七禾网注：嘉宾回答仅代表其本人观点，不代表七禾网的观点及推荐。金融投资风险丛生，愿七禾网用户理性谨慎。

控弦

本科毕业于清华大学，在美国留学工作十多年，致力于数学建模在工程上的应用，目前回国和清华校友（华尔街海归）一起成立了杭州希维信息科技有限公司，是一家专注于大数据挖掘，为金融机构提供另类数据服务的金融科技公司。在交易方面，其本人曾获全国期货实盘大赛程序组前十、永安东方智慧程序化大赛前四。团队创始合伙人也曾是华尔街投行衍生品交易部的负责人，在金融工程领域经验丰富。

精彩观点

交易的决策就是在不确定性中寻找相对的确定性,追逐利润的同时实现对风险的控制，也可以说，这就是一场资金的博弈。

投资要做得好，要么比别人聪明一点，要么比别人知道得多一点，要么比别人知道得早一点。

比别人知道得更多和更早也可以说是另类数据出现的缘起，因为公开和通用信息基本上大家都在同一起跑线上，已经被充分挖掘并利用，想从中获取超额收益的难度就很大。

来自大数据挖掘的另类数据，一个主要目标就是为用户提供一个领先市场和对手的有效手段，从而形成信息不对称的局部优势，信息差套利也就是拥有信息优势的一方猎杀信息滞后的一方。

参考另类数据做出的策略会和原来单纯基于行情数据做出的策略有明显的低相关性，这对投资者的策略组合是非常有益的。

交易所公布的交割仓库的仓单其实就不能准确反映实际的仓单状况，我们通过大数据挖掘更加准确地估算实际仓单的规模。

我们挖掘的多空情绪指数和多空信息集中度指数可以用在期货交易中，有很好的过滤作用，也可以单独用来构建交易策略。

我们可以根据钢厂附近污染指数的变化，以及对环保监测压力指数的跟踪，预测环保限产政策的可能出台，从而构建事件驱动类的策略。

（多空情绪指数和多空信息集中度指数）对于程序化交易者，他们可以把这些指数纳入他们的现有策略,形成自己特有的指标，作为交易信号的过滤，也可以独立形成信号。

（程序化交易）结合基本面（包括类基本面的另类数据）、情绪面进行量化，可以有效过滤掉一些无效交易，我觉得可能是一个方向。

国内这两年资管行业和量化总体处于一个低潮，我觉得这也正好是时候打造更加精良的武器，当机会来临的时候，就能够占得先机。

    相关链接：如何利用“多空情绪”赚钱？独家数据，助你盈利！

七禾网1、控弦先生您好，感谢您和七禾网进行深入对话。您在美国留学工作十多年，是什么原因和动力，使您转而回国创业，将大数据挖掘应用到投资当中？

控弦：最初是被美国的公司派回国,后来看到国内的发展机会更多，国内有很多同学、朋友、家人，感觉留在国内更有归属感。最开始做另类数据挖掘也是探索性的，没有什么现成的模式可以参考，在技术上、商务上也都趟过不少坑，但好奇心和兴趣驱使自己坚持下来，自己本身对交易也十分感兴趣。后来发现另类数据在投资领域的应用受到一些投顾机构的认可后，更加坚定了自己往这个方向走的信心。

七禾网2、应用大数据挖掘的方式做投资，和大部分普通投资者以公开的数据为依据做投资相比，有哪些优势和好处？

控弦：交易的决策就是在不确定性中寻找相对的确定性,追逐利润的同时实现对风险的控制，也可以说，这就是一场资金的博弈。一位前华尔街对冲基金经理（Princeton的数学博士）曾和我说过：投资要做得好，要么比别人聪明一点，要么比别人知道得多一点，要么比别人知道得早一点。要比别人聪明是很难的一件事情，剩下比别人知道得更多和更早也可以说是另类数据出现的缘起，因为公开和通用信息基本上大家都在同一起跑线上，已经被充分挖掘并利用，想从中获取超额收益的难度就很大。而来自大数据挖掘的另类数据，一个主要目标就是为用户提供一个领先市场和对手的有效手段，从而形成信息不对称的局部优势，信息差套利也就是拥有信息优势的一方猎杀信息滞后的一方。另外另类数据的源头很多不是来自市场的行情，这样参考另类数据做出的策略会和原来单纯基于行情数据做出的策略有明显的低相关性，这对投资者的策略组合是非常有益的。

七禾网3、您做的大数据挖掘其中的数据来源于哪里？如何保证数据的有效性和准确度？

控弦：数据来源于以下几个方面：（1)我们和国内领先的BAT级别数据体量的大数据公司进行合作，覆盖中国90%以上的手机用户(数量>9亿)；

（2）我们也会购买一些我们认为非常有价值的原始数据成为我们私有数据库的一部分；

（3）通过网络爬虫。

数据有一定历史可以回溯，可以回测其有效性，我们很多数据模型在2017年6月左右做出，跟踪一年以来，一些采用我们数据的机构也能证实这个数据的有效性。比如我们2017年6月建好的一个模型：以股民行为的研究来预警股市的风险区间，结果如下图所示

黑色部分代表风险区间，可以看到从2015年到2017年底，基本上都非常及时提示了大幅度下跌风险的到来。2018年最近的下跌，我们这个模型是4月8日给出的风险预警，4月8日是星期日，如果4月9日把A股平仓，这段时间应该不会太受伤。

七禾网4、请您举例介绍一下，用您挖掘的另类数据在期货投资当中的应用？

控弦：（1）期货仓单。因为期货交割仓库的费用比较高，一些待交割的现货往往没有直接放在交割仓库，而是存放在周边一些便宜的仓库，等到交割日期临近才会转到交割仓库，而交易所公布的交割仓库的仓单其实就不能准确反映实际的仓单状况，我们通过大数据挖掘更加准确地估算实际仓单的规模；

（2）我们可以通过大数据挖掘来实现对相关企业运营状况的日度跟踪，从个体企业到行业，其运营规模到生产销售环节的趋势进行推算和估计；

（3）我们挖掘的多空情绪指数和多空信息集中度指数可以用在期货交易中，有很好的过滤作用，也可以单独用来构建交易策略；

（4）我们可以根据钢厂附近污染指数的变化，以及对环保监测压力指数的跟踪，预测环保限产政策的可能出台，从而构建事件驱动类的策略。