早就交给计算机读了啊?为什么还人来读,交易员的解读未必快速准确。
举个分析流程框架的栗子:
作为交易员,就算你从路透,彭博终端直接看新闻,速度已经慢了很多了,根据测算一个具有直接订单权限的交易员从得到信息到做出快速判断,一般会在新闻或者信息发生后的1.3-12.5秒,而长时间保持这种状态对于体力和精力的消耗是非常巨大的。而我们都直接接入借口定制高速新闻传输,并且利用集群把网络信息获取做到极低的延时。
对于新闻和信息源的评估通常通过信用评分的方式进行,也就是说会加入anti-fraud的研究成果,系统化自动完成和学习,并且标注信息源的信用度,并不会因为是知名媒体或者大V而受影响。这里面一个比较现实的问题是,万一原本信用度的信息源出现问题怎么办,比如新闻推特被黑,实际上也是有办法解决的,就是通过行为分析和信息偏移判定,这些都是可以集成在事件驱动策略系统内的,由Grid完成即可。至于市场结构变动导致的,以及中国特色的国情问题,都是可以通过事件驱动的系统解决的。
反而最大的问题是两个:一个是过多的和不规范网页代码的广告脚本的插入导致的数据噪音问题,这个问题可以通过一个模型来判断广告,但是毕竟不能做到百分百;另一个还是网络延时的问题,所以通常需要定制专门的接口和购买信息源新闻终端的高速服务,速度和低延时怎么强调也不过分,有些钱该花就得花。12年13年,光基于新闻信息的事件驱动的系统的构建这一项,不少人奖金就拿了一千万美金,所以还是有很大的发展空间的。只是国内懂的人少,做的人少,还需要进一步发展。
然而需要提醒的是,虽然这些系统是宏观对冲基金和主权基金的必须,但是本质上是增加了一个数据源,也就是说,华尔街和金融城愿意为多出来的信息源付高昂的成本来取得交易中的竞争优势。而有效与否,依旧取决于实施的人的盈利能力。
早晨起来喝着咖啡,吃着法国蛋糕,看着最新的日漫新番,顺便扫一眼新闻处理的dashboard,钱还赚了,岂不惬意~
by kuhasu