如何理解金融数据的复杂性

　　金融数据有低信噪比的特点，提取有效信号的难度较大，模型如果调整不够得当，就容易学习“噪音”。由于这一特性，量化投资在模型开发和调校时尤其强调避免过拟合。另外，证券交易数据等时间序列有时序性（时间不可倒流），且金融市场时刻存在博弈，规律具有时变特性。量化投资方法论的目的是用历史数据预测未来，所以一定要避免未来信息的引入，并合理评估历史回测。

　　若按照数据格式对金融数据进行分类，可分为标准化数据和非标准化数据。标准化数据常见比如交易所原始数据、原始行情等；非标准化数据以文本数据为主，包括财经新闻、财经论坛问答、卖方分析师投资报告、第三方机构提供的特殊数据等，相比标准化数据更复杂。为应用于量化策略开发，必须先进行数据清洗等结构化处理。

　　若按照数据来源对金融数据进行分类，可分为价量数据、基本面数据、事件驱动数据和另类数据。

　　价量数据包括一切能从市场交易行为中提取的信息，不局限于股票及其他资产的价格，以及衍生的各项技术类指标，如日间量价数据（日K）、日内量价数据（分时数据）、逐笔数据（股票的每笔成交和挂单数据）。

　　基本面数据既包括宏观基本面、产业链上下游发展、行业发展趋势，也包括上市公司的财务报表等数据。

　　在金融领域，“事件”通常指“可能在短期导致投资者预期发生变化、对公司的基本面或其股票价格产生重大影响的情况”。“事件驱动”指通过预测市场对特定事件的反应不足或过度反应，判断股票价格变化以获取超额回报，如股票回购和股东增持、市场过度炒作。

　　另类数据是相对的概念，目前来看，包括所有非传统来源的新型数据，如ESG数据、社交媒体评论、卫星图像等，在海外已拥有较为成熟的应用。

　　一般而言，数据点及结构化数据越多，越有利于量化投资进行建模。如果某个大事件历史上没有发生过或仅发生过几次，基于过往总结出的“规律”在这个阶段不一定有效，也很难找到合适的数据来训练，进而影响置信度。