广发择时大数据
① 如何评价择时策略,择时能力
所谓量化择时,简单来讲就是利用某种数量化的方法判断市场走势。如果判断是上涨,则买入持有;如果判断是下跌,则卖出清仓;如果判断是震荡,则进行高抛低吸。这个问题显然没那么简单。大盘明天是涨还是跌?下周是涨还是跌?下个月是涨还是跌?明年是涨还是跌?如果有谁能像章鱼帝那样准确预测,那一定富甲天下了!
像这样的难题,有什么比较好的解决方案呢?大数据择时?机器学习?人工智能?这些乍听之下就感觉高大上的量化择时方法对于许多在短短半年内历经三次股灾险死还生的者而言,恐怕是既心向往之而又感无能为力吧!其实,正如我们前面的简单策略所展示的那样,只要我们不过于贪婪,即使没有这些高大上的方法,通过构建一个简单实用的量化择时系统,也可以在较长时期内跑赢市场,获取相对稳定的长期收益。
比较常用的量化择时方法,除了隐马尔科夫(HMM)、支持向量机(SVM)等基于机器学习(Machine Learning)理论的较复杂方法之外,还包括趋势择时、市场情绪择时、有效资金模型、赫斯特指数等诸多方法。我们前面所展示的正是基于移动均线的趋势择时策略。
② 广发证券怎么把自选股加入择时决策
首先点击你的目标自选股,之后在页面里点击右键,就会出现这个择时决策的选项,然后就根据你的需要调整吧。
③ 基金和股票哪个比较赚钱
基金比较稳定,从风险角度上看比股票风险小,收益性和股票相比不能明确说哪个更赚钱。如果炒股遇到牛股,那会比基金赚钱,但是一旦遇到黑天鹅,那就血本无归。基金也是一样,虽说风险相对较小,但是也并非没有风险,这个和基金的管理人的管理水平有很大关系。广发证券易淘金采用大数据优选基金,让选基之路更简单。
④ 什么是征信大数据
大数据征信是利用数据分析和模型进行风险评估,依据评估分数,预测还款人的还款能力、还款意愿、以及欺诈风险。在金融风控领域,大数据指的是全量数据和用户行为数据。目前使用的是围绕客户周围的与客户信用情况高度相关的数据,利用数据实施科学风控。
1、大数据征信模型可以使信用评价更精准:大数据征信模型将海量数据纳入征信体系,并以多个信用模型进行多角度分析。
以美国互联网金融公司ZestFinance为例,它的模型基本会处理3500个数据项,提取近70000个变量,利用身份验证模型、欺诈模型、还款能力模型等十余个模型进行分析,使评价结果更加全面准确,是模型评估性能大大提高。
2、大数据征信能纳入更为多样性的行为数据:大数据时代,每个相关机构都在最大程度上设法获取行为主体的数据信息,使数据在最大程度上覆盖广泛、实时鲜活。
3、大数据征信带来了更为时效性的评判标准:传统风控的另外一个缺点是缺乏实效性数据的输入,其风控模型反映的往往是滞后数据的结果。利用滞后数据的评估结果来管理信用风险,本身产生的结构性风险就较大。
大数据的数据采集和计算能力,可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果,企业可以提升量化风险评估能力。
(4)广发择时大数据扩展阅读:
从1980年代末至今,征信行业先后经历了起步、搭建征信平台、央行主导统筹等数个阶段。 2015年1月5日,人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》,要求芝麻信用,腾讯征信等八家机构做好个人征信业务的准备工作,择时发放第一批牌照,但一直不见下文。
最终等来的却是由中国互联网金融协会与芝麻信用、腾讯征信等把家征信机构联手成立的百行征信。这意味着征信这个金融业最关键的阀门,最终还是要由政府来监督把控。
截止目前,百行征信已与120余家互联网金融机构和消费金融机构达成了信用信息合作共享协议,与50余家机构达成了合作意向。
没有征信牌照,征信创业公司无法合法的去获取核心数据,比如银行信贷数据或者运营商,公安局的隐私数据;也无法以牌照去融资收购其他征信公司,资金上毫无优势。因而,业内人士认为,初创公司很难在征信领域发展壮大,成为未来的寡头之一。
⑤ 广发百发大数据策略精选灵活配置混合型证券投资基金怎么样
基金投资迎来大数据量化2.0时代。率先推出国内首个大数据指数基金百发100指基并稳居收益榜首后,网络金融中心与广发基金再度联手推出国内首个大数据混合基金“百发大数据策略精选混合型基金”,并于8月18日正式发售。
广发百发100基金经理、百发策略精选拟任基金经理季峰透露:“百发精选在百发100大数据选股模型上,引入最新的大数据量化择时工具,经过初选库、精选库、备选库、动态最优四道工序层层筛选,精选个股获取超额收益。”业内人士认为,大数据1.0时代的百发100指基是被动追踪指数,而百发精选则是通过大数据择时、选股、主动灵活布局,是大数据基金2.0时代的开山之作。
⑥ 智远一户通 广发易淘金易淘金哪个好用
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