大數(shù)據(jù)環(huán)境下證券公司的小數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

1、大數(shù)據(jù)環(huán)境下證券公司的小數(shù)據(jù)戰(zhàn)略隨著信息技術(shù)的進(jìn)步，以及移動(dòng)通信、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，人類社會(huì)所擁有的數(shù)據(jù)面臨著前所未有的爆炸式增長，信息社會(huì)也因此進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代。飛速增長的大數(shù)據(jù)不僅改變著人們的生活與工作方式，也給經(jīng)濟(jì)發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步帶來了新的機(jī)遇，引起了科學(xué)研究模式的根本性改變。同時(shí)，也給當(dāng)前的信息技術(shù)帶來了巨大挑戰(zhàn)。在中國，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、金融界迅速跟進(jìn)，進(jìn)行了包括開源構(gòu)架為代表Hadoop的全新升級(jí)，在經(jīng)過2013年的硬件、軟件和技術(shù)的升級(jí)，大數(shù)據(jù)從概念走向了應(yīng)用。一、大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、安全問題及在證券公司的應(yīng)用進(jìn)展（一）大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)提到大數(shù)據(jù)，人們經(jīng)常用海量化（Volume）

2、、多樣化（Variety）、快速化（Velocity）來描述大數(shù)據(jù)，同時(shí)也伴隨有高風(fēng)險(xiǎn)、耗資巨大、運(yùn)行耗時(shí)多的IT投資等特點(diǎn)。越來越多的企業(yè)從大數(shù)據(jù)的分析中獲利，并獲得快速成長。但另一方面，數(shù)據(jù)容量增長的速度大大超過了硬件技術(shù)的發(fā)展速度，引發(fā)了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)處理的危機(jī)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)構(gòu)成，對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析處理算法和軟件提出了挑戰(zhàn)。同時(shí)，為了能及時(shí)把握市場動(dòng)態(tài)，快速制定出合理準(zhǔn)確的生產(chǎn)、運(yùn)營、營銷策略，進(jìn)而提高企業(yè)的核心競爭力，對(duì)大數(shù)據(jù)的快速處理分析，將為企業(yè)實(shí)時(shí)洞察市場變化、把握市場先機(jī)提供決策支持。但大數(shù)據(jù)的好處來源于它的驅(qū)動(dòng)價(jià)值（Value），應(yīng)用算法和預(yù)測

3、模型來解決具體的商業(yè)問題，使得“數(shù)據(jù)價(jià)值化”成為企業(yè)提供競爭力的下一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。（二）大數(shù)據(jù)的安全問題移動(dòng)通信、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展帶來了海量的數(shù)據(jù)，它一方面使社會(huì)更加民主化，人們之間的交往更加社會(huì)化；但另一方面，為了爭奪和保全企業(yè)的核心數(shù)據(jù)，各類竊聽門事件陸續(xù)爆發(fā)，員工的隱私、公司的機(jī)密等一系列數(shù)據(jù)安全的關(guān)鍵詞不斷被提起?；ヂ?lián)網(wǎng)在帶來便利的同時(shí)也使得隱私更加透明化，個(gè)人在享受了大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來便利的同時(shí)，也有信息遭到侵犯的隱憂。（三）大數(shù)據(jù)在證券公司的應(yīng)用發(fā)展1、大數(shù)據(jù)在證券公司的個(gè)性化服務(wù)大數(shù)據(jù)在證券公司加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管控、精細(xì)化管理、服務(wù)創(chuàng)新等轉(zhuǎn)型發(fā)展中別具現(xiàn)實(shí)意義，是實(shí)現(xiàn)向信息化券商轉(zhuǎn)型

