04 中国大数据 产业链投资机会分析 整体来看，大数据产业涉及的领域包括数据生成、数据存储、数据处理以及数据应用等；其产品与服务则包括硬件产品、基础软件、应用软件、信息服务等，以下分别从这几个方面分析大数据产业链的投资机会...软件层面投资机会分析 基础软件投资机会分析 虽然最近几年，在传统数据库软件市场，国产数据库比重持续提升，但Oracle、IBM、Microsoft和Sybase依然牢牢占据国内数据库软件市场的前四位，拥有超过...应用软件投资机会分析 依靠对客户需求的了解、强大的客户关系资源等优势，分析认为国内IT企业的投资机会将主要集中在应用软件层。...受益于客户资源优势与本地化服务的优势，中国大数据投资机会将重点集中于应用软件层和信息服务层。 前瞻判断，大数据时代国内投资潜力最大的将是智能分析软件（BI）与信息安全领域。...大数据产业投资热度分析 大数据产业投资热潮 近年来，各大IT企业一方面通过并购以后进行技术整合，另一方面依靠企业自身的研发实力，纷纷推出自身的大数据分析产品。
基于索引技术，向量数据库通过自身的各类向量操作，如向量相加、相似度计算和聚类分析等，使得用户能够对向量进行高效搜索。 至于向量数据库的底层存储，实际上相比于索引技术来说，显得不那么重要。...事实上，很多数据库都可以直接添加索引模块来实现高效向量搜索。而现有数据库，尤其是基于列式存储的实时分析数据库，本身便具有卓越的数据压缩率。...这也是为什么网络上纷纷流传新晋向量数据库 Chroma“仅仅”是在著名实时分析数据库 ClickHouse 上封装了一层而已。...PostgreSQL 可以被认为是开源数据库领域的黄金标准，在数据库的各个赛道，包括事务处理、在线分析、流处理、时序分析、空间分析等方面，都有着相当完整的支持。...与其投资新的向量数据库项目，还不如关注现有数据库中哪些加上向量引擎可以变得更加强大。向量数据库，不要投资！不要投资！不要投资！
截止今天为止，红杉资本中国总共进行了超过494次投资，其中投资最多的方向是企业服务、电子商务和医疗健康、金融。 ? 其中主要集中的投资阶段是A轮、B轮和C轮。 ?...红杉资本中国所投资的项目中，对部分项目进行了持续的投资，其中电子商务和本地生活、企业服务的项目更多得到了持续的投资。 ---- ?...2015年后，红杉资本中国投资的项目主最多的方向是企业服务和医疗健康、教育和金融。 ? 2015年后，红杉资本中国的投资主要集中在A轮、B轮和C轮，较2015年之前更加注重C轮项目的投资。 ?...投资的金额大小主要集中在数千万元人民币级别和数亿元人民币级别，对比2015年之前的数据，加大了单笔亿元项目的投入。 ?...经过一次分析完IDG后，这次又分析了红杉中国，发现中国的互联网基本被IDG系瓜分完了，因为红杉和IDG非常有渊源和联系。 本文来源：钱塘号
让我们进行一个常见的分析，您可能自己就可以完成这个分析。假设您想分析股票绩效，那么您可以： 在 Yahoo 金融专区找一支股票。 下载历史数据，保存为 CSV 文件格式。...工具准备 IPython 库是使用 Python 的数据科学家的重要工具之一。该工具与 Excel 的最大不同在于，您可以使用它以交互方式探索来自某个交互式提示符的数据和分析。...Pandas 投资组合相关性的年度线性图 另一个查看数据的方法是记下日收益率并绘制年度线性图。...战胜股市 在完成两个时间系列的图表后，下一步分析是查看与市场投资组合相对的产品投资组合。...进一步的分析涉及到确定 alpha、beta、预期收益，以及进行 Fama-French 和有效边界优化之类的高级分析。 本文中，Python 用于执行临时应急的投资组合分析。
