算法你都懂，如何一年赚它几百万

各位数据狮大大，用技术去金融市场赚钱的时代已经到了。

近年来，随着大数据的飞跃式的发展，你们面对的那些数据已经越来越深地开始影响到人类的生活，社交有腾讯大数据，购物有阿里大数据，搜索有百度大数据，出行有滴滴大数据等等。

当数据越来越多地被积累，就需要算法来挖掘出数据的价值。特别是进入到大数据时代，算法显得越来越重要。所以你们的价值就越来越大。但是你们真的发掘出来你们的价值了吗？

让我来举个最简单的例子，一个小盆友会乘法口诀，一个小盆友只会掰指头数数，当老师问：谁能快速回答七乘八等于几的话，我就奖给ta一朵小红花？会口诀的小盆友就会说出来答案，拿到奖品，而另一位小盆友可能正在脱袜子准备掰脚趾头继续数，指头不够没准还会把会乘法口诀的小盆友袜子也脱了。

所以说算法用到正确的位置上，才是算法真正的价值。因为进入到全民大数据的时代后，数据已经不再是门槛儿，最重要的是算法，算法才是真正能够创造生产力的地方。

大数据的兴起冲击着各行各业，带来机遇也带来挑战，没有数据你就没有核心价值。当有了数据作为基础，你要继续需要思考如何让数据变的有价值。过去的2016年的投资市场很惨淡，唯有人工智能大火了一把。从深度挖掘(DeepLearning)技术在图像识别领域的精确识别，迭代决策树(GBDT)在数据挖掘算法比赛中频繁获奖，到AlphaGo在围棋领域打败在人类选手，百度小度机器人在最强大脑的舞台上挑战人类脑王等等，这些事件都是算法领域的突破。

算法，真的已经应用到了各行各业，所以你们在慢慢地改变着人们的生活和习惯，比如说图像识别，自动驾驶，用户行为，金融征信，量化投资等领域，都在发生着变化。

图像识别领域，深度学习算法一军突起，不仅可以进行准确的人脸识别、指纹识别，还可以进行复杂的图像对比。

你们很辛苦，但是依然有好多人不知道你们究竟在干嘛。

好多人不懂你们，但也不怪他们。

但是你需要告诉他们，你们不仅仅是简单的分析数据，你们能做的更多：

2016年参加的光谷人工智能大会上，西安电子科技大学公茂果教授分享的“深度神经网络稀疏特征学习与空时影像变化检测”主题，利用图像识别技术，对比汶川地震前后的卫星照片和光感照片，准确地找到了受到地震影响最严重的区域，即震前和震后地貌发生变化最大的区域，快速地为救援队定位到最需要帮助的地点，解救伤者，投放救援物资，实现这一个伟大壮举的幕后工作者，就是你们这些英雄。

再来说一下自动驾驶领域，可以通过识别路面的状况来实现自动驾驶、自动停车。Uber无人驾驶汽车已经在匹兹堡上路测试，自动驾驶汽车配备了各式传感器，包括雷达、激光扫描仪以及高分辨率摄像头，以便绘制周边环境的细节。自动驾驶汽车有望为人们提供更多的出行方便，改善人类的生活质量，也可挽救数百万人的性命，而实现这个可以称之为人类交通史的变革，也正是有了你们。

用户行为分析，人类有各种各样的行为和需求。衣食住行，吃喝玩乐，都是人的最基本的行为。大多数人的行为是共性的，商家可以收集这些行为数据，通过数据挖掘算法来找到人们行为共性的规律。根据用户的购物行为，商家可以为用户推荐喜欢的商品，这样就有了推荐系统；根据用户对信息的查询行为，可以发现用户对信息的需求，这样就有了搜索引擎；根据用户位置的变化，可以发现用户的出行需求，这样就有了地图应用；针对用户个性化的行为，可以给用户打上标签，用来标注用户的特征或身份，这样就有了用户画像。用户行为分析，让商家了解用户习惯，同时也让用户了解自己，实现这一巨大的商业价值，也是因为有了你们的存在。

