DataBrain数据大脑

1. DataBrain定位

 

DataBrain的定位是用人工智能技术手段解决实际问题——如何在二级市场投资。与单纯的量化交易系统或辅助投资的BI工具不同,我们相信,在二级市场投资,许多投资逻辑是可以被积累和复制的,并且,大量金融市场数据中存在许多人难以发现的微观规律。这些微观规律一旦被体系化、规模化复制,便可以为投资者带来可观的财富。

 

不仅如此,在交易行为、新闻评论和社交媒体存在大量难以被分析师获取、存储或分析的非结构化数据,这些脏活累活一旦被算法系统性解决,便是一块隐藏的财富。

 

我们认为,一切数据和技术都是在特定的投资逻辑之下才能发挥实际作用的。因此,桃树首先在实盘实战中建立完善自己的投资逻辑,再结合最前沿的人工智能技术,将DataBrain打造成有核心技术+有市场验证的智能投资产品。

 

2.  底层逻辑

 

金融市场并非不存在通用的模式(pattern),而是模式一旦被识别和利用,便很快就消失了。因此,如果我们试图从大数据中识别模式,试图建立大一统的投资盈利模型,这个问题定义的错误,只会产生赔钱模型。

 

但与此同时,金融市场的规律存在大量相似性,金融科技的本质不过是金融史的科技。日光之下并无新事。

 

DataBrain核心技术的精髓是建立相似度量的算法,相似度量涉及大量非结构化、碎片化和难以处理的数据。数据难以处理的程度,与数据大脑DataBrain超越人脑的程度成正比。

 

经验主义哲学家大卫·休谟(David Hume)提到,人所有知识都源于经验,人从经验中所获取的知识只是挖掘事物之间的关联关系,而非逻辑上的因果关系。因此,DataBrain关注的并非科学解释,而是捕捉投资市场中转瞬即逝的相似性。这种相似性存在于选股,也存在于择时。

 

 

3. 盈利原理

 

对于较容易发现的盈利机会,人的能力远胜于机器。但是,如果我们在多个金融市场,7*24小时交易,机器可以体系化的挖掘盈利碎片。碎片*N,便是巨大的财富。

 

在挖掘机会碎片的路上,时间是所有数据的基础维度,一切因子都是时间的因子。无论因子是什么,只要在时间上有变化,就可以转化为对于DataBrain有意义的信号。时间不止,DataBrain对财富的挖掘便永不停息。

 

 


4. 数据大脑的根本价值

 

我们处在一个最好的时代。物质生活极其丰富,科学突破日新月异。

 

知识与科技正以前所未有的速度自由流通,源源不断的产出人类智慧的复利。

 

DataBrain并非仅仅是一个赚钱的手段。DataBrain关注的不仅是做出最优的投资行动,而是助力增加金融市场的流动性,让钱流入最能创造价值的地方。DataBrain底层的科技创新,成为了让资本增值最有效的手段。


我们相信而科技与资本的融合,是未来商业的基础设施。

 

投资决策仅仅是人所经常面临的决策之一。与许多人类需要日日面对的决策一样,投资决策所需要的逻辑大部分是基于大量历史数据,受限于体力的限制,这并非人脑的优势所在。

 

如果在投资这种重大决策中,机器都可以充分决策,从而扩大人的脑容量,那么机器必将成为人类的新增决策器官。当机器可以永不间断地持续挖掘数据在时间和空间以外的种种细微信号,人脑的真正潜力才可得到完全释放。

 

桃树的使命,是让这一切变成现实。

 

DataBrain不仅是一个工具,DataBrain是新时代的人类器官。

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