1、数据科学前沿：高频交易标记发现与应用

数据科学前沿：高频交易标记发现与应用

1. 数据科学的崛起与挑战

随着大数据和海量数据的激增，数据科学成为一个令人兴奋的跨学科领域，为科学、工程、健康和商业带来了挑战与机遇。大量的数据提供了更多可用信息，但也需要更复杂、可解释的知识发现方法来解读这些信息。例如，算法交易产生的高频交易数据，就需要特殊的算法和计算方法来揭示结构化大数据中编码的潜在信息。

数据科学正从模型驱动向数据驱动的问题解决方式转变。在过去，由于数据有限，模型驱动方法在几乎所有领域都被广泛应用。研究人员需要从理论角度构建不同的模型，并将其应用于“拟合”有限的数据。然而，这些模型可能存在不切实际的假设，与实际数据不太匹配，通常只考虑一种或几种类型的数据，很难将一个结果推广到另一个场景。此外，模型驱动方法无法充分利用大量可用数据，因为建模过程在一定程度上与数据独立。

相比之下，数据驱动方法从数据中推导和开发定制化但更通用的模型或算法。它充分利用大量数据，并让数据在决策中发挥主导作用，即数据驱动方法由数据动态驱动和调整。最先进的人工智能方法（如机器学习）可以被视为数据科学中利用大量数据的典型数据驱动方法。

2. 数据科学各领域的发展趋势

数据科学的未来取决于为不同子领域开发的人工智能方法的完善程度。预计将为特定类型的数据开发不同的机器学习和深度学习方法。例如，金融数据科学需要自己的深度学习方法，从通常具有较少独立变量但有大量时间序列观测值的金融数据中挖掘知识。而生物和健康数据科学可能希望推导出适用于高维数据的人工智能模型。近年来，生物数据科学领域已经进行了大量的开创性研究，而其他数据科学领域也开始迎头赶上。

3. 国际会议相关情况