精準(zhǔn)預(yù)測(cè)市場(chǎng)?當(dāng)多方安全計(jì)算遇到量化投研
3)樣本集為華興源創(chuàng),用到百度指數(shù)構(gòu)建模型,AUC為0.74,未用到百度指數(shù)構(gòu)建模型(其他入?yún)⒆兞颗c對(duì)照組1一致),AUC為0.73,說(shuō)明百度指數(shù)對(duì)應(yīng)預(yù)測(cè)有提升效果。(具體信息見(jiàn)下圖)
根據(jù)上述案例,我們發(fā)現(xiàn)添加外部的非公開(kāi)信息,確實(shí)能夠提升股票預(yù)測(cè)能力。
對(duì)量化投資來(lái)講,傳統(tǒng)量化投資大部分的時(shí)間都浪費(fèi)在了數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)整理上,且對(duì)外獲取的數(shù)據(jù),由于不清楚數(shù)據(jù)來(lái)源,數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)安全存在重大隱患,量化策略可能因?yàn)閿?shù)據(jù)質(zhì)量(數(shù)據(jù)更新不及時(shí),數(shù)據(jù)獲取方式非法)而帶來(lái)反向影響(觸犯?jìng)(gè)人隱私、由于數(shù)據(jù)缺失造成量化策略不穩(wěn)健)。
利用安全多方計(jì)算的方式,量化公司就可以使用外部數(shù)據(jù)源直接進(jìn)行聯(lián)邦學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)方會(huì)根據(jù)量化投資者需求,前期進(jìn)行數(shù)據(jù)的加工和處理,對(duì)于量化公司來(lái)說(shuō),一是可以有效減少數(shù)據(jù)清洗和整理時(shí)間,二是直接對(duì)接數(shù)據(jù)源,確保了數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)質(zhì)量,三是可以確保業(yè)務(wù)合規(guī),保證量化模型效果穩(wěn)定,四是可以通過(guò)外部數(shù)據(jù),構(gòu)建非公開(kāi)數(shù)據(jù)相關(guān)的量化策略和指標(biāo),獲取更多的超額收益。
展望
本文只是大數(shù)據(jù)量化建模的初探,隱私計(jì)算技術(shù)能夠提供給量化交易更為廣泛、有效的基礎(chǔ)資源、技術(shù)支持,有機(jī)會(huì)促進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)下量化交易策略的快速發(fā)展。本篇文章僅僅是通過(guò)非公開(kāi)信息,利用安全多方計(jì)算技術(shù)對(duì)量化研究工作進(jìn)行的初步探究,探究方法還比較粗糙,后期作者將基于安全多方計(jì)算對(duì)量化交易進(jìn)行更加深入的探究和分析,希望感興趣的朋友們持續(xù)關(guān)注后續(xù)相關(guān)系列文章。

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