从数据到价值的转变.docVIP

在衣食住行中，天气除了对“住”没太大直接影响之外，我们的穿衣、出行、农作物的生长，都与其息息相关，在历史上的许多战争中，狂风、暴雨、冰雹、迷雾都曾发挥过扭转战局的奇效，而在金融战场上，农产品领域的天气行情也屡屡上演。天气预报的作用自然不必赘述，而人类是如何预报天气的呢？? 1913年英国的天气预报员都会监测当天的天气情况，然后找到与这天气的天气情况相似的过去某天的天气记录，此时的天气预测是在假设以前的气候状况会重复的基础上进行的，这不就跟我们交易中运用的图表分析非常类似吗？这时天气预报更像是一门艺术而不是科学。 当时有个科学家理查森提出利用物理和数学知识，比如流体运动方程等等，就能预测第二天的天气。 在当时的情况下，要想预测6个小时后的天气情况，需要一个专业人员6个星期左右的计算与准备时间，而且是一天24小时不眠不休地连续工作6个星期才能得出结果。 他几经尝试，得出的计算结果基本上全都错得离谱，计算过程中需要的资源无比让人抓狂，他设想过一个天气预报作坊：在一个铺着世界地图的大厅中，人工“计算器”坐了满满一屋子，一群精通数学的人们埋头苦算各自桌子覆盖区域的天气情况。 要想真正跟上变化无常的天气，预报作坊至少需要20万人，所以1913年把天气预测从一门艺术变成一门精确科学的梦想也就不了了之了。 ? 一百年后的今天，我们的全球天气预报系统在过去五年里对未来3天的天气预测的准确度已经达到了95%，而这一取得巨大成功的系统正是源于理查森所描述的方法与理念，他之所以错得那么离谱，计算能力不足是一方面，他掌握的数据不足是另一方面。? 首先我们必须有足够的数据，就拿海浪天气预报来说，最早的时候受限于科技水平，传感器只能监测海浪的能量，过了一阵子可以计算它的方向，再之后能够计算它的传播速度、偏度和峰度。传感器布置的数量和广度也从开始的星星点点、零零散散，到后来覆盖全部海岸线，从浅水到深水…… 想让预报更加贴近于实际情况，我们需要在人类生活的物理环境当中广泛部署微小的计算设备与无处不在的互联网相结合，实现无处不在的信息自动采集、传递和计算。? 现在的气象系统依靠的是精密的气象雷达、卫星遥感器与不计其数的地面传感器等等，地面和高空的温度也会在世界各地的气象站即时更新。 2011年10月，美国国家气象局在全国2000辆运输大巴上装备了传感器，随着巴士的移动，这些传感器可以收集沿途所有地点的温度、湿度、露水、光照度等数据，并立刻传回国家气象局的数据中心，数据采集是每10秒钟一次，每天传感器采集10万次以上的数据。这些数据是实时的、高精度的，而不再需要像理查森那样到处收集参差不齐的大气情况数据。 另外，高速计算机已经取代了他要求的二十万左右的人工计算者，而且还规避了那些妨碍计算的不稳定因素，这意味着，我们对于短期天气将不再仅仅是“预”报，将逐渐走向“实”报与“精”报。 然而当我们想预报的周期越长、范围越是分散时，需要考虑的因素就越多，局面就越超出想象的复杂，它就越可能变得混沌而难以预测。 科技发达至今天这般地步，我们对未来3天的天气预测还有5%的不确定， 如果我们对当下的现象还有一丝不确定，那么不确定因素随着周期扩大，就会快速扩大，使得长期天气预报变成徒劳，正是因为这个原因，现在人们还是难以预测两周以后的天气情况。? 科学家们还在不懈努力，驱使着他们的是一个从未动摇过的信念：自然现象能够被人类理解、描绘、量化和预测，并最终受人的控制。大部分人对科学很是痴迷，而抱有这份信念的好处在我们身边随处可见。因为预言是人类最古老的梦想之一，如若我们能知道将来我们会遭遇些什么，我们能据此调整我们的策略并从这种知识中获益。对于做交易的，这种梦想尤甚。? 难道人类的预知能力真的存在一种难以逾越的障碍，即使理论再强大、资料再充分、电脑再快也无济于事？? 于是量化交易，又成为了很多人的一大梦想，用公式打败了市场的西蒙斯的大奖章对冲基金又成为了人们的榜样。? 复兴科技里雇佣了一批大规模海量信息处理的行家里手，他们用超级电脑快速处理大量数据的优势来预判市场极短期的大概率方向，以捕获过激情绪反应的模式作为主要盈利手段。? 他们究竟是怎么做到的，西蒙斯曾经说过： “有效市场假说是基本正确的，也就是说，市场上没有什么明显的套利机会，但是，我们关注的是那些很小的机会，它们可能转瞬即逝。这些机会出现之后我们会做出预测，然后进行相应的交易，交易之后，我们又对新的市场情况进行跟踪和评判，我们的预测也会作相应调整，当我们的预测变化之后，我们的投资组合也会跟着变化。我们整天做的就是这个事情，我们总是不停地买入，抛出，我们之所以赚钱，就是靠我们不停地交易。”? 寻找这类机会，计算是否满足各类条件需要很强的计算能力，因为你可能需要对市场上的各种交易进行连续监控，获取各类数据，并且在最短的时间要做出响应