4、的重要推動(dòng)力。大數(shù)據(jù)能夠加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)的可審性和管理力度，在“普惠金融”的要求下，證券公司可以利用互聯(lián)網(wǎng)金融思維，將股權(quán)眾籌模式引入券商業(yè)務(wù)之中。股權(quán)眾籌與新三板市場的結(jié)合可以很好地解決小微企業(yè)貸款的風(fēng)險(xiǎn)管理問題，而大數(shù)據(jù)技術(shù)是解決上述問題風(fēng)險(xiǎn)控制的利器之一。此外，大數(shù)據(jù)在證券公司客戶服務(wù)方面別具風(fēng)格，能夠?qū)崿F(xiàn)客戶的精細(xì)化管理。當(dāng)前中國證券業(yè)以客戶為中心的管理改革已經(jīng)起步，在“以客戶為中心”的理念指導(dǎo)下，通過對(duì)客戶消費(fèi)行為模式的分析，提高客戶轉(zhuǎn)化率，開發(fā)出不同的產(chǎn)品以滿足不同客戶的市場需求，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理和差異化競爭。在過去幾年里，越來越多的證券公司采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法進(jìn)行有針對(duì)性的服務(wù)來降低風(fēng)險(xiǎn)和提

5、高業(yè)績。他們執(zhí)行特殊的數(shù)據(jù)分析程序來對(duì)一系列的資料進(jìn)行收集、存儲(chǔ)、管理和分析大數(shù)據(jù)集，識(shí)別關(guān)鍵業(yè)務(wù)觀察，以便給客戶提供更好的決策?？衫玫慕鹑跀?shù)據(jù)源包括股票價(jià)格、外匯和衍生品交易、交易記錄、高頻交易、無結(jié)構(gòu)化新聞和文本、以及隱含在社會(huì)媒體和網(wǎng)絡(luò)中的消費(fèi)者信心和商業(yè)情緒等。2、證券公司積極備戰(zhàn)大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，很多證券公司厲兵秣馬，開始搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)。對(duì)于證券公司而言，要快速整合公司內(nèi)外部海量數(shù)據(jù)資源，通過數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析的手段，為公司在風(fēng)險(xiǎn)控制、業(yè)務(wù)創(chuàng)新、和客戶的精細(xì)化管理方面提供決策依據(jù)，幫助公司在高頻交易、小額信貸、精準(zhǔn)營銷等領(lǐng)域加速推進(jìn)。同時(shí)挖掘?qū)崟r(shí)和非實(shí)時(shí)的計(jì)算分析

6、能力，為企業(yè)提供全周期的低成本高性能的商業(yè)智能平臺(tái)支持。一個(gè)公司在進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析中，需要投資許多服務(wù)器，為了得到不同的數(shù)據(jù)，需要使用復(fù)雜的分析機(jī)器和數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用軟件來搜索網(wǎng)絡(luò)，這些數(shù)據(jù)包括客戶投資及交易行為的分析、潛在客戶及流失客戶的信息等。所有這些數(shù)據(jù)進(jìn)入一個(gè)中心數(shù)據(jù)倉庫，再利用復(fù)雜的算法進(jìn)行分類和處理，并將它們詳細(xì)地展示出來。圖1為大數(shù)據(jù)的技術(shù)架構(gòu)圖，給出了從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)解釋的路線，對(duì)證券公司建立技術(shù)結(jié)構(gòu)具有一定的借鑒作用。圖1：大數(shù)據(jù)的技術(shù)架構(gòu)3、當(dāng)前大數(shù)據(jù)應(yīng)用所面臨的困難。大數(shù)據(jù)的前景是誘人的，但如果想利用大數(shù)據(jù)來為企業(yè)做實(shí)實(shí)在在的事情卻面臨很多困難。首先大型證券公司為了

7、實(shí)現(xiàn)內(nèi)部資源共享、提升整體數(shù)據(jù)管理效率，往往會(huì)部署多個(gè)數(shù)據(jù)中心。一般需要部署分布式云數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心即時(shí)服務(wù)，從而提升IT服務(wù)質(zhì)量和多個(gè)數(shù)據(jù)中心的整體IT利用率。而分布式云數(shù)據(jù)中心又包括私有云、公有云和災(zāi)備。隨著產(chǎn)生越來越復(fù)雜數(shù)據(jù)流的設(shè)備和交易的增長，有效地利用企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)是未來競爭的優(yōu)勢之一。大數(shù)據(jù)的上述應(yīng)用使得企業(yè)可以從不同的方面獲利，但這些設(shè)備和軟件需要耗費(fèi)大量的財(cái)力物力，不少證券公司在大數(shù)據(jù)方面的人才儲(chǔ)備方面也明顯不足，因此對(duì)籌建大數(shù)據(jù)平臺(tái)只能望而卻步。對(duì)于證券公司尤其是中小證券的很多實(shí)際問題來說，小數(shù)據(jù)是足夠的，可以暫時(shí)在各方面條件受限的現(xiàn)實(shí)情況下分析小數(shù)據(jù)，從小數(shù)據(jù)的分析中獲