不过，这已经是投资经理2019年之前的工作模式了，原数据认为，大数据分析时代的来临，即将颠覆投资机构的评估方法和手段。 1....未来可以通过数学算法投资工具，批量自动生成更加精准的分析结果，而且可以根据原始数据的不同类型，选择合适的数学模型进行匹配验证，让我们的投资决策更加精确和有说服力，同时也有利于后期分析结果的可视化输出。...原数据团队通过对目标公司数据仓库中的原始信息进行提取、清洗、建模、运算、分析、验证，帮助投资和监管机构还原互联网企业真实数据水平。...原数据团队认为，未来五年，随着大数据分析技术的广泛应用，投资机构从业人员的工作效率会提升百倍，传统的信息数据收集工作由智能算法工具替代，一秒钟就可以生成统计分析结果，且数据可视化，企业动态预警跟踪，一目了然...期待大数据分析技术未来在投资决策中的广泛使用。（原数据团队odatadd.com）
另一家是MOAC， 创始人周沙(井底望天)，区块链技术专家，硅谷资深投资人, 陈小虎，区块链技术专家。MOAC的交易速度可以达到5000次每秒，而且完全兼容以太坊，支持BTC/eth跨链。
数据显示，从2008年进入风险投资领域以来，腾讯10年间累计投资376家企业，远超同期阿里巴巴185家以及百度111家企业。...通过对数据的进一步分析，可以发现在2010年之前BAT对外投资一直不温不火，可以推断此时BAT仍然将大部分精力用于自己的核心业务板块。...也在此时，腾讯投资公司总数迅速的与身后的百度、阿里拉开差距。 ? 在对腾讯投资企业时间的分析中，我们明显能够发现其数量呈震荡上升态势。...对BAT所投资的公司进行行业分析发现，三家公司涉猎的行业颇多，从体育运动到企业服务，从电子商务到工具软件，十分庞杂。...在对BAT投资企业的金额进行分析时（因部分投融资数据未公布，仅供参考），我们可以看到，在单独或者联合出资高达一亿美元及以上的投资中，腾讯以65家居首，阿里巴巴以50家紧随其后，百度以18家垫底。
量化投资应该就是在这种背景下提出的，应该说，量化投资就是互联网金融一直在走的一条路。...因为，他需要对互联网工具的深度和复杂应用，我们也可以理解这就是大数据挖掘和云计算的金融应用，并且最终实现的是对投资品种的预算以及计算机的自动套利交易。当然，这种工具也曾经助推过股灾。 ...3.基于互联网技术和金融深度理解的量化投资：我认为未来互联网金融未来最重要的方向还是在量化投资上，技术和金融的深度结合，还是如何利用高效的技术做分析。...虽然量化投资不能解决所有问题，但在一定的时间段内还是能够给金融机构带来相当丰厚的收益。人的作用更多的是如何优化量化投资的逻辑。...我认为量化投资的关键除了数据、技术以外，最关键的就是用什么数据、给什么权重、用什么算法处理，这个算法的更新频率。
大数据置业投资神器 ━━━━━━━━━━━━━━━━ 中国香港是个寸金寸土的地方，对大部分人来说，买房子是一项很大的投资。...但你们有没有发现，当我们真正购买房子的时候，这些信息和数据你都能拿到吗？如果信息足够的话，你又知不知道每个因素对房价的影响分别有多大？如果不懂如何分析，最终你将可能被众多指标搞昏头脑。...如果追溯历史，中国风水从根本而言，就是一门大数据收集，计算并加以分析的学问。风水讲求观察各种地貌，了解地气走向，实际上就是用数据的方式去研究哪些类型的环境适合人们安居乐业。...从大数据的角度去看，风水这门学问居然也快被颠覆了，而且也沒有想像中那么神秘。我们可以根据这些数据对自己居住的房子和社区有更客观的了解，帮助你投资更适合你而又物有所值的房产。...（本文于2015年4月16日发表于中国香港信报） PPV课其他精彩文章： ---- 1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构 2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案
