Originally Posted by
;
Alat kuantitatif telah digunakan secara meluas untuk mengekstrak data yang besar dari pelbagai maklumat kewangan. Algoritma matematik, statistik dan komputer tidak begitu penting untuk profesional fiskal yang pernah ada. Bank pelaburan membangunkan model kestabilan untuk menilai instrumen fiskal; dana bersama yang digunakan siri masa untuk mengiktiraf risiko dalam portfolio mereka; dan dana lindung nilai berharap dapat mengekstrak tanda-tanda pasaran dan arbitraj statistik daripada maklumat pasaran yang bising. Pertumbuhan dana kuantitatif pada dekad yang lalu adalah mengenai perkembangan teknik komputer yang membuat pemprosesan data yang besar mungkin. Oleh kerana lebih banyak maklumat dapat dijumpai pada frekuensi yang lebih tinggi, lebih banyak penyelidikan dalam kewangan kuantitatif telah berubah menjadi struktur mikro pasar moneter. Maklumat frekuensi tinggi adalah contoh tipikal data besar yang dicirikan dari 3V # 8217; s: halaju, variasi dan kelantangan. Selain itu, isyarat kepada nisbah bunyi dalam siri masa kewangan biasanya sangat kecil. Data frekuensi tinggi lebih mungkin terdedah kepada nilai yang melampau, melompat dan kesilapan daripada kekerapan yang rendah. Teknik pemprosesan data khusus dan model kuantitatif dibuat dengan teliti untuk mengekstrak data dari maklumat kewangan dengan berkesan. Dalam bab ini, kami menyediakan kaedah analisis data kuantitatif dalam dana. Kami mengkaji pembangunan dana kuantitatif sejak sepuluh tahun yang lalu. Kemudian kita bercakap tentang ciri-ciri maklumat frekuensi tinggi dan cabaran yang ia bawa. Analisis data kuantitatif terdiri daripada dua langkah utama: (I) pembersihan dan pengagregatan data; (ii) pemodelan maklumat. Kami mengkaji peralatan matematik dan teknologi pengkomputeran di belakang dua langkah. Maklumat berharga yang diekstrak daripada maklumat mentah diwakili oleh satu set statistik. Statistik yang paling popular dalam dana dijangka turun naik dan pulangan, yang akan menjadi asas teori portfolio moden. Kami memperkenalkan beberapa contoh pengoptimuman portfolio mudah sebagai contoh mengenai analisis maklumat fiskal. Data substansial telah mengubah industri kewangan secara asasnya; manakala alat kuantitatif untuk menangani maklumat kewangan yang besar masih jauh. Adopsi statistik lanjutan, teori maklumat, pembelajaran mesin dan algoritma pengkomputeran yang lebih cepat tidak dapat dielakkan untuk meramalkan pasaran kewangan yang mematuhi.