8、利。事實(shí)上，商業(yè)效益隱含于所有數(shù)據(jù)中，數(shù)據(jù)量的大小并不是最關(guān)鍵的。無論是擁有大數(shù)據(jù)還是客戶的簡單交易數(shù)據(jù)，所關(guān)心的是想得到的商業(yè)結(jié)果以及如何分析這些數(shù)據(jù)。二、小數(shù)據(jù)的來源、特點(diǎn)及應(yīng)用（一）小數(shù)據(jù)的來源小數(shù)據(jù)的概念最初是康奈爾大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Deborah Estrin提出的。她的研究發(fā)現(xiàn)來源于年邁父親的細(xì)微變化，她從父親2013年去世前幾個(gè)月的數(shù)字社會(huì)脈動(dòng)中看到了信號(hào)的異常父親停止了發(fā)送電子郵件，去超市購物的次數(shù)逐漸減少，在附近散步的距離越來越短。然而這些細(xì)微的異常變化卻沒能顯示在醫(yī)生的心電圖中心電圖顯示健康狀況正常。這啟發(fā)Estrin開始研究小數(shù)據(jù)，從日常生活的小數(shù)據(jù)中尋找異常之處，并把它

9、當(dāng)作一種新的醫(yī)學(xué)證據(jù)。小數(shù)據(jù)并不是指數(shù)據(jù)量小，而是根據(jù)客戶的特定需求，有針對(duì)性地找出能夠給客戶提供決策支持的客觀依據(jù)，從而達(dá)到服務(wù)客戶的目的，它的存在對(duì)于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展、更加準(zhǔn)確地滿足客戶需求具有非常重要的作用。（二）小數(shù)據(jù)的特點(diǎn)小數(shù)據(jù)是在數(shù)量和格式方面易收集的、易處理、易操作的數(shù)據(jù)。與大數(shù)據(jù)類似，目前對(duì)小數(shù)據(jù)的概念還沒有明確的定義，一般可以認(rèn)為，小數(shù)據(jù)具有及時(shí)、有用、可組織、可包裝和可視化的特點(diǎn)，對(duì)于使用者來說，小數(shù)據(jù)具有易收集、易理解和易操作的特點(diǎn)。小數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析在深度上比大數(shù)據(jù)更勝一籌，能提供比大數(shù)據(jù)更精確的信息?？梢灶A(yù)料，未來將是小數(shù)據(jù)發(fā)展的一個(gè)大機(jī)遇。小數(shù)據(jù)利用的提升，使得企業(yè)

10、可以高效地利用他們的現(xiàn)有資源，從而避免了購買大數(shù)據(jù)處理機(jī)器所帶來的財(cái)力超支。（三）小數(shù)據(jù)的應(yīng)用客戶關(guān)系管理系統(tǒng)是小數(shù)據(jù)應(yīng)用的首要選擇。客戶關(guān)系管理是企業(yè)用來管理他們當(dāng)前客戶和潛在客戶的系統(tǒng)，該系統(tǒng)為企業(yè)提供了中心化存儲(chǔ)、查看和組織客戶信息的場所，能夠幫助銷售人員更高效地進(jìn)行銷售?？蛻絷P(guān)系管理不僅能夠幫助銷售人員完成銷售任務(wù)，而且能增加客戶的忠誠度和滿意度，讓中小企業(yè)更加有利可圖。通過對(duì)客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)的分析，可以分析出決策者如何制定合適的方案，告知企業(yè)能夠獲取最高潛在收益的方向所在，使企業(yè)能更好的理解客戶、與客戶建立良好的關(guān)系。舉例而言，客戶打電話購買企業(yè)的產(chǎn)品或想得到企業(yè)的技術(shù)支持，如果第一