你们其实真的可以成为别人眼中的神：

如果你理解不了这句话的意思，那我就这么跟你说：当一个礼拜后别还在纠结情人节买什么东西送给心仪姑娘的时候，你们可能已经通过姑娘的各种数据分析出来姑娘的各种喜好，没准连姑娘喜欢什么颜色的小内内都能算出来，所以姑娘想要什么礼物早就知道了。当你看见他们拿着玫瑰花站在街上的时候，只能怪他自己没本事，所以说，你们的优势超过他们好几条街。

你们的价值真的很大，只不过你们还没有发现罢了。

再说说你们在赚钱这件事儿上的天赋：

反正别的我不知道你们懂不懂，但是我赌你们一定知道懂概率学的人买彩票的中奖几率要超过普通人很多，不服来辩。说句夸张的话，如果把彩票的历史数据库给到你们手里，那么算出下一期彩票号码的成功率只和你们的时间和心情挂钩。

就像我在前文说的一样，如果你们找到合适自己的岗位和工作，你们的你们赚钱的速度真的可以媲美抢银行的劫匪。

众所周知，“算”这个字跟数学脱不了干系，而数学与金融更是密不可分，所以我们来说说算法在金融领域的应用。

我们先来看下金融征信领域，传统信贷业务都是银行核心业务，但由于中国人数众多且小客户居多，银行无法负担为小客户服务的高成本，导致民间信贷的兴起。2014年底互联网金融P2P的开始爆发，贷款需求被满足的同时，却暴露出了违约风险。征信体系缺失，导致很多P2P公司坏账率很高，到2016年底P2P跑路的多达数千家。征信需求，变得非常迫切。比如，某个人想买车但现金不够，这时就需要进行贷款。商家给用户进行贷款时，通过信用风险的评级就能判断出这个用户的还款能力，从而来决定给他贷多少钱，以什么周期还款，减少违约风险。支付宝的芝麻信用分，是目前被市场一致认可的信用评分模型。

量化投资领域，我认为这个领域最复杂的，最有挑战性的，同时也是最有意思的。可以通过量化算法模型实现赚钱，是最容易变现的一种方法。在金融投资领域中，有各式各样的数据，反应的各种金融市场的规则，有宏观数据，经济数据，股票数据，债券数据，期货数据，还有新闻数据，情绪数据等等，金融宽客(Quant)通过分析各种各样的数据，判断出国家的经济形势和个股的走势，进行投资组合算法，实现投资的盈利。

看到这里，我想问问你们，你们脑子里那些聪明的算法有没有被金融行业的魅力撩出些许的荷尔蒙？

那么问题来了，算法大神究竟干什么最有前途？

从上面各个行业的算法应用来说，都有很广阔的应用前景。作为一个算法的研究者，那我们究竟投身到哪个行业更好呢？

这个其实要从多个方面进行考虑，我们的目标是个人价值最大化。那么，你要选择一个自己能够接触到的、完全竞争的、短流程的渠道，利用你的算法技术和对业务的理解实现变现的过程。

其实，满足个人可变现的渠道其实非常有限，你很难通过一个图像识别的算法，直接面向市场进行收钱，你需要有一个承载的产品，而产品研发的过程是非常漫长的。同样地，自动驾驶算法需要汽车生产场商的实验。用户行为分析算法，需要电子商务平台的以用户购买行为进行验证。

量化投资，可以用个人账号在中国二级投资交易市场，完成交易过程。这种方式没有很多的中间环节，你获得交易所的数据，自己编写算法模型，然后用自己的钱去交易，完全自己把握。只要算法有稳定的收益率，你就可以赚到钱。这种变现方法，其实就是量化投资，从金融的角度才是最靠谱的一种变现方法。

金融！！金融！！金融！！

作为IT人，我们懂编程，懂算法，只要再了解金融市场的规则，就能去金融市场赚大钱了。中国的金融二级投资交易市场，是一个不成熟的市场，同时又是情绪化的市场。市场中，每天都存在着大量的交易机会，每天都会有“乌龙指”。量化投资的技术，可以帮助我们发现这些由于信息不对称出现的机会，赚取超额的收益。

