下一代量化投資

對於希望贏得市場競爭優勢的投資者來說，另類數據集可以帶來寶貴洞見，而其潛力尚待開發。這些非常規的信息來源種類繁多，包括信用卡交易、公司盈利電話會議音頻、地理定位信息、新聞檔案的文本信息等。對量化投資者而言，如果巧妙進行整合，這些信息寶庫能夠提升投資策略的有效性。

機器學習為量化投資者提供了一個額外工具，可用以探索和研究經濟問題，並發現數據中的模式。靈活而強大的機器學習框架可用以揭示變量之間的非線性關係及相互作用。在量化投資者構建回報信號、風險模型和構思投資組合構建算法時，機器學習可以發揮難以想像的作用。

自然語言處理（NLP）帶來了數據分析革命，它能以前所未有的速度和規模對字詞和文本進行解碼。基本面分析師可以通過研究券商研報、分析公司報告、與管理團隊會面等方式來蒐集信息，而現在量化投資者可以使用NLP來做情緒分析等類似工作。在這種技術帶來革命性變化的環境中，ChatGPT之類的工具可以對語言進行細緻入微的深度分析，進而填補數據與見解之間的空白。