没等你听说，他们的课余小项目就变成了新创企业，两位青涩少年从投资者那里筹集到了大笔资金，入驻了高档写字楼，组建了一家让他们一夜之间至少在账面上成为百万富翁的公司。...特纳和温伯格希望通过收集和分析海量的临床数据，打入医学界最为复杂、最需要研究、也是最艰难的一个领域：癌症治疗。...经常与他们同行的，还有克里施纳·耶什万特（Krishna Yeshwant），他是一名医生和谷歌风投公司的合伙人，专业从事生命科学投资。...谷歌风投公司的投资不仅提升了Flatiron的信誉，还让它有本钱收购为肿瘤医学创造EMR服务的Altos Solutions公司。...谷歌表示，给Flatiron投资的原因之一，是想让一个前景光明的领域快点出成果。
与其他平台相比，Monja的定位在专注于机构投资者和投资分析方面，与我们在之前提到过的更加专注于交易的Orchard形成很好的互补，因此不排除作为Orchard的分析工具插件存在进驻Orchard，同时快速进入...如今，平台很多，组合也很多，机构该如何选择，机构往往不清楚自己的损失，Monja通过大数据分析来处理借贷市场的复杂性，比较标杆的好坏利用两方面的数据，一个是平台购买，一个是投资人的历史数据，Monja依靠大数据提供三个工具进行管理...2、投资分析工具——降低违约率。 3、大数据分析工具——预测借贷人行为。...通过以上的分析可以使投资者清楚自己的资产组合情况。...来源：36大数据 1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章 4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章
我想结合量化投资的理念以及国外量化投资的发展和大家分享对中国量化投资发展的几点看法。 1.量化投资的核心是风险的量化管理。 理性的投资者在投资时追求的不只是收益，更重要的是对风险的管理。...现代金融的理论创新基本上都是围绕着金融风险的管理展开的，比如Markowitz的投资组合理论和Sharpe的资本资产定价模型。去年的诺贝尔奖得主Fama提出了基于风险要素分析的投资模型。...2.大数据处理技术的发展给量化投资提供强大的技术支持。 有很多学者将计算机以及互联网的出现称之为第三次工业革命。在这个信息科技高速发展的变革时代，每个行业都面临着大数据时代带来的挑战。...在投资业，各种渠道提供的海量信息以及高频金融交易数据都在深刻地影响这个行业的发展以及金融市场的有效性。信息系统的发展以及统计工具的进步，都为投资者提供了一种向大数据要收益的可能性。...在大数据时代背景下，各种针对大数据处理的技术的发展将在量化投资中得到应用，为投资者带来更大的回报。 3.金融创新给期待量化投资的投资者提供了丰富的投资工具。
本文灵感来源于笔者的一位极具慧眼的投资老哥，在投资的股票中，会使用i问财和同花顺等分析网站确认入市时机，筛选出好的公司，同时剔除周期股，剔除基本面转坏的股票，并且也能分析公司的财报是否存在收入美化，资产美化...后来才知道这只是基本操作，TA 还懂得个股分析与行业分析，各种高大上的模型与指标配合接地气的操作，再辅以超于常人的投资心态，令TA在近10年的股票投资中佳报频传。...没想到我这个不到两年经验的投资小白也有能跟 TA 搭上话的一天。"...： 以近几天涨势正猛的招商中证白酒指数分级为例： 小循环的设置比较简单，毕竟每页的数据量固定，都是10条，但不同基金的页数不同，所以我们只需要提前捕捉到 ” 共xxx页 “ 的 xxx ，然后将其设置结束大循环的终点标志即可...至于数据可视化部分就留给大家自行探索了。
通过对水滴数据平台2000家投资机构提供的2000位投资人的学校、专业、所在公司、职位等学习经历和工作经历数据进行分析，探寻投资人的成长路径。...本期先通过投资人在大学学习的各个阶段的数据，对投资人的成长过程进行全解析。 ◆ ◆ ◆ 修炼投资人有什么好处？...通过分析投资人在各个学习阶段的留学数据可以看出，从本科、硕士到博士、MBA，留学的比例逐渐增加，呈倒金字塔状。在国外取得博士学历的人数接近50%，在国外获得MBA学位的投资人则超过了50%以上。...一份更详细的薪酬分析报告显示，在其它国家工作的MBA毕业生，收入要高于在本土工作的MBA员工。海外员工的平均收入大概为14.38万美元，同比上涨逾7000美元。...◆ ◆ ◆ 见多识广的投资人 数据来源：水滴数据平台 投资人的专业背景五花八门，有学计算机的，也有学会计的，有学物理的，也有学中文的。
