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金融投资市场概况分析

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(三)大数据在保险行业中的应用

保险公司通过大数据分析可以解决现有的风险管理问题。比如,通过智能监控装置搜集驾驶者的行车数据,如行车频率、行车速度、急刹车和急加速频率等;通过社交媒体搜集驾驶者的行为数据,如:在网上吵架频率、性格情况等;通过医疗系统搜集驾驶者的健康数据。以这些数据为出发点,如果一个人不经常开车,并且开车十分谨慎的话,那么他可以比大部分人节省 30%-40% 的保费,这将大大的提高保险产品的竞争力。

(四)大数据在支付清算行业中的应用

二、金融大数据发展应用趋势 金融投资市场概况分析

一是大数据应用水平正在成为金融企业竞争力的核心要素。 金融的核心就是风控,风控以数据为导向。金融机构的风控水平直接影响坏账率、营收和利润。经过长期的数字化改造,金融机构积累了大量的信息系统,通过这些系统积累了海量的数据,但是这些数据是分散在各个系统中,不能实现集中分析。金融机构已经意识到需要有效地管理其日益重要的数据资产,正在主动思考和实践数据资产治理的方法。目前,金融机构正在加大在数据治理项目中的投入,结合大数据平台建设项目,构建企业内统一的数据池,实现数据的“穿透式”管理。大数据时代,数据治理是金融机构需要深入思考的命题,有效的数据资产管控,可以使数据资产成为金融机构的核心竞争力。

在国内,金融机构对大数据的认知已经从探索阶段进入到认同阶段。普华永道研究显示, 83% 的中国金融机构表示希望在大数据上进行投资。金融行业对大数据的需求属于业务驱动型。其迫切希望应用大数据技术使营销更精准、风险识别更准确、经营决策更具针对性、产品更具吸引力,从而降低企业成本,提高企业利润。随着更多金融机构基于大数据获得丰厚的回报,将进一步打消它们的顾虑,加速大数据的普及。

二是金融行业数据整合、共享和开放成为趋势。 数据越关联越有价值,越开放越有价值。随着各国政府和企业逐渐认识到数据共享带来的社会效益和商业价值,全球已经掀起一股数据开放的热潮。大数据的发展需要所有组织和个人的共同协作,将个人私有、企业自有、政府自有的数据进行整合,把私有大数据变为公共大数据。

目前,美欧等发达国家和地区的政府都在数据共享上做出了表率,开放大量的公共事业数据。中国政府也着力推动数据开放。一方面,国家带头着力推动政府数据公开。国务院《促进大数据发展行动纲要》提出:到 2018 年,中央政府层面实现金税、金关、金财、金审、金盾、金宏、金保、金土、金农、金水、金质等信息系统通过统一平台进行数据共享和交换。另一方面,国家还通过推动建设各类大数据服务交易平台,为数据使用者提供更丰富的数据来源。在发改委发布的《国家发展委员会办公厅关于请组织申报大数据领域创新能力建设专项通知》中明确提到要建设大数据流通与交易平台,用以支撑数据共享。

三是金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化。 2015 年以前,金融机构主要基于金融业自有信息进行分析。金融机构主要基于自身静态数据通过人工对内进行经营分析、产品设计、营销设计等;对外进行客户分析和行情分析。从 2016 年开始,大数据技术逐渐成熟,数据采集技术快速发展,通过图像识别、语音识别、语义理解等技术实现外部海量高价值数据收集,包括政府公开数据、企业官网数据、社交数据。金融机构得以通过客户动态数据的获取更深入的了解客户。

四是金融数据安全问题越来越受到重视。 大数据的应用为数据安全带来新的风险。数据具有高价值、无限复制、可流动等特性,这些特性为数据安全管理带来了新的挑战。

三、金融大数据应用面临的挑战

一是金融行业的数据资产管理应用水平仍待提高。 金融行业的数据资产管理仍存在数据质量不足、数据获取方式单一、数据系统分散等一系列问题。一是金融数据质量不足,主要体现为数据缺失、数据重复、数据错误和数据格式不统一等多个方面。二是金融行业数据来源相对单一,对于外部数据的引入和应用仍需加强。三是金融行业的数据标准化程度低,分散在多个数据系统中,现有的数据采集和应用分析能力难以满足当前大规模的数据分析要求,数据应用需求的响应速度仍不足。

二是金融大数据应用技术与业务探索仍需突破。 金融机构原有的数据系统架构相对复杂,涉及的系统平台和供应商相对较多,实现大数据应用的技术改造难度较大,而且系统改造的同时必须保障业务系统的安全可靠运行。同时,金融行业的大数据分析应用模型仍处于探索阶段,成熟案例和解决方案仍相对较少,金融机构应用大数据需要投入大量的时间和成本进行调研和试错,一定程度上制约了金融机构大数据应用的积极性。而且,目前的应用实践反映出大数据分析的误判率还比较高,机器判断后的结果仍需要人工核查,资源利用效率和客户体验均有待提升。

三是金融大数据的行业标准与安全规范仍待完善。 当前,金融大数据的相关标准仍处于探索期,金融大数据缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台,涉及金融行业大数据的安全规范还存在较多空白。相对于其他行业而言,金融大数据涉及更多的用户个人隐私,在用户数据安全和信息保护方面要求更加严格。随着大数据在多个金融行业细分领域的价值应用,在缺乏行业统一安全标准和规范的情况下,单纯依靠金融机构自身管控,会带来较大的安全风险。

