投资经验和技术结合

今天，量化投资能够更快地处理更多数据，努力发现不那么明显的洞察力和联系。鉴于新的数据可用性和机器学习技术的发展以从这些数据中快速学习，量化投资才刚刚开始这场正在改变全球每个行业的数据革命。

亿启量化机器学习技术使我们能够灵活地创建适应数据的动态模型。过去的量化技术依赖于更简单的规则来根据某些预先确定的指标对公司进行排名——例如，以市净率为例——新的机器学习技术允许算法从不断变化的数据中学习和适应。

自然语言处理或 NLP 使用计算机来读取和解释大量文本，使我们能够将来自各种来源的多种语言的文本数据合并。NLP 的一个扩展是主题建模，它将大量文本总结为人类容易理解的主题和主题，但也可用于统计和机器学习应用中的系统分析。

目前，量化的新兴市场领域有千余家公司，跨越 6 大洲的 23 个国家，捕捉和消化大量不同的信息可能是一项挑战，特别是因为其中一些国家缺乏数据质量或报告治理标准。亿启量化的经验和先进的技术使我们能够在这个领域采取行动并分析潜在投资。

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编译者/作者：亿启量化

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