数字化赋能金融业创新，引领金融变革发展

（文/张敬铉）金融行业在我国国民经济发展中占据着重要地位，是不可或缺的组成部分，对国家产业经济发展的稳定性有着巨大的影响力。如今，伴随着5G、大数据、人工智能等新一代信息技术的应用和发展，网络化、智能化、数字化成为了社会发展的风向标，现代社会已经进入万物互联时代，人、事、物都可以通过互联网连接起来。在这样的时代背景下，传统金融行业该如何把握住数字经济的时代脉搏，以智能化的方式变革自身业务模式与管理方式，在数字化转型的浪潮下不被“后浪”所淘汰呢?这是很多金融从业者都在深思的问题。

北京冬书官科技有限公司CEO潘世阳深耕金融科技领域多年，曾担任过基金研究员、量化交易研究员等，主要负责研发商品期货、股指期货等方面量化交易策略；挖掘和分析海量市场数据，研究市场运行规律，发现交易机会；针对国内市场股票、期货、期权、可转债等金融产品，自主研究开发量化交易策略，并进行回测分析；参与完善、维护量化交易基础设施，包括量化研究平台、数据库、自动化交易等。他有着极其丰富的行业经验，对金融投资形势和规律有着深刻的认知和独到的见解，擅长将数字化技术与金融分析深度结合，在金融投资智能化领域取得了令人瞩目的成就，其研发的一系列金融科技创新成果有效促进了金融投资分析领域的数字化转型升级。

潘世阳硕士毕业于南加利福尼亚大学，毕业后，他毅然选择投身自己热爱的金融行业，开启了人生的新篇章。热爱能催生人积极向上的心，多年以来，潘世阳脚踏实地、不断探索、积极进取。随着工作的不断深入，他越来越意识到金融投资领域智能化发展的重要性，因此，他开始关注以信息化、智能化技术为代表的前沿科技领域，并潜心钻研这些先进技术与金融领域的深度融合。

潘世阳深刻意识到，在大数据环境下，金融业积累了海量数据资源。为推进金融机构间数据的开放、共享以及监管数据的风险合规，构建数据治理体系、推进数字化转型显得刻不容缓。然而金融数据来源多样且关系复杂，数据规模海量且结构、标准不统一，使得在有效信息提取和数据融合方面存在着严重壁垒，因此迫切需要进行数据治理。经过多方面的技术测试和验证，潘世阳结合区块链技术，研发了“基于区块链的金融数据预测系统”，为金融数据治理领域带来了曙光。

区块链，就是一个又一个区块组成的链条，每一个区块中保存了一定的信息，它们按照各自产生的时间顺序连接成链条，这个链条被保存在所有的服务器中，只要整个系统中有一台服务器可以工作，整条区块链就是安全的，这些服务器在区块链系统中被称为节点，它们为整个区块链系统提供存储空间和算力支持。在该系统问世之前，大部分的金融大数据预测系统在对金融数据进行分析处理时，一般还需要人工来确定抛仓最优点，之后再通过系统进行交易，这段操作时间容易带来经济损失。潘世阳针对现有技术的不足，采用了区块链技术与大数据预测相结合，通过准确的当日估值来帮助投资者更好地进行投资，避免因数据不准确而影响投资者的收益，不仅为投资者的买入卖出提供数据参考，还为金融数据来源多样且关系复杂以及数据规模海量且结构、标准不统一等问题提供了一份优秀的答卷。

在数字货币的交易领域，相较于被动持有投资，自动化趋势跟踪有着很卓越的表现，如：趋势跟踪有着显著的正向收益、高夏普、低回撤，且与现货资产收益呈现低相关性。而趋势跟踪的核心是通过信号处理和自动化交易来决定趋势开始和结束。基于此，潘世阳先生研发了“基于神经网络量化交易数据的智能分析系统”。该系统是一套高鲁棒性、简洁、高效、透明的智能化分析系统，有精确的数据、仓位和合理的回测等，能以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

在设计该系统参数时，潘世阳先生通过用样本内外数据来校验所选参数组合，并采用展开时间窗口、滚动时间窗口法来选取参数组合，有效避免了过度拟合（不合理的回测）、过度交易导致高额手续费、和过度下注（高杠杆）等情况。据悉，该系统精确采集的数据能够提高量化交易分析的准确性，减小分析预测的结果与未来实际股票行情走向之间的误差，为投资者做决策提供有利的数据支撑，为金融投资分析领域创造了巨大的经济效益。

潘世阳认为，数字技术与金融行业相融合，是金融发展的规律与自然趋势，金融企业应积极推动金融机构数字化、智能化转型，并遵循顺应市场、支持创新和优化监管的原则。如今，随着大数据、云计算、区块链、人工智能、混合现实、量子计算等新技术的蓬勃兴起，金融业数字化进程有望进一步加快。潘世阳强调，金融从业人员在积极拥抱新技术、贴近业务新需求的同时，也应不忘初心、合规经营，在金融创新与风险控制之间寻找平衡点，做到行稳致远。