数据挖掘在期货行业的应用

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1、期货日报/2008年/3月/26日/第005版专版数据仓库与数据挖掘在期货行业的应用中期研究院随着计算机信息技术的普及，数据仓库与数据挖掘技术在我国金融业(如银行、证券、保险等行业)得到了比较广泛的应用，但是在国内期货行业，由于资金、技术、人员等问题，期货公司还很少涉及这一领域，使其在对市场研究和品种研究上始终面临着一个无法穿越的“瓶颈”。我国期货业数据仓库应用现状我国期货市场历经10多年的磨砺后，如今已经进入发展的“快车道”。期货市场的“火热”和上市品种的不断丰富，吸引了大量的投资者进入。由于

2、期货市场是一个高风险与高收益并存的市场，这就要求期货公司必须在研究上下足功夫，尽量做到对期货市场风险的可控性和可预知性。我们知道，进行期货研究所需要的数据非常多而杂，涉及层面不管是宏观的还是微观的，都要进行充分考虑和分析整合，从而对期货公司建设数据仓库提出了迫切要求，而且对数据进行深度挖掘也成为了期货公司研究的重中之重。期货公司的研究水平达到一定高度后，形成自己的核心竞争力，不仅能对自身客户投资起到一定的引导作用，而且还能吸引更多的投资者参与到市场中来。行业整体研究水平高低会直接影响到市场发展的

3、质量和速度。国际期货市场上，大型优质期货公司如曼氏金融、瑞富都拥有自己的一套专业数据仓库系统，且经常利用数据仓库的数据进行定量分析，撰写研究报告，为客户提供投资方案。目前，国外期货市场运用定量方法进行分析已经非常广泛，因此发展比较迅速，投资者认知水平也比较高。而国内期货市场，虽然近几年交易和持仓规模迅速扩大，期货新品种不断推出，但期货公司整体研究水平并没有紧紧跟上市场对研究的强烈需求。随着我国期货市场的发展，其不可避免地对期货公司的研发水平提出了更高的要求。借鉴国外期货公司的经验，国内期货业整体

4、研究水平上不去的主要原因是绝大部分研究还局限在定性分析上，定量研究方法运用得太少，直接导致期货公司在对客户投资交易的指导上表现得比较差。定量研究较少并非期货公司研究人员不会或者不愿意，而是因为定量研究需要的数据太多，实际能找到或买到的数据太少。同时，定量研究往往不局限在单一品种数据的收集上，还与国内外宏观经济数据有关联。目前，国内期货业没有具体期货品种数据的专业网站和数据仓库，即便是有也只是分散的少量数据，收集数据工作量非常大。期货公司购买的昂贵相关行业数据，也只限于一个品种和行业的数据，缺少宏

5、观经济方面的数据。在当前上市品种不断增加的情况下，这笔支出是一般期货公司难以承受的，这也从另一方面增加了期货公司进行定量研究的难度。研究能力是期货公司发展和体现竞争力的核心，其水平高低不仅会直接影响到公司客户的盈亏，同时也会影响到公司业务的发展。而且随着股指期货的即将推出，期货公司在提供专业化研究服务方面显得更加重要。但是，我国期货行业业务单一，竞争激烈，国内大部分期货公司仍难摆脱亏损局面，或者是盈利能力并没有随着市场发展同步提高，多数公司面临诸多的问题：一是在品种增加、研究人员数量增加有限的情

6、况下，单个研究人员负责的品种越来越多，受能力及精力限制，研究难以深入。二是虽然受市场发展的推动，市场研究开始由普遍信息处理、定性分析上升为定量定性结合，但由于国内相关市场还不成熟，所需的研究数据不仅少，而且公布渠道不通畅，研究人员花费在数据寻找上的时间过多，研究效率极低。三是即使期货公司购买了相关收费的专业资讯服务，但受端口限制，仅有少量人员能使用，第1页共7页相关信息并不能迅速便捷传达到公司其他员工及客户手里，即大量信息无法共享。另外随着新品种的不断推出，单一公司财力无法购买所有品种的相关信息

7、，新品种的研究进度受到较大影响。四是数据处理及分析的方法普遍处在低级水平，大量基础原始数据转化成可用数据的时间过长，无法使用相关分析软件进行分析又导致最终分析的深度不够。五是研究人员的流动（转向业务或交易方面，或者直接离开期货公司或期货业）直接导致期货公司研究水平无法得到有效沉淀和积累。以上存在的种种问题使期货公司的研究难以深入，从而构成了为投资者提供正确投资指导的一块“硬伤”。因此，对数据的收集与挖掘成为了期货公司解决当前存在问题的唯一途径。只有搜集到所需要的数据，然后通过各种方法对数据进行深

8、度研究与挖掘，撰写出高水平的研究报告，才能提高期货公司的整体研究和服务水平。建设数据仓库的功能和目标为了解决期货公司数据收集难的问题，一些有能力的期货公司对数据仓库进行建设非常有必要。数据仓库的概念起源于W.H.Inmon的研究，他把数据仓库定义为面向主题的、集成的、非易失的，随时间变化的数据集合，而且可以支持各种投资管理决策的数据库系统。期货行业数据包括国内外期货品种历史数据、品种基本数据、期货公司营业部交易结算数据、客户交易数据、国内外宏观经济数据等，数据仓库系统能帮助期货公司充分地利用这些