大数据技术的量化交易策略及金融监管

罗诗佳　古力铭　林伦坤　李庆缘

伴随着互联网技术、大数据技术、人工智能技术的不断进步与发展，这些新兴的信息技术在金融行业中也得到了更为广泛的应用。正是在这一时代背景之下，金融的新监管模式应运而生。早期的量化交易策略以及金融监管模式已不适合时代的发展需要。对于新技术来说，其发展不僅为金融行业的量化交易，以及金融监管最大价值的发挥提供了更好的机遇，同时，也会重新塑造更为完善的金融量化交易策略以及监管模式。基于此，本文主要围绕着大数据技术，对于量化交易策略以及金融监管展开剖析，进而促进金融行业的长远健康发展。

伴随物联网以及云计算技术的发展，大数据技术应运而生。对大数据技术来说，主要就是通过对大量的信息进行收集以及分析处理，获得更加完善的信息。而在金融监管领域，由于获得的信息不对称，也就很难对金融风险进行更加有效的控制。量化交易就是依据计算机的程序进行复杂交易的一种行为。包含着算法交易以及时间驱动交易等，不仅仅可以依据大数据技术进行操作，还可以实现人工的操作。现阶段，我国对于大数据技术的量化交易策略以及金融监管研究还处于初级发展阶段。而且，金融市场依旧会受到早期因素的影响。因此，也就需要利用更加有效的措施，对大数据技术的量化交易以及金融监管进行完善。

一、大数据的概述

一般情况下，大数据又叫做海量数据，是一种规模大到无法通过利用传统数据库软件工具在第一时间对数据进行获取、分析、管理等的集合技术，主要包含着数据类型、技术实现、以及分析应用的内容。在数据类型当中，大数据包含着结构化、半结构化以及非结构化的数据。而在其中，音频、图像等非结构化的数据成为大数据当中的主要部分;在技术实现当中，大数据的核心就是对云计算、数据清理等数据进行更加高效的存储以及处理，并在其中获取到价值更高的信息技术以及集成;在分析应用当中，大数据主要就是利用数据挖掘等手段来对海量的数据进行深层次分析，并依据数据的分析结果来对决策管理进行指导。

二、我国量化交易的现状

对量化交易而言，主要方法是使用比较先进的数字模型，来对人的主观判断加以替代。通过计算机技术，从更多的历史数据当中选取能够产生利润的大概率事件，进而制定决策，这也就能够在一定程度上降低了资金投资者在主观心态上产生的波动，避免在金融市场当中产生非理性投资的情况。由此也就可以得知，量化交易主要是利用数据模型来做出评估，并不需要个人的投资经验，人们可以通过进行量化的投资经验，对市场结构以及盈利质量作出预测。但是，一旦发生了错误的估值，就将为交易的发展产生极其巨大的负面影响。在量化交易的投资当中，会涵盖许多内容，主要有算法交易以及时间驱动交易等。在算法交易当中，主要是对算法进行设定，利用计算机的程式来产生相应的指令。在量化交易的过程当中，计算机主要会决定买卖的时机以及买卖的价位。现阶段，我国在对量化交易关注的重点，还停留在风险评估与保护市场公平原则等方面。目前，伴随着其他国家量化金融市场的快速发展，也引起了我国的广泛关注。例如，最早在美国就开始利用证监会的形式，对闪电交易进行了停止;德国也在立法上加强了对量化交易的监管。不过，与部分西方国家相较，我国的量化交易风险评价体系还存在着一定的问题。这也就会致使现阶段我国依旧没有出台与量化交易相关的立法。尽管我国的量化交易水平对大数据技术的应用并没有造成一定威胁，不过随着全球市场数字化水平与程序化交易技术的不断进步和发展，将会为大数据技术的进一步发展提供基础保障。所以，我们也就必须提升大数据技术的发展水平，以利于推动国家的数字化金融交易。

