在依靠技术的“大数据时代”，人们所比拼的将不再是单纯的投资智慧，而是如何研发出更强大的程序，以此成为角逐的资本。 　　

　　最近，“机构投资者”（Institutional Investor）发布了长篇报告指出，在金融领域，继投资交易被量化程序主宰后，投资研究的工作也将会被机器所替代。 　

　　大数据的倡导者预测，在计算机面前，分析师将会兵败如山倒，因为随着技术的发展，计算机正变得越来越强大，通过收集更多的数据它们可以更精准的分析市场。 

　　此外他们甚至相信，通过对当前繁杂数据的收集处理，计算机能够预测未来，例如选举结果、股票价格和公司未来的命运。大数据不仅会重构交易，也将深刻的改变长期投资市场。 

　　此外也有人对此保持怀疑。未来总是不可预测的，无论多少数据被收集被分析，只要人类参与其中，未来就充满了不确定性。 　　

　　尽管现在结果并不明朗，但显而易见的是，这些新工具的应用将改变证券分析行业，乃至于证券分析经济学这门细分学科以及身处行业中的分析师们。此后，能否有效使用这些新技术将成为分析师的区分标准。 

　　大数据的核心是算法，实际上算法在金融中无处不在，从高频交易到对经济预测的复杂计算，运算的原材料就是纷繁的数据，价格、估价、比率等等，强大的计算机可以从财务报告、博客和其他的数字文本中获取一些所需的有用信息，这实际上就是分析师工作的一部分，而且电脑处理起来远比人脑更快更精准。 　　

　　那么，电脑和算法真的会取代分析师的工作吗？实际上还是要看电脑系统工作的效率如何，以及传统的投资分析和积极的投资组合管理是否能够幸存下来。 

　　但也有人持不同的观点，他们认为，以二元判定为核心的运算并不会让预测变得更为容易，长期投资不可能完全依靠电脑。毕竟，程序也是人类设计的指令集，算法不像经济模型，它只是简单涉及到输入和输出，人类所拥有的智慧要远远多于算法。 　　

　　FT也认为，数据抓取和分析在一个成功的分析师生涯中仅占很小的一部分。 

　　就算工程师们真的能研发出一套巨牛的分析系统，普通投资者也只能望洋兴叹，因为他们不会出售或者说便宜地出售。 　　

　　世界上最成功的对冲基金投资战略都是极为保密的，普通人根本投资无门。例如复兴科技(Renaissance Technology)的大奖章基金（Medallion fund），他们倾向于雇佣有经验的密码工程师和数学家，并与他们签署非竞争性条款。 　　

　　此外那些买得到的信息挖掘分析系统价格昂贵，每月的成本在5,000到20,000美元。 

　　所以，就算大数据时代来临，投研分析师也不用太紧张。