专注创造数据驱动的投资模型

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■?亿启量化专注于创建数据驱动的投资模型，可以通过基于基本面和经济驱动的投资主题客观地评估全球上市公司。

模型历来利用大量公司特定数据（如公开财务报表）以及市场数据（如价格、回报、交易量等）。 随着互联网网络流量等非传统数据源的增长和可用性，专利申请和卫星图像，我们一直在使用更细微、有时甚至是非常规的数据来帮助我们获得信息优势并做出更明智的投资决策。

亿启量化确定具有吸引力的估值、积极的情绪以及与市场趋势的积极主题密切相关的强大企业。我们现在分析的数据类型比十年前使用的要广泛得多。

过去，计算机只能分析结构化数据，或易于量化和以固定形式组织的数据。新技术使我们能够分析非结构化数据或不易量化的数据。

这些创新使我们能够首次解读来自更广泛来源的信息，包括语言、图像和语音。而访问新型数据以及快速捕获和处理这些数据的能力，为我们提供了捕获投资主题（例如动量、价值、盈利能力和情绪）的新方法。

新的数据存储技术创造了从新形式的实时数据中捕获、分析和做出明智决策所需的基础设施。例如，分布式数据库的增长，其中数据通过集中式数据库存储在多个平台而不是单个平台，允许对大量数据进行高度可扩展的并行处理。

对于许多应用程序，这可以将处理时间减少几个数量级。非结构化数据存储还允许在从非传统来源载入和检索数据以及管理大量基于文本的信息方面具有更大的灵活性。

数据是量化投资模型的基础，但研究和投资组合构建过程仍然需要人工判断。投资组合经理在选择亿启量化用于投资的数据和分析时，以及在审查和批准每个投资组合中的每笔交易时，都会运用他们的判断力。

为了确保所有投资组合头寸都有意义——它们在经济上是直观的，并且在当前市场条件下规模合适。亿启量化正在研究二级市场的新因素和分析，以找到可以帮助改进选择的方式的新投资因素。

投资因素应该是基于基本面和经济动机的，数据使我们能够实证检验我们的投资假设。

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编译者/作者：亿启量化

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