三、大数据技术在金融监管当中的应用优势

（一）数据体量提高监管精确性

在早期的统计分析中，因为受信息量比较小以及数据处理力量不够的影响，通常都只是对统计资料当中的一些数据样本进行了提取以及分类。也就是由于数据样本的容量与总体的容量之间具有一定的差别，这也就会使得样本的数据特性以及总体的数据特性之间具有较大的差别。并且，对样本数据进行分析所得出的结论往往并不一定能够符合总体的特性，或者缺乏很高的正确性。因此，通常会采用多次采样的方法。而在金融领域当中，这种方法已经满足不了当今时代发展的需求。在金融领域当中，对于分析结果的准确度要求会比较高。经研究表明，即使数据分析的错误率低于8%，但在投资决策以及监管分析方面来说，这种出错概率也是不能够承受的。而如果对大数据进行应用，也就可以发挥出其典型的特点，那就是：样本就是总体;统计分析的基础是对总体的统计分析。这样将会更好地提高数据分析结果准确性，进而通过统计分析来提高投资数据分析的基础监督管理可信度。

（二）数据维度提高监管完整性

在早期的时代背景下，数据还只是能够对社会主体的某个部分加以刻画。因此，在监督方面，对银行领域的监管还仅仅会对被监管市场主体在商业银行中的经济活动数据加以了解;至于在证券公司领域的监管机构，则通常只能了解其在券商体系当中的经营活动数据。由于早期的监管机构往往会受到数据资源约束以及信息不对称的影响，往往只是可以根据一些主要的指标来对金融机构的业务活动实施监督，这也就使得实际的监管措施往往具有一定的片面性。不过，一旦使用了大数据技术手段，也将能够带来数据融合的理念，使得跨领域的数据能够进行共享。不仅如此，也会结合物联网、互联网等技术产生的数据，使得金融机构的监管部门能够对市场主体的全部金融行为及活动图进行刻画，这样就可以更加准确地对风险进行定位。

（三）处理能力提高监管实效性

现阶段，有许多技术都被广泛地运用在金融领域之中。这也将会使得金融市场的相关数据无论是在生成方面还是变更方面都会更加快速，因此人们对金融监管的有效性也提出了更高的要求，会要求其必须在短期内进行监控的工作或者预测的工作，有部分领域更是要求进行即时的动态监管工作。但也就是由于受监管成本高昂以及监管技术缺陷的影响，早期的技术监管也会在对数据信息进行获取的过程当中存在着时间滞后的问题，这也会使得早期的技术监管很难更加有效地进行金融监管工作。但是通过对大数据技术进行运用，技术监管的部门也将能够进行监督渠道的电子化，从而可以随时对金融数据信息进行收集，更加有效地对金融业务运营活动进行监控，更加快捷地对金融机构数据信息进行管理分类，进一步提升了金融监管的有效性。8AFF8459-5003-45AF-B049-C54939A1969D

四、大数据技术的量化交易策略

（一）多因子选股策略

伴随着大数据技术当中计算机技术的发展，以量化为核心的投资资金管理和早期的投机资金将会有着巨大的不同。按照当今时期我们国家证券市场的发展特征来分析，量化的选股战略将能够比较合理地解释所有关于股票收益率的问题。同时，依据大数据所获取的影响因子在选股的决策中也会具有较大的比例，从而有利于对量化投资进行重构。伴随着现代信息技术的不断进步和发展，投资金融市场的发展速度将会进一步得到提高，而随着市民的日常生活消费领域发展，将会迎来信息资料需求量的巨大增加。而据此，通过运用大数据技术思维，将能够解析当今新时代股民的行为习惯对证券形式的认同程度及其路径等方面所影响的证券选股决策过程。按照大数据分析技术在交易策略中的使用价值来分析，其实际的应用价值并不是用来分析大量的历史数据，而是用来对有意义的大数据分析模型进行更加专业化的处理，这样就可以帮助人们优化选股。

