大数据特征概述。    大数据是高容量、高速度和多样性的信息资产:体积上,通过各种记录、交易信息、表格、文件存储等汇集的数据体量庞大;速度上,数据发送或接收的速度快,可以以批处理方式传输或接收,可以实时或接近实时地发送;种类上,数据通常以多种格式接收,有结构化的、半结构化的或非结构化的。    自然语言处理将投资管理提升到新一高度。    以传统因子,比如技术面因子,基本面因子等挖掘增益信息已非常困难,而大数据,比如新闻媒体等信息,则将为投资提供更多的增益信息。利用自然语言处理技术则可从文本信息中挖掘出有效信息,提升投资管理能力。    机器学习在投资领域的使用已逐渐成熟。    机器学习可分为监督学习(如回归和分类)及非监督学习(如因子分析和聚类)。监督学习试图找到一种规则或一个方程来预测变量。非监督则学习试图揭示数据的结构。机器学习在选股、择时等领域应用十分广泛。    深度学习将是金融创新的新引擎。    深度学习是一种通过深度神经网络模型学习海量数据规律的方法。以循环神经网络、长短期记忆网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机及深度信念网络等为代表的深度学习方法越来越成为投资和研究的热点。    总结与展望。    本文所讨论与研究的问题是投资领域的热点,正在随着它的深入展开而受到越来越多的关注。正如文中所呈现的,大数据、机器学习、深度学习的应用提升了投资的效率,对于优化投资组合及加强投资盈利性也有促进作用。目前关于深度学习等技术在促进投资策略的优化科学上的应用仍处于探索阶段,值得深入观察和跟踪挖掘。

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