大数据相信大家现在已经听到很多了吧，而且现在运用大数据的方面也是非常多，那么大数据在AQF量化应用方面的策略有哪几种呢？今天小编就来和大家说一说大数据在量化应用方面的策略。

大数据在量化交易的应用上最大的优势，就是可以使金融机构只需关注数据本身，而不是其他非客观的因素所决定的预测结果。具体到大数据技术如何应用于量化投资呢？大数据在金融工具或者说是量化投资上的应用可以总结为，利用海量数据背后所隐藏的经济关系，将量化模型对大数据进行回归分析，并对导出的结果进行评测或评估。

行为金融学理论认为，专业投资者在交易过程中的行为并非完全理性，都会在不同程度上受到情绪、环境和意志力等各种外在或心理因素的影响。因此，投资者可能更加偏爱受自己情绪所影响的某支股票，并跟踪下去一段时间，而后可能就会在一定程度上对其产生情感依赖，从而使自己的投资行为产生偏差。

而量化投资则依据事先设定的投资规则，利用计算机程序进行交易，其所具有的客观性可以有效地克服人性的弱点，使投资决策更科学、更理性。

目前关于大数据在数量化应用方面的策略主要有两种：即海量化的大数据策略和精益化的大数据策略。

（1）海量化的大数据策略

海量化的大数据策略的哲学理念是：

“简单的模型加海量数据比精巧的模型加较少的数据更有效”，主要是利用数据不可被主观解释的特性。海量化的大数据策略赖以生成的基础是，巨大的数据生成速度及数据规模的高速膨胀，丰富快速变化的数据种类及愈发复杂的关联程度。因此，海量化的大数据策略对计算机硬件平台、存储模式、管理系统和计算分析等要求较高，需要社会投入大量资金建立符合海量化数据筛选、分析、计算的软硬件系统。

目前，国内金融市场主要处于以信息套利为主，量化金融分析师中的量化交易则刚刚起步，大规模应用海量化的大数据策略并不具备成熟、可靠的平台条件。不过，随着市场整体对基于大数据技术的量化投资交易模式的逐步认可、应用范围的不断扩大，未来金融市场平台系统逐步搭建成熟后，海量化的大数据策略的应用价值会逐步显露出来。

》》点击进入学习量化交易策略之策略大讲堂课程集锦

（2）精益化大数据策略

与海量化大数据策略相比，精益化大数据策略在本质上更强调通过细化量化金融活动、明确投资目的，以控制数据规模，从而提高效率、降低成本。当前的金融市场，整体处于不太稳定状态，因此，基于大数据来强调金融产品服务的特性，降低投资风险，提高金融机构的整体市场表现十分重要。

目前，不少金融机构已经投入大量技术和资金，涉足大数据领域。因此，评估前期投入的资本效果能否达到预期目的很有必要。精益化大数据策略介入的主要目的，就是为了防止大量的时间和预算，无目的地流向大数据的采集、过滤和分析过程。

精益化大数据策略的基本思路是：

①确定投资者的预期，明确投资过程可能涉及的相关领域，并确立数据来源；

②进行系统分析，设计分析架构，确定对数据进行收集、存储、分析的具体步骤，并确保这些过程能充分整合到金融活动中；

③针对有效数据，进行与投资者预期目的相一致的分析；

④持续不断地剔除历次交易过程中无用过程、低价值数据和无相关性的分析，并将预测结果对交易过程进行反馈，动态优化大数据策略。

其具体实施过程可以分为以下几步：

①在理性分析思考的基础上，详细确定未来金融活动中的高价值数据，以及相关分析需要解决的关键性问题；

②确定金融活动中的关键性步骤，结合经细分后已经归类排序的各问题，确定数据来源方向；

③明确金融投资策略，利用对应的模型，制定操作路线图；

④根据前期确定的策略和路线图配置分析部分，对金融活动进行预测，并实施具体投资活动。

从金融市场的发展趋势来看，基于大数据技术的量化投资策略未来将会扮演越来越重要的角色。目前，虽然存在一些制约量化交易中大数据策略发展的技术性因素：云计算产品与服务的高成本、有待提高的数据安全与信息科技的可靠性和商业智能市场规模占IT 技术的比例过于偏低等。

但是，从总体来看，对云计算、商业智能和信息安全技术有市场需求的稳定客户群体越来越大，在大数据快速渗透所有行业的大背景下，目标终端的分散化能促使具有不同优势的开发者参与竞争，确保产业发展更加紧凑有序，从客观上刺激大数据在技术层面的快速发展。

可以预见，未来，三方面技术的递进以及与具体行业的无缝接轨，使大数据在各行业的规模化应用范围越来越广，这将为量化交易提供更加广泛的资源基础、平台系统和技术支持。