大数据在我国期货行业的应用

2018-05-14 08:55冯婷婷
财讯 2018年2期
关键词:期货

冯婷婷

大数据 期货行业 应用

因为网络和移动网络快速向前发展,不管是数据规模,还是产生数据的速度,均获得快速增长。从IDC提供的预估数据来看,2020年全世界数据规模巨大,大于40ZB(大概为4万亿GB)。人们进入了大数据发展时代。从金融行业来看,大数据不断得到推广,一方面支持金融行业发展,另一方面,在大数据快速发展后,数据类型变得更加复杂多样,怎么样对数据进行处理、运用,这是金融创新与监督管理工作的—个难题,具有重要的研究意义。

大数据的特征与应用

2011年,麦肯锡对外公布的以大数据为主题的一份调研报告,第一次运用了“大数据”这个词汇。自此之后,美、日、中等国家先后出台实施了大数据计划,或推出相应的战略引导。联合国在2012年出台了《大数据政務白皮书》,对各个国家在运用大数据方面的工作进行了归纳概括。不过一直到现在,何为大数据,尚未制定统一的定义。麦肯锡指出,大数据可理解为在某个时期当中,难以通过传统数据库有关工具收集、保管与分析其内容的所有数据的集合。与之进行对比,Gartner作出的定义要较为好理解一些:大数据即必须通过新处理模式方可具备更为优异的流程优化能力、决策力以及洞察力的多种多样的、高速增长的、规模庞大的信息资产。IDC以可操作性为切入点,站在技术角度作出如下定义:大数据属于一种新型的技术与架构,旨在通过低廉的成本支出,在规模庞大的、多元化类型与结构的、高频的各类数据中得到相应的价值信息。

尽管不同机构作出的定义不一样,不过,从中不难发现,大数据具备普遍认可的Volume(容量巨大)、Value(价值密度不高)、Variety(类型丰富)、Velocity(速率极快)的4V特征。

从大数据运用角度来看,尽管其还在初级阶段,不过,其能够对各领域产生变革性的影响。麦肯锡认为,在美国的制造业、欧洲的公共管理等5个领域当中,大数据发挥着巨大的作用。就公共管理角度来看,年均潜在价值为2500亿美金。

大数据属于资源的范围,不过与普遍资源不一样,其具有可再生性的特点,且在业务不断壮大、数据持续扩展中不断累积,愈是深入挖掘则数据量愈大,愈是进行分析愈加具有价值。当下,证券、银行等领域逐步摆脱经验与直觉的束缚,着重在开发利用各类信息方面下功夫,运用大数据为决策提供参考,以挖掘更多的价值。

首先,大数据发展条件下,数据逐步发展成公司的一项战略性资产,变成推动公司创新、提升公司竞争力的核心内容。在公司决策方面,由于大数据施加的影响,已改变了过去的“业务驱动”模式,朝着“数据驱动”方向发展,公司决策过程也相应发生变化,一改之前的“被动式”做法,朝着“预判式”方向转型。

其次,在充分运用大数据的基础上,金融领域可以对不同层次客户的实际所需予以深入的了解,在设计产品与经营管理工作中,树立起客户至上的理念。

再次,大数据可以对金融领域的管理模式产生变革性的冲击,尽可能推动高效的开展金融服务工作。在充分运用大数据之后,会对金融部门的业务流程、经营等产生重要影响,进而做出相应的调整与整合,持续提升核心竞争水平,占据更大的市场份额。

我国期货行业对大数据的应用现状

2015年9月,中国出台实施了《促进大数据发展行动纲要》。因为国家层面的顶力支持,在经济转型发展、重新提升国家核心竞争力方面,大数据将发挥更大的作用。就行业发展角度而言,从《2015年中国大数据交易白皮书》可预测,2020年国内大数据将获得巨大发展,拿产业市场规模来说,从2014年的767亿人民币上涨到8228.81亿人民币,年度复合增长速度为48.5%。

从期货行业来看,也在不断推进大数据的应用,不管是监管部门,还是交易所,或是期货公司,均作出了大量的努力。

(1)大数据推动监督管理机构切实开展市场监管工作

因为大数据的发展,中国证券期货监督管理委员会使出重招,对暗箱式交易、普通手段无法发现的、泄露内幕信息、多种违规交易并存等行为进行严厉打击。从2013年6月正式使用大数据分析系统至今,监管成绩显著,累计对375例内幕交易线索进行了调查,其中142例进行了立案,同比分别上涨了21、33个百分点。

有关方面也乘势而为,构建了“证券期货行业数据模型”,将期货领域的一些制度流程、政策规定等当作主要依据,根据“披露”、“交易”、“监管”三个方面的业务工作,编制了期货领域机构内部数据流图,以及顶层数据流图,将整个市场当中所有数据和业务流程的共性信息,建立了相应的数据模型。此外,在运用抽象数据模型的基础上,以期货公司、证交所、监督管理层、基金公司、证券公司以及期货交易所等为切入点,构建了相应的逻辑模型,从而让监督管理机构可以及时得到精准的市场数据。

在网络技术快速发展的当下,我国期货交易所也清楚地看到,大数据能够发挥巨大的作用,因此加大了“数字监管”建设力度,对市场风险、投资者行为等作出进一步的研究分析,不断优化监督管理方式方法,进而让期货交易所能够高效地开展一线监督管理工作。

