统一数据以增强alpha生成

过去，使用订单簿数据来驱动投资决策一直是高频交易对冲基金的领域。但是，由于这些数据集正在被汇总，统一和可搜索，因此，整个对冲基金和投资经理可以寻求从定单数据中获得的见解中受益，以改善其回测技术并增强其alpha生成能力。

“过去，某些类型的高频交易公司会收集订单簿数据，并且可能能够以某种方式使用它们。但是，现在有一些系统可以从这些数据中提取分析数据。BMLL首席产品官Elliot Banks评论说，不同的对冲基金和投资公司可以使用这些分析方法以前所未有的方式获得洞察力。

BMLL是提供此类系统的公司。数据和分析公司从全球45个最大的交易所和交易场所中，以最细粒度的级别获取公开的定价数据。数据历来是一整夜收集的，解析为统一的格式，因此在所有不同场所都是通用的。此过程使BMLL及其客户能够对该数据进行分析并获得他们原本无法访问的见解。

许多投资公司已经实时捕获了这些数据。但是，除非对信息进行分析的方式加以安排，否则该信息可能会一直未被使用。银行说：“我们所说的许多公司以无法重建或优化为我们称为3级订单簿（即订单簿）的格式捕获了实时供稿；无需花费大量精力即可进行分析。”

除非投资组合经理可以从中收集洞察力，否则大量数据是无用的。BMLL帮助解决此问题的方法是协调收集的数据并提供对该数据的分析。“我们不会删除任何信息，但是我们很容易采取行动。经理们可以快速获得所需的订单数据，并将其建立在有用的指标中，并随后用于洞察。”

班克斯认为，优化搜索功能是该过程的重要组成部分。他说：“我们确保数据易于搜索。您可以拥有完全干净的数据，但是如果您无法快速找到特定的订单簿或底层证券来了解它们如何以有意义的方式链接在一起，那么就不可能真正利用这些数据。”

通过分析订单数据可以收集到的见解可以为管理人员提供有关其他市场参与者表现的信息。例如，订单平均休息时间的指标可以为对冲基金经理提供有关市场在交易方面的积极程度的信息。这可以帮助他们了解其他参与者在做什么，并且可以将其知识融入他们的投资策略中。

经理可以使用多种方式使用订单数据和分析。银行概述：“可以访问详细的订单簿数据，可以使客户微调其回测过程。他们可以从我们那里获取数据，并开始真正推断出哪些市场影响可能会影响他们及其策略。这样一来，他们可以确保自己的策略尽可能正确，并且回溯测试尽可能准确。”

BMLL为客户提供访问这些细粒度数据的途径，并通过三个关键产品来建立专有和开源分析库。一个是数据实验室，可以通过Jupyter笔记本电脑界面访问数据。另一个是为客户提供生成分析功能的平台。否则，客户可以选择简单地获取通过API或FTP传送的数据供稿。

通过第三方访问订单簿数据可为管理人员提供直接和即时的分析和洞察功能，可帮助他们增强投资实力。这与仅预热将数据科学纳入其投资过程的基金特别相关。

建立与购买

“如果您没有内部的数据科学功能，则构建复杂的产品化数据科学平台的入门门槛很高。我们为新生基金提供一项托管服务，这意味着降低使用数据科学的门槛。特别是与建立一个复杂的基础架构所需的成本和资源相比，雇用了数据科学专业人士和律师来获取数据。”这意味着对数据科学是否会为其投资过程增加价值不完全有信心的公司可以试水，并加速进入分析和订单书数据可以提供的回测要素。

一些投资公司选择内部建立这种能力，而不是任命第三方。银行谈到这可能带来的挑战：“建筑很复杂。您需要拥有数据工程流水线，团队必须能够将来自不同交易所的不同数据集转换为有意义的一致的统一数据集。然后，您需要团队将参考数据映射到干净的标识符，以确保您可以识别不同的证券。然后最重要的是，您需要构建一个分析平台。”

他说，BMLL在建立自己的系统时克服了几个障碍，而计划这样做的投资公司可以期望遇到类似的陷阱。根据银行的经验，订单数据的最大挑战之一是数据的规模和规模：“某一天的一本订单簿可以拥有数百万个数据点。例如，在美国，有十多个股票交易场所，每个股票交易所都有数千种证券上市。这只是一个地理区域的一个方面，仅此一项就需要处理大量数据。”

其他潜在的困难集中在诸如可伸缩性以及确保系统可靠和健壮方面：银行建议：“您需要确保拥有API和工具，以使您的定量研究人员和数据科学家尽可能轻松地真正获得他们的见解，而不必担心数据工程和其他复杂性。”

由于建立这种机制需要花费大量的时间和精力，因此外包这项工作的趋势正在逐步发展。毕竟，正如银行所说：“对于基金经理来说，知识产权不在平台的构建中，而是要利用这些分析并将其转变为Alpha和投资策略。这就是他们的专业技能所在。”

BMLL首席产品官Elliot Banks博士

Elliot Banks是BMLL的首席产品办公室。Elliot负责数据科学，产品开发和产品交付，与客户和开发团队紧密合作，为客户提供BMLL的分析和产品套件。在加入BMLL之前，Elliot担任过各种商业和技术职务，包括在Macquarie的基础设施私募股权部门和学院AI数据科学研究员中担任的角色。

班克斯拥有剑桥大学的理学硕士学位，并拥有伦敦帝国学院的理论物理学博士学位。