11、次沒能解決，第二次接電話的雇員不同于第一次，客戶一般需要重新將他們的問題敘述一遍，這就降低了客戶體驗(yàn)。如果通過客戶關(guān)系管理，將客戶第一次的需求進(jìn)行存儲(chǔ)，使得雇員每次傳遞始終如一的、高質(zhì)量的服務(wù)，在此過程中能夠鞏固客戶關(guān)系和增強(qiáng)客戶忠誠度。這樣就能實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)的無縫對(duì)接，實(shí)現(xiàn)客戶和雇員的實(shí)時(shí)全貌觀。（四）小數(shù)據(jù)的安全問題相對(duì)于大數(shù)據(jù)對(duì)隱私的無止境侵犯，小數(shù)據(jù)在保護(hù)客戶隱私方面占據(jù)主動(dòng)，能夠很好地解決隱私問題。由于小數(shù)據(jù)對(duì)內(nèi)是客戶個(gè)人數(shù)據(jù)的集合，而任何對(duì)外的數(shù)據(jù)輸出，都可以通過預(yù)先設(shè)定的授權(quán)程序給定，對(duì)于企業(yè)而言，只要在企業(yè)內(nèi)部控制好對(duì)于客戶數(shù)據(jù)分析的授權(quán)，就可以有效地保護(hù)客戶的隱私。三、大數(shù)據(jù)與

12、小數(shù)據(jù)的區(qū)別和聯(lián)系大數(shù)據(jù)通常指千兆字節(jié)和艾字節(jié)度量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的組合，其海量化、多樣化和快速化的特點(diǎn)使得大數(shù)據(jù)非常難以掌控。大數(shù)據(jù)可以通過發(fā)現(xiàn)客戶行為的隱含模式，如預(yù)測總統(tǒng)大選、預(yù)測世界杯比賽的結(jié)果等。而小數(shù)據(jù)則是在沒有大數(shù)據(jù)分析所常用的各種系統(tǒng)的情況下，達(dá)到能操作的結(jié)果。表1列出了大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)類型等多個(gè)層面上的區(qū)別。表1：大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)特征對(duì)比分類大數(shù)據(jù)小數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)來源于非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)資源社會(huì)媒體傳感數(shù)據(jù)視頻影像等傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)，包括客戶關(guān)系管理系統(tǒng)交易數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)交易數(shù)據(jù)海量化太字節(jié)()拍字節(jié)()艾字節(jié)()澤字節(jié)()吉字節(jié)()太字節(jié)()多樣化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

13、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)快速化實(shí)時(shí)性需要即時(shí)反應(yīng)接近實(shí)時(shí)不需要立即反應(yīng)價(jià)值化復(fù)雜、先進(jìn)預(yù)測分析商業(yè)智能分析數(shù)據(jù)存放位置云存儲(chǔ)離線存儲(chǔ)SQL服務(wù)器等數(shù)據(jù)庫局部計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)收集目標(biāo)沒有特別的目的性為了達(dá)到預(yù)期結(jié)果而收集數(shù)據(jù)重點(diǎn)廣度深度在進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析和處理中，從開始使用到最終產(chǎn)生效益需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和財(cái)力，特別是需要大數(shù)據(jù)在線分析來達(dá)成目標(biāo)和傳遞個(gè)性化體驗(yàn)的情況下，這在一定程度上造成大數(shù)據(jù)的應(yīng)用成本偏高且特別難以推廣。在這種情況下，如果能做好小數(shù)據(jù)的處理和分析，企業(yè)同樣能夠獲得利潤。當(dāng)然，在財(cái)力、人力和物力運(yùn)行的情況下，能夠兼顧大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)的分析，做到數(shù)據(jù)的優(yōu)勢互補(bǔ)，則能夠創(chuàng)造更多的利潤。圖2給

14、出了大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)量方面及效率對(duì)比圖，可以看出，在中間重疊的區(qū)域，大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)的分析功效難分仲伯，大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)的優(yōu)勢互補(bǔ)將是企業(yè)的最好選擇。圖2：大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)量方面及效率對(duì)比圖四、小數(shù)據(jù)在證券公司的應(yīng)用（一）小數(shù)據(jù)在經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)方面的應(yīng)用不同于大數(shù)據(jù)，小數(shù)據(jù)是現(xiàn)成的可以利用的資源，證券公司可以通過網(wǎng)絡(luò)媒體了解客戶投資需求和偏好以及他們對(duì)于某投資行業(yè)的看法等，通過分析客戶的反饋，提高企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量，還可以通過互聯(lián)網(wǎng)信息來分段和精選客戶。傳統(tǒng)意義上，證券公司通過降低傭金來挽留客戶，但最終往往得到一批無效客戶，并引起了行業(yè)的惡性競爭，嚴(yán)重?fù)p害公司利益和行業(yè)形象，2014年初的零傭金已引