（二）重视发票的管理

自从国家把早期征收营业税等应税项目全部变更为征收增值税以后，企业也就越来越注意对增值税专用发票的管理工作，这样也就可以帮助企业在对增值税发票管理系统进行开具以及使用的整个流程当中，避免出现代开、假冒和倒卖等违法行为。同时，这也能够在一定程度上减少了企业的税务风险，从而确保了企业的业务人员在取得增值税发票的整个流程当中满足了行业发展的需求。而且，公司在实施建设项目施工的过程当中，也需要对项目的款项提供发票。通过使用这个方法，也将能够强化对企业金融的监督。

五、大数据技术的金融监管

（一）重视大数据金融监管产业环境以及人才的培育

首先，加快对大数据监管行业的发展环境加以培育。这也就要求监管机构及按照大数据监管行业的实际发展情况，更加科学并且合理的规划产业布局，为行业的发展创造一个较为完善的环境。其一，进一步加强产学研的深入融合，进而带动大数据金融监管的创新发展，对研发技术的创新能力加以扶持，并加强对重要产业进行研究;其二，加强政府财政资金对大数据监管的支持力度，通过对大数据监管体制下科技研究创新项目的财政专项资金进行设立，以形成一种对社会发展更加有益的经济增长激励机制。

其次，更加关注于对大数据监管人才的培育。金融监管部门在运用大数据信息技术实施监管的过程中，一定要拥有专业人才。所以，大数据的金融管理也就必须具备专门的人才培养体系以及完备的人才培养制度。金融监管机构也就需要针对性地建立大数据人才系统，并着力于吸纳、培育、吸引懂科技以及懂数据的复合型大数据分析人才。同时通过对大数据金融监管专业队伍进行建设，也将能够为实现大数据技术在监管方面的广泛应用提供人才储备条件。

（二）做到思维、标准以及机制并重

首先，建立一个可以让数据说话，并由数据做主的大数据驱动决策思维模型。在早期的监管过程当中，大多会按照人们的实际经验和直觉来实施监督管理，而并不能比较全面地对数据驱动思想加以运用，这也就会导致监督管理的流程更加粗放，从而很难比较高效地进行监管。但是在当今的大数据时代中，在实际开展监管的过程当中，也需要做到凡事都心中有数，形成用数据说话，用数据处理，用大数据分析、决策的信息驱动决策思想模型，更加重视大数据分析的事实，使得大数据可以发声，让数据的手段可以成为提高金融监管工作效率的一种有效工具。

其次，加大金融大数据标准体系的建设。对于金融监管部门来说，应该带头开展金融大数据标准体系的建设，对数据治理的机制进行完善，保证数据的管理可以更加规范、使用更加安全、利用更加充分，从而为大数据监管的平台构建提供了更为高效的保障。

最后，对大数据开放、共享的制度进行建设。大数据的开放与共享是当前大数据产业发展的主要趋势，同时也是大数据监管运用中的重点环节。通过构建大数据开放和共享的制度，将能够对传统体制实施当中的阻碍加以突破，从而使得金融监管、金融机构、企业以及大数据技术之间都能够进行数据的自由流动，有效推动大数据的公开共享，并培育交叉融合的大数据，将其应用于金融监管当中。

（三）体现出国家治理的法治精神

从实质上分析，大数据技术的應用就是为了使得数据能够做到公开并且共享。但是，一旦将数据做到了公开并且共享，那将会触及到许多的商业秘密以及个人隐私。所以，一旦把大数据技术运用到监管之中，监管部门也就必须出台保障大数据隐私安全的政策规定或者立法。比如，在对于各种类型的大数据资源进行收集、分类、传输等方面，必须出台比较专门的立法规定。这样就可以保证我们国家的大数据应用环境能够更加良好，真正彰显出国家治理的法治精神。

结 语

总而言之，伴随着我国税务体制变革的持续深入，许多企业的财务管理制度都进行了适当的调整。公司也将能够通过发票管理制度等方式实现财务水平的提升，这也能够更好地满足当前金融行业可能面临的财务分析。8AFF8459-5003-45AF-B049-C54939A1969D