pandas的IO 量化投资逃不过数据处理，数据处理逃不过数据的读取和存储。...面板数据的截面分析 所谓的面板数据就是截面数据加上时间序列数据。股票的数据很显然就是一个面板数据。在量化投资中，我们经常会使用截面数据处理和时间序列数据的处理。 ...inplace=True) signal['siganl_win'] = signal.groupby('trading_date').apply(your_function).values 我们来分析一下上面的代码...我们来好好分析一下： def xf(df): print df signal.groupby('trading_date').apply(xf) 我们运行一下看看，究竟groupby...面板数据的时间序列分析 很简单，只要sort的时候，顺序换一下，先code，后日期。然后groupby的时候按照code就可以了。
为期半天的机器人论坛揭示了一个新趋势：消费机器人的投资机遇已经来临。...消费机器人的最佳时机 在举行消费机器人研讨会的Casanova602会议室座无虚席之前，许多人特别是投资者、商人和机器人开发者已经知道了一个事实，那就是2014年消费电子的总体销售指标基本持平。...CEA行业分析总监Steve Koenig解释道，“美国正开始进入另一个升级换代周期，我认为2016年将是真正的拐点。”...一直伴随着她和她的团队，包括机器人设计师、云计算工程师、动画师、会话技术人员和交互工程师，是风险投资团队包括Charles River Ventures、Fairhaven Capital Partners
如今，如果想要分析非结构化文本数据以及更一般的多媒体数据，则需要更高级的技术，如自然语言处理和广义人工智能。 下图展示了不同数据类型和分析技术之间的对应关系。...随着另类数据的发展，数据类型越来越复杂，这就要求使用者具备相应的分析技术，否则将无法发挥数据的优势。这对管理人和投资者都提出了更高的要求。 随着另类数据量的爆发，另一个需要面对的问题则是维数灾难。...我们应该客观地认识另类数据的特点，使用科学的分析方法，并抱有正确的预期，或许另类数据在因子投资中或大有可为。...一本真正可操作、可上手的因子投资手册 独立、可复制、高质量的实证分析 本书在统一视角下，体系化地介绍了因子投资中的重要研究方法，并针对中国A 股市场给出了独立的、可复制的、高质量的因子实证分析结果，是一本真正可操作...书中虽然涉及必要的数学公式，但是会深入浅出、抽丝剥茧地解释统计方法，并把重点放在实证分析上，同时也会对因子投资的实务进行解读。
证券和股票市场的投资决策本质上就是一种在回报收益和投资风险之间权衡的决策。投资者需要早不同的投资产品间做出选择，同时也要考虑在选择出的投资产品上投放的资金比例，选择结果组成了一个投资组合。...传统的投资组合收益与风险分析集中在两个关键统计量上：均值和方差。均值是指投资组合的期望收益率，是组合中所有投资产品的收益率加权平均；方差指的是投资组合收益率的方差，用以刻画收益率的变化和风险程度。...计算机和模拟技术可以放宽投资组合理论中的假设约束，使得分析对象与现实更加接近。...假设一个投资者有初始投资资金200万元，经过分析，他选择了4个投资产品：大盘股、小盘股、国际股和政府债券，每个投资产品的期望收益率和收益标准差如下图： ?...5、在收益率均值大于等于10%的条件下优化投资组合，使得收益率标准差最小。 ? 上图展示了投资组合回报分析的完整模型。
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