为啥Python将会成为金融编程语言_编程语言应用_编程语言开发

导读

本文转自36氪赵庆《量化基本面分析法——新崛起的对冲基金流派》一文，另附Tushare创始人--挖地兔对优矿的介绍。希望大家喜欢哟。

面对后金融危机时代多变复杂的经济环境，对冲基金的各家策略流派呈现出“分久必合”的一幕。

如果时间倒流回几年前，你会发现每家对冲基金都有鲜明的印记，比如擅长基本面、宏观分析，亦或是数理量化。量化策略在数学家和物理学家的帮助下，改变了传统的投资模式，创造了一个辉煌的量化时代。

但是随着环境的变化，很多人认识到纯量化策略不够用了。纽约大学数学系教授MarcoAvellaneda在年参加全球金融衍生品大会的访谈中提到数理金融的抽象理论逐渐弱化，金融本身的逻辑愈加重要。况且在金融危机之后，金融监管越来越多，纯量化策略仅仅在理论方面深入是不够的，更需要结合现实业务和宏观环境。

正是因为这些考虑，对冲基金们把量化和基本面分析有效结合起来，创造出一个跨界的新流派：Quantamental，量化基本面分析法。这种流派包含了基本面投资人自下而上的选股技巧，同时借助计算机技术和大数据系统完善模型。

比如说以往查看财务报表和店铺实地考察能够帮助预测公司未来的现金流和偿债能力，一个基金组合经理也可以通过计算机算法分析信用卡的账户数据，以验证对市场的判断。

拥有美国普林斯顿大学物理学博士学位，有近20年的资产管理、金融信息平台研发和大数据研究经验的王政博士，在年接受36氪专访中也举了一个例子：

“原来看基本面的基金经理如果要调研一家公司的运营情况的话，常用的做法是到这个公司的工厂的门口去看每天卡车的进出量，通过数卡车的进出量来评估这个公司的经营活跃度。但这样靠人工去收集信息只能抽样，因为一个人不可能24小时呆在一家公司门口。

而在现在这个大数据时代，我们可以用低轨卫星来拍摄各个地方的实际情况。比如用卫星来监测这个工厂门口的卡车进出量，就可以做到24小时不间断地获取数据。”

可以推测出公司的长期表现。比如如果这个季度该公司的卡车量上升很多、活跃度很高，我们就可以预测公司这个季度出来的结果会比较好，从而预测了它的基本面。

他认为量化基本面分析法，是把原来基本面的东西，比如人的思考方式和投资逻辑，量化后编程为一个模型，所以未来的趋势是把量化和基本面集合起来。

据BusinessInsider报道，著名对冲基金ManaPartners的创始人ManojNarang在上周四纽约交易秀会议上表示，人类比量化交易策略的最大优势在于能够发现小数据组中的因果关系。他非常看好量化交易与基本面结合，并认为是对冲基金目前最让人兴奋的一个发展方向。

然而量化基本面分析策略在获取“另类数据”方面仍有一定局限性。比如很多新数据是近几年才开始收集，因此并没有非常完整和连贯。

不仅如此，王政在报道中认为很多中国公司倾向于保护内部数据，使得获得全面数据有一些困难。好在全球很多大公司都在大数据环境下逐渐开放数据。比如Facebook已经开放接口，让其他公司可以用它的数据做分析。他表示，“在保护用户隐私的情况下，中国公司开放数据只是一个时间问题。”

量化基本面分析法对冲基金分析师的影响是巨大的。GeneEkster是一位为对冲基金提供大数据咨询的专家，他认为即便不同分析师获得了同一份数据，仍然有可能得出不同的结论。他也很了解，那些叱咤风云的数学家和物理学家在华尔街不一定会像过去那样风光了。在未来，很可能一群把Python语言玩弄在鼓掌之间的人，将成为金融界的新星。

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