15、起證監(jiān)會(huì)的緊急叫停。通過對(duì)客戶的分析可以得知，資金量大的客戶換手率不一定高，而真正換手率高的客戶通常會(huì)有很多個(gè)性化需求。中小證券公司在有限的市場和銷售資源的條件下，可以利用智能過濾和分段工具找到最佳客戶。通過對(duì)客戶投資類型的分析，為客戶提供量身定制的服務(wù)，一方面可以增加客戶的滿意度和忠誠度，另一方面也可以提高證券公司的效益。在互聯(lián)網(wǎng)金融和信息技術(shù)的沖擊下，證券公司作為金融中介的職能將有所改變。證券公司未來的經(jīng)營模式將以通道為基礎(chǔ)，服務(wù)與交易相融合的經(jīng)營模式將成為主流。擺脫傳統(tǒng)依靠收取交易傭金的方式，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)多樣化，是證券公司尋求業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型發(fā)展的必然選擇。任何差異化的業(yè)務(wù)服務(wù)創(chuàng)新均有賴于對(duì)客戶信息

16、的了解，券商可以通過數(shù)據(jù)模型對(duì)現(xiàn)有客戶交易數(shù)據(jù)、客戶服務(wù)數(shù)據(jù)、行情數(shù)據(jù)、金融資訊等進(jìn)行分析，同時(shí)對(duì)潛在客戶的數(shù)據(jù)、用戶行為記錄產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，實(shí)現(xiàn)有效的客戶關(guān)系管理。（二）小數(shù)據(jù)在營銷服務(wù)方面的應(yīng)用營銷服務(wù)方面，針對(duì)產(chǎn)品、服務(wù)、客戶洞察的精細(xì)化和個(gè)性化，證券公司可以從客戶出發(fā)，從客戶數(shù)據(jù)著手提取客戶價(jià)值等核心信息，并對(duì)核心信息進(jìn)行細(xì)分，再做精準(zhǔn)營銷、個(gè)性化的處理，進(jìn)而針對(duì)客戶開展?fàn)I銷策劃和營銷行動(dòng)。券商可以從服務(wù)渠道優(yōu)先、交易渠道優(yōu)先、關(guān)懷活動(dòng)優(yōu)先等方面入手，研究細(xì)分群體的潛在投資偏好和需求，打包服務(wù)產(chǎn)品，組裝成套餐，提供不同細(xì)分客戶群體的解決方案。一般而言，以客戶為中心和公司利潤增長

17、是一對(duì)矛盾體。要以客戶為中心，就需要改變以產(chǎn)品為中心的模式，做到信息披露公開，舍棄將“不透明的口袋”作為收入和利潤來源的模式，積極應(yīng)對(duì)因此而造成的利潤下降的壓力。在這一過程中，對(duì)客戶數(shù)據(jù)分析這一技術(shù)的變革將是成功的重要因素。通過建立潛在客戶識(shí)別模型和新增客戶質(zhì)量評(píng)估模型識(shí)別出公司的潛在客戶，通過建立客戶渠道偏好模型、客戶購買傾向預(yù)測模型、客戶投資能力評(píng)價(jià)模型、產(chǎn)品關(guān)聯(lián)分析模型、客戶滿意度評(píng)價(jià)模型和客戶忠誠度評(píng)價(jià)模型等提高客戶的黏性和忠誠度，通過建立客戶流失預(yù)警模型、沉默客戶盤活模型和核心客戶保有模型等有效防止客戶的流失。通過這些服務(wù)，可以改善公司的服務(wù)，提高客戶滿意度，同時(shí)提高員工的生產(chǎn)能力，

