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第501章 大数据孵化(1 / 3)

第五百零一章大数据孵化

特别是量化投资的负责人艾比盖,更是感觉振奋。

现在的量化投资研究还处在初期阶段,多数还在对数据的整理中。

部分已经开始研究这个方向的公司,还都处在前期的预研阶段,说是重视但也不重视,目前投入都不大,很多干脆就是喊喊口号而已。

作为最早投身企业界量化投资研究人员,对此他最是有感触和发言权。

量化投资的策略,其实就是建立在丰富的历史数据和模型上的,对信息化、计算机化、数据化依赖严重。

而量化投资的研究人员,无一例外都必须是数学和数据高手,他们对信息的理解多是远超同时代的,数据和数据模型才是量化投资的根本。(著名的靠量化投资赚钱的文艺复兴基金,老板就是著名的数学家)

本来还想怎么去说服大股东给投资数据方面的研发,哪知道根本就不用了。

或许这次跳槽是真的一次机会呢?

他之所以跳槽鲲鹏,除了知道唐尼克本身就是量化投资研究领域的参与者外,就是前家公司对此的虚应故事。

其实这也是可以理解的,量化投资在90年代初还只是刚刚开始研究,毕竟互联网都才刚刚起步呢?哪有那么多的电子数据给你用,数据模型就更加的扯谈了。

特别是数据的组成和构成研究,需要的人员都是高级的数学精英人士,这类人本身都是高智商类型的,本来就少,成本就相对较高。

短期内怎么都没可能看得到收益的希望,以金融产业的人习惯了马上能够产出巨大的效益习惯来说。

这并不是一笔好买卖。

事实上他们的估计是没错的,量化投资真正的有成效产出,还得2000年往后,大数据的概念出来后。

但是,这在陈咨来说是问题吗?

别说他本身就是一直工作在计算机和互联网领域,就是不是,在2010往后,量化投资也是大多数金融客都听说过的名词。

“我希望,新世纪来临的时候,鲲鹏基金不仅仅是一家大型的基金公司,还是一家大型的金融数据服务公司。”

这是大股东对公司愿景和战略的最终综述,自然是让所有职员都必须关注的核心部分。

金融数据服务是未来大数据邻域最丰厚的一块肉。

也是陈咨布局大数据领域的一步先行棋子,同时也是契合智能产业的重要拼图一块。

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