四是金融大数据发展的顶层设计和扶持政策还需强化。 在发展规划方面,金融大数据发展的顶层设计仍需强化。一方面,金融机构间的数据壁垒仍较为明显,数据应用仍是各自为战,缺乏有效的整合协同,跨领域和跨企业的数据应用相对较少。另一方面,金融行业数据应用缺乏整体性规划,当前仍存在较多分散性、临时性和应激性的数据应用,数据资产的应用价值没有得多充分发挥,业务支撑作用仍待加强,迫切需要通过行业整体性的产业规划和扶持政策,明确发展重点,加强方向引导。

四、促进金融大数据发展应用的相关建议

一是出台促进金融大数据发展的产业规划和扶持政策。 建议针对产业发展需求和政策空白领域,出台促进金融行业大数据发展应用的指导性政策意见,明确产业发展的目标、方向、路径和要求,完善产业发展的配套保障体系和发展能力评估建设体系。指导和支持金融大数据在产业标准、安全和商业化等多个领域的相关研究。逐步加快发布和形成金融大数据产业应用标准体系和行业规范,以标准促进产业合作,创造更加良好的产业发展环境,增强产业界发展积极性。

二是分阶段推动金融数据开放、共享和统一平台建设。 针对金融机构数据分散和隔离问题,建议监管机构牵头,分阶段推进金融行业安全可控的数据开放共享。首先从制定统一数据目录,明确最低开放标准着手,逐步鼓励金融机构创新合作模式,搭建金融行业统一数据平台,克服跨组织数据流通障碍。未来可鼓励金融机构探索混合所有制,建立独立运营主体,负责金融行业大数据的统一管理和运营,开展跨行业、跨领域应用合作,促进金融大数据在社会经济各领域的价值实现。

三是强化金融大数据行业标准和安全规范建设。 建议组织金融行业各方主体,协同制定统一的金融行业大数据交易规范,明确交易各方的数据安全责任,保障金融大数据市场的健康、有序发展;制定明确的数据安全使用标准,对金融大数据的使用权限、使用范围、使用方式和安全机制等,进行严格的规范化、标准化管理;建立有效的投诉机制和惩罚机制,实施全程全网的数据安全使用管控与源头追诉。

四是依托行业平台推进金融大数据应用成果共享合作。 积极发挥以“中国支付清算协会金融大数据应用研究组”为代表的行业组织的平台作用,打造具有品牌影响力的金融大数据交流分享平台,建立金融大数据行业的长效沟通机制,促进金融大数据应用成果的经验分享和互动交流。同时,积极推动金融行业和电信、电商、旅游等跨行业的沟通和合作,通过专题活动宣传和推广,展示金融大数据在各个行业领域的应用成果,增加金融大数据应用的社会关注度。

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【金融政策评析】量化投资的市场影响和公平性分析

有观点认为,A股交易活跃度提高也与量化私募投资的增长有一定关系。据 中信证券 和中国基金业协会数据估算,截至2021年2季度末,国内量化私募管理的资产总规模突破万亿,占同期证券私募总规模的21%,是2019年初的5倍。另据 华泰证券 估算,剔除CTA、衍生品套利等策略后,主要投资A股的量化私募基金约7000亿。结合不同策略的容量和换手率特征,乐观估计当前量化私募在全市场的单边成交量约为1750亿左右,占全市总成交量的17-20%,呈现出逐渐增长的趋势。尽管如此,据券商分析近期市场成交量扩大的主因并非是量化私募扩容,而是市场规模总体扩大、投资资金充裕、市场分歧加大、个人和机构调仓换股较为频繁相互作用的结果。

指数增强策略 是通过股票或期货多头投资以获取高于指数收益的投资策略,无杠杆需求。这类投资风险特征和市场上其他多头基金相似,只是策略和手段有较大不同。 量化中性策略 主要是通过股票与期指头寸构建多空组合以获取超额收益的投资策略,市场暴露接近于零,部分使用一定的资金杠杆。由于量化中性策略多空平衡,其市场风险远低于一般主动型基金。 股票多空策略 基于各种理论模型和经验总结,在股票投资中配置不同比例的股票多头和空头,构建成符合自己预期收益和风险特征的投资组合,并持续跟踪和调整的投资策略。多空策略规模较小,风险特征一般低于主动型基金。 套利策略 指基金经理通过定性、定量等分析方法利用相同品种在不同市场、不同时点的不合理价差,或者相关品种不同交易场所的不合理价差来获利。套利策略一般呈现低收益、低风险的特征。

趋势跟踪(CTA) 和 做市策略 等(量化高频策略)主要是寻求短时间内市场波幅震荡产生的盈利机会。由于A股市场是T+1交易,量化交易以中低频为主,而量化高频交易在场内衍生品市场上较为多见。高频交易者通过快速买入和卖出获利,并始终保持市场中性,这类交易买卖频繁、持仓时间极短、基本不隔夜持仓。量化高频策略在短时间内既买入、也卖出,对市场的总体影响趋于中性。这类交易在定价、交易、风险管理等方面参考市场基本面,但更多的是对短时间内市场量价动能做出敏感的反应;而市场量价动能与市场基本面变化、机构多空交易和交易规模直接有关,是市场短中期走势的一部分。因此通常情况下,量化高频交易本身既不左右、也不主导市场行情的走向。而量化高频交易在价格发现、提供市场流动性、降低买卖价差和交易成本等方面有积极作用。

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中国私募股权投资现状及风险

一、中国私募股权投资的现状

二、中国私募股权投资面临的风险

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