那么到底怎么做量化投资呢？。

下面举个例子，一个私募基金，募集了1亿资金准备杀入金融市场。基金经理决定按照投资组合的建模思路，对各类金融资产进行组合配置。下图就反应了各类资产，以均值-方差的标准来创建投资组合，符合资本资产定价模型(CAPM)的原理。

图中，x轴为收益率的标准差，y轴为收益率的均值，图中的点构建了可投资区域，每个点代表一个可投资产品，每条虚线连接的点的集合，就是一个有效的投资组合。

对于，图中近百个点来说，假设每次要配置5种资产做投资组合，那么就是75287520种组合方法；如果配置10种资产，可选方案就是一个非常大的数字了。

我可以用R语言来计算一下，投资组合的数量。

# 100个选5个，做组合
> choose(100,5) [1] 75287520

# 100个选10个，做组合
> choose(100,10) [1] 1.731031e+13

对于金融市场来说，有非常多的金融资产可供我们来选择。中国A股股票有3000多只，基金2000多支， 债券3000多支，期货100多支，还有大综商品，货币市场产品，汇率产品，海外投资市场等。如果把这个多种的资产进行组合，将有无限多的投资组合可以进行选择，是一个无限大的计算量。我们需要利用算法进行组合优化，从而找到市场上最优的投资组合。算法本身，才是最能体现价值的部分。

那么传统的基金是如何进行投资组合的？大多都是靠投资经理的主观投资经验来完成的。在金融市场里，每支基金都配置了不同的资产做组合，我们随便找支基金看看，它的投资组合是如何配置的。比如，华夏成长(000001.OF)基金，它是股债混合型的。数据来源于万得， 2017年2月8日的数据。

从业绩表现来看，这支基金最辉煌的时代在2006-2007年，连续6个月回报101.49%，那么最近1年表现就比较差，不仅落后于沪深300指数，整体排名也都在后面。今年以来收益率0.58%，同类排名144/507；1年收益率-1.45%，同类排名400/487；3年收益11.67%，同类排名378/426；5年收益39.96%，同类排名290/352。

我们再来看一下，这支基金的组合成分，主要是股票和债券。

债券占比 ：

证券名称	占净值比	近3月涨跌
12石化01	2.34%↑	-0.49%
16国泰君安CP008	2.12%↑	-0.03%
16农发01	1.91%↑	-0.08%
10营口港	1.70%↑	-1.59%
09常高新	1.62%↑	-0.65%

股票占比

证券名称	占净值比	近3月涨跌
中工国际	4.09%↑	-0.95%
中国医药	3.85%↑	0.34%
神雾环保	3.81%↑	2.56%
东方网络	2.89%↑	-13.00%
立讯精密	1.52%↑	-1.82%
高能环境	1.42%↑	-14.96%
上汽集团	1.38%↑	7.88%
田中精机	1.31%↑	-12.28%
上海医药	1.25%↑	5.39%
中牧股份	1.21%↑	-4.25%

从市场上几千支的股票和债券中进行选择，并配置不同的权重，之前都是基金经理干的活，那么我们用算法一样也可以干，说不定用算法模型构建的组合业绩会更好。如果我们用算法模型，取代了年薪几百万的基金经理，那么你就能够获得这个收益。最终实现个人价值，从而用算法改变命运。所以，通过金融变现是最靠谱的。

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作者介绍：

民生银行大数据中心数据分析师，前况客创始人兼CTO，10 年IT编程背景，获得多项SUN及IBM技术认证。丰富的互联网应用开发架构经验，精通R ,Java, Nodejs 多种编程语言，掌握大数据处理，数据挖掘等核心技术，有统计和金融的知识积累。熟悉金融二级市场、交易规则和投研体系。多次在互联网及数据分析大会中担任演讲嘉宾。著有《R的极客理想-工具篇》、《R的极客理想-高级开发篇》图书，新书《R的极客理想-量化投资篇》(即将出版)，博客http://fens.me， Alexa全球排名70k。