(jìn)行量化交易分析，希望該案例能夠給從事量化交易的專業(yè)人士拓展分析思路。