巴克莱：对冲基金AI和大数据工作指南

若朴 编译整理
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

机器学习、人工智能、大数据正在改变金融市场。

巴克莱（Barclays）银行最近调查了65名对冲基金经理，这些人掌管着6500亿美元的资产，然后形成了一个对冲基金领域的机器学习报告。

这份报告显示，这些对冲基金已经把10%的工作岗位和3%-5%的收入，分配给机器学习和数据领域，而且这些比例还在不断增长。

以下是报告的主要内容：

1、选择对冲基金需谨慎

如图所示，并非所有的对冲基金都有机器学习和大数据策略。62%的基金投入在机器学习领域，54%的投资于大数据领域，同时又大量的基金什么都没有涉及。

2、核心是寻找和清洗数据

想要分析，必须得有数据。对冲基金经理需要从供应商手里购买数据，或者自己收集数据。如果选择自己动手，那就肯定需要进行数据清洗，才能用于支持投资策略。如图所示，有54%的对冲基金正在使用非传统来源的数据，如网络爬虫、卫星和社交媒体产生的数据。

3、工作不是如你想象

在对冲基金中从事机器学习工作是种怎样的体验？你可能主要任务是清洗数据，而不是开发具有自学能力的交易算法。如图所示，对冲基金中大部分机器学习的相关工作，都是基于数据收集和清洗，与实际的投资组合管理没有任何关系。

4、不必担心失业

机器学习会取代对冲基金里的人类岗位么？不要担心。巴克莱在报告中指出，投资组合经理正在使用如图所示的量化方法。其中数据专家的作用仍然非常重要。

【完】

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