随着大数据时代来临，基于数据分析的量化投资运作模式正在发生深刻变化。

近日，中译语通CEO在主题为“另类数据：新石油”(Alternative Data: New Oil)大会间隙向记者表示，当前基于数据分析的金融市场交易决策正出现一系列瓶颈，一方面是在不断增加的数据里，非结构化数据占比越来越大，数据来源和数据类型也趋于多样化，但与此同时， 当前金融行业的服务同质化程度也在加大，尤其在黑天鹅事件频出，市场剧烈波动时代，基于同质化的数据信息分析与投资决策正难以战胜数据。

“所以我们需要开辟数据分析+金融交易决策的第二战场。”他透露，即通过分析基于金融交易的非传统性数据(即另类数据)，旨在获取超额的市场收益。

在他看来，相比传统的基本面、财务、历史行情等金融数据分析，另类数据具备实时性高、数据量大、原始等特点。

“比如通过某家餐饮企业的外卖订单量、微信上用户对于企业的评价等社交数据，可以相对更加准确地预判企业当前与未来经营情况，这些数据其实就是一种另类数据，但却提供不同的市场洞察角度。”他透露，这意味着金融市场基于大数据分析的投资交易决策模式正发生新的变化，比如通过比较分析第一手信息数据，优先获取别人没有的独特观察视角与数据分析决策能力。

于洋进一步指出，因此过去5年中译语通始终在大数据领域深耕，积累了大量互联网开放数据、科技数据、金融数据等数据资源，正助力另类数据在金融量化领域的创新应用，其中包括大数据分析与人工智能技术，对全球海量开放非结构化数据进行精细化分析和深度挖掘，构建量化模型，用量化数据计算市场信息、投资者信心等另类数据，为投资者提供投资机会分析，从全球角度制定最佳投资策略。

目前，中译语通构建的上证指数量化模型超过三个月的连续交易预测趋势准确率超过85%、并且能够实现长周期、短周期和每日股指数值进行实时数据计算。

在业内人士看来，随着另类数据应用日益广泛，它还能准确反映市场情绪、市场情感、市场恐慌情绪等原先难以量化的数据信息，为市场交易者提供更高效全面的市场投资交易决策， 比如基于市场涨跌速率变化、股价、股票成交量等因子指标，可以成功分析市场买卖人气；通过对情绪级别、热度、变化程度及速度等信息进行量化，辅以量化方法估算全球投资者的风险资产变化情况、投资态度、投资决策以及风险承受度等指标的综合大数据分析评估，就可以准确了解市场买卖意愿的程度等。

于洋对此表示，当前中译语通正运用NLP金融市场情绪算法，分析政策因子、情绪因子、风控因子和成长因子等多维度参考因子，应用至投资交易、大宗商品贸易、行业监管等不同领域，为投资者提供不同视角的市场洞察分析，发现新的市场投资机会。（文章来源：21世纪经济报道）

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