(2)大数据促进期货公司创新发展相关业务

国内期货公司遵循“客户至上”的理念,不断加快大数据实践运用的探索与研究。得益于IT技术与大数据强有力的支持,这些企业依托CRM系统成功的研发出了富有个性特点的服务体系,结合客户的行为分析情况,及时针对性地在交易行为诊断、策略服务与风控产品方面提供服务,进一步增强客户的风控、投资管理水平。在企业资产管理方面融入大数据,对交易策略进行完善与丰富,对产业宏观基本面、现货与期货的数据进行有效的整合,在全面挖掘数据的基础上,对行业风险、系统性风险进行精准的评估,基于此提供极具竞争优势的交易策略,进一步做好资产管理业务工作,增加盈利能力。

我国期货行业大数据建设面临的挑战

现阶段,从国内期货领域来看,虽然在大数据建设方面有了一定的成绩,不过,依旧存在诸多挑战。

(1)还没有构建起大数据宏观规划

从期货领域来看,就大数据建设层面而言,依旧在起步时期,就应用角度而言,大部分依旧在对传统数据进行深层次的挖掘,与真正意义上的大数据相比,依旧存在较大的差距,表现出大数据理解不到位、运用不够深入与全面等诸多问题。从宏观角度分析,尚未构建具体的规划,不管是基础平台建设,还是通用标准的制度,或是出台政策规定等,均有待进一步完善。

(2)期货业务复杂程度不断提高

从期货交易层面分析,在其复杂性不断增强之后,在市场监督管理工作中融入大数据变得越来越难。尤其是在期货品种,特别是金融期货品种不断增加,市场不断发展壮大,品种间的特点不一,多个产品监管导致出现交叉性风险等相关问题。从我国来看,因为程序化交易的不断发展,出现了诸多风险隐患,如果市场发生巨大的波动,在金融产品方面势必会发生诸多连锁性反应,导致存在严重的系统性风险。在期货业务不断变革发展过程中,怎么样同步做好大数据建设工作,可谓是极具挑战。

(3)期货数据平台需要调整

现有的期货(交易所、期货公司)的数据平台主要应用于期货交易与行情查询等,商业智能、数据仓库致力于解决结构化数据的整合分析。大数据的出现,将改变传统的以结构化数据为依托进行设计的数据中心基础架构、数据库、应用程序等。为此,基础IT架构和部署需要进行相应的调整,引入新的大数据技术,并与原有IT基础设施有效整合。构建期货行业大数据分析平台,对期货行业的创新能力、专业化管理以及高效决策支持都具有重大意義。同时,数据平台的建设,需要大量资金的投入,对期货公司也形成压力。

(4)数据处理技术标准变得更严格

从传统数据采集工作来看,其数据来源不多,同时在保存、分析等方面,工作量也不大。在大数据时代下,数据规模巨大,且来源众多,同时具有各式各样的类型,数据展现方面有着严格的要求,同时对数据可用价值、高效处理分析工作比较重视。与此同时,数据标准可能口径多样,各类数据无法有效地进行衔接。所以,在大数据环境中,有关数据的采集、处理、存储和分析工作,都将对大数据建设工作产生影响,对其有着更加严格的要求。

(5)信息安全愈发重要

就大数据平台而言,其存储的数据规模巨大,对数据进行处理的软件与硬件环境变得越来越复杂,大数据潜在价值不可计量,采取普通的安全措施难以对实际控制需求予以满足。在大数据时代,在信息互享过程中怎么样保障数据安全,是一项富有意义的研究课题。依法采集、分析与运用数据,这是开展大数据分析工作的前提条件。与此同时,黑客、病毒等是数据安全保障工作的一个困扰。

(6)专业人才极其匮乏

现阶段,在大数据时代,一方面熟悉业务,另一方面掌握技术的大数据管理人才十分欠缺,数据分析师、工程师等技术性人才严重不足,这是大数据推广运用过程中需要面对的难题。

期货行业应对大数据挑战的几点思考

详细来说,需进一步做好下述工作:

(1)做好宏观规划,形成数据思维

在大数据环境下,社会数字化是其一个十分突出的特点。对各种社会现象进行解释、预估、监督控制与规划,均与数据采集、分析等紧密相关,所以一定要树立数据思维。不管是期货公司,还是交易所,都要形成分析数据的思维,对大数据的实际运用予以重视,切实“以数据说话”。以数据为切入点,在充分运用大数据后,将数据升华为信息为企业所用,更好地进行管理与决策,进而更好地跟上形势的发展。

(2)构建期货大数据平台,强化专业技术研究

加大技术创新力度,在期货领域当中,不断夯实大数据基础工作,尽可能攻克规模庞大的数据分析处理之间的难题。从硬件建设来看,加大私有云建设力度,进而能够根据需求、及时与灵活地提供IT服务。从软件建设来看,需加大懂业务、懂网络与大数据运用的人才培养力度,以对今后发展趋势进行针对性的预估与研究,为公司决策献智献力。

(3)确保数据库安全,加大信息互享力度

一是,确保数据安全,采取应急反应、安全预警等一系列措施保障数据库运行平稳。二是,加大不同部门间的协作配合,做到信息互联互通,构建信息共享平台,对各类信息予以混合运用、综合剖析,基于此更好地开展市场监督管理工作。

(4)强化大数据的实践运用,增强竞争水平

对期货公司来说,需把握时机,依托大数据推动业务创新,增强公司市场竞争水平。首先,采集、整理与剖析既有动、静态数据,掌握客户实际需要,精准进行营销;对市场发展趋势进行预测,让客户在市场竞争中占据有利条件。其次,坚持开放,强化各方合作。混业经营逐步发展成一种主流,基于此,期货公司需将各类力量综合利用起来,和基金、银行等机构进行战略合作,构建完善的、多层次的、统一的客户视图,让客户能够享受优质服务,达到互利共赢的目的。

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