18、進(jìn)而提高公司的競爭力，達(dá)到獲取利潤的目的，有效地解決了以客戶為中心和公司利潤增長的矛盾。（三）在量化投資方面的應(yīng)用小數(shù)據(jù)在量化投資方面顯示出數(shù)據(jù)挖掘的深度?？梢詡€(gè)股期權(quán)隱含波動(dòng)率為例說明小數(shù)據(jù)在量化投資方面的應(yīng)用。波動(dòng)率是衡量金融產(chǎn)品在某一時(shí)間段內(nèi)價(jià)格變動(dòng)程度的數(shù)值，也是衡量市場變動(dòng)速度的數(shù)值。自從2013年12月個(gè)股期權(quán)模擬測試以來，證券公司和投資者都對(duì)其正式上線翹首以盼。期權(quán)作為一種風(fēng)險(xiǎn)管理的工具，以其高杠桿性、多策略性吸引著投資者，為投資者提供了一種全新而又高效的風(fēng)險(xiǎn)管理手段。在運(yùn)用期權(quán)定價(jià)模型對(duì)衍生品進(jìn)行定價(jià)時(shí)，決定期權(quán)價(jià)格的幾大因素如標(biāo)的物價(jià)格、到期時(shí)間、利率和股息等確定以后，只有隱

19、含波動(dòng)率是未知的。而隱含波動(dòng)率是投資者對(duì)未來波動(dòng)率的預(yù)測，它是市場價(jià)格的真實(shí)映射。作為投資者信息的集散地，金融市場中每天的交易數(shù)據(jù)反映了供求雙方從歷史數(shù)據(jù)和最新資訊中獲取各種信息后形成的預(yù)期，包含了信息容量最大和最可靠的事前預(yù)測信息，此時(shí)便可以根據(jù)研究的需要，選取不同時(shí)間的交易數(shù)據(jù)信息構(gòu)成時(shí)間序列，從而預(yù)測出隱含波動(dòng)率。這種利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行期權(quán)價(jià)格計(jì)算和預(yù)測的方法，是金融量化投資的一個(gè)縮影，顯示了小數(shù)據(jù)在預(yù)測和定價(jià)方面的良好效果。五、小數(shù)據(jù)在證券公司的未來發(fā)展（一）小數(shù)據(jù)的未來趨勢通過數(shù)據(jù)分析提供銷售水平和服務(wù)質(zhì)量，是證券公司未來發(fā)展的重要手段。目前國內(nèi)對(duì)于小數(shù)據(jù)的分析和利用仍然處于低級(jí)階段。

20、對(duì)小數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用大致可以分為三個(gè)層次：第一層次是對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的全面分析，其中涉及到模型建立、各類數(shù)據(jù)在模型中的占比等。目前大部分證券公司對(duì)數(shù)據(jù)的利用處于這一層次。第二層次是對(duì)數(shù)據(jù)變量的全面把握，能夠利用數(shù)據(jù)進(jìn)行遠(yuǎn)期預(yù)測，如股票未來走勢預(yù)測、客戶資產(chǎn)管理預(yù)測、客戶流失和忠誠客戶的預(yù)測等。第三層次是考慮小數(shù)據(jù)的人文因素，在數(shù)據(jù)分析日臻完善的基礎(chǔ)上，引入社會(huì)、心理、人文等因素，能使得數(shù)據(jù)的分析結(jié)果更加準(zhǔn)確。（二）小數(shù)據(jù)預(yù)測對(duì)人才的要求小數(shù)據(jù)并不是數(shù)據(jù)量小，而是數(shù)據(jù)針對(duì)性強(qiáng)。為了使得數(shù)據(jù)分析的結(jié)果更加準(zhǔn)確，從而做出有預(yù)測性、有價(jià)值的分析。小數(shù)據(jù)分析人員要求具備統(tǒng)計(jì)學(xué)、商業(yè)分析和自然語言處理能力，能夠?qū)?shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等多方面的知識(shí)全方位掌控。對(duì)于金融行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員來說，需要對(duì)相關(guān)金融知識(shí)和其所涉及到的數(shù)學(xué)背景有很深的理解，能夠快速進(jìn)行編程計(jì)算。以個(gè)股期權(quán)為例，為了更準(zhǔn)確地計(jì)算隱含波動(dòng)率，小數(shù)據(jù)分析師需要熟悉期權(quán)定價(jià)所需要的模