機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、云計算會端掉量化寬客的飯碗嗎

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這個問題加一點，你們認(rèn)為量化高頻還能搞多久？假設(shè)統(tǒng)計數(shù)學(xué)，機器學(xué)習(xí)本身可以在超級強大的計算能力，以及大規(guī)模歷史數(shù)據(jù)下，訓(xùn)練獲得非常好的模型，來幫助交易，幫助建立好的策略。那么隨著機器學(xué)習(xí)算法未來的普及化，大眾化（要有敬畏之心和，正如以前研發(fā)藥物需要幾個月幾年，現(xiàn)在專用計算機，云計算，gpu下可以大大縮短研發(fā)時間，所以機器學(xué)習(xí)算法在未來云計算，摩爾定理可能短期就會有質(zhì)的突破，屆時，一些公司利用這些新的研究成果封裝一大堆可配置的交易算法是現(xiàn)實的，或者至少開發(fā)機器學(xué)習(xí)交易算法的門檻變得很低）。那時候再加上超大數(shù)據(jù)，那么每家機構(gòu)都可以有很好的交易模型，屆時，量化達到一個均衡點，每家機構(gòu)都是賺很少的錢，支撐生活。這時候量化策略人的飯碗呢？

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關(guān)鍵詞：機器學(xué)習(xí) 云計算 大數(shù)據(jù) 機器學(xué)習(xí)算法 學(xué)習(xí)算法

純粹的數(shù)據(jù)挖掘式的做法，引入的噪聲遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于引入的有效信息。實際上現(xiàn)在的大部分大數(shù)據(jù)算法應(yīng)用還是在推薦算法、群體行為分析以及在金融的貸款違約分析這樣的領(lǐng)域。這些領(lǐng)域的特點，基本上是樣本容量大，樣本可以認(rèn)為取自同一個抽樣分布中。但是對于金融交易領(lǐng)域，這個基本上打交道的時間序列分析。交易領(lǐng)域?qū)τ谶@類分析最大的挑戰(zhàn)是我們根本不知道這些歷史數(shù)據(jù)是否可以認(rèn)為取自一個抽樣分布當(dāng)中。數(shù)據(jù)本身的不穩(wěn)定性以及非線性會摧毀任何基于穩(wěn)定過程的分析努力。