英国脱欧投票引起了金融系统的广泛关注，投资者也面临着巨大的经济损失。但数据驱动策略和机器学习工具帮助了他们避免了一些风险。

一些预言家已经预测到英国脱欧投票事件的发生。

英国离开欧洲联盟将对金融市场产生重大影响。投票结束后的两天，英镑下跌了11%，道琼斯工业股票平均价格指数和伦敦证券交易所的富时100指数下跌超过总额的2%。这使得全世界的数百万商人争相寻找更安全的投资方向。

纽约的Omega Point软件公司CEO Omer Cedar表示，至少还有一部分投资者比较淡定，该公司主要销售分析工具来帮助投资经理评估他们的投资组合的风险。Omega Point的客户发现在英国脱欧投票后他们的投资价值并没有受到很大的影响。Cedar表示，这要归功于Omega公司的基于机器学习平台的Spark软件。

这一特殊时期投资成功的主要原因来自一个基于机器学习模型的数据驱动策略，该策略考虑到50多个经济指标，包括公司具体报告和更广泛的宏观经济数据。模型是Omega Point 组合智能平台的一部分，它建立在Databricks的基于云的Apache Spark分布之上。Omega Point软件结合了的国产机器算法和MLlib的预算法，以及Spark的机器学习库。

基金管理人是该软件的主要用户，他们能够审查潜在风险的投资组合，管理和测试不同的交易策略，看看有哪些选项会影响投资风险。机器学习平台可以评估一个高风险环境的特点，并随着时间的推移，量化投资者的风险。它作为一项服务进行销售，具体定价取决于用户的访问量。

很多分析工具可用于支持这种定量投资。Omega Point 是少数针对投资经理提供先进组合智能工具的厂商，Novus Partners也是一家提供类似服务和产品的厂商，总部也在纽约。有不少投资组合经理专注于研究数据驱动的投资策略。事实上，比起其他大多数行业，投资界利用基于数据驱动的决策更快地抢得先机，获得丰厚的利润。

“使用这种方法工作的关键是能够从多种来源分析数据，” Cedar说。应该着眼于一个更全面的投资环境，如果只盯着一个或两个数据源，可能会错过预测模型的信号。Spark平台非常重要，因为它可以与众多的数据源接口，并在内存中存储数据，加快了从分析应用获得有意义见解的速度。

“任何人都可以在模型中建立一个或两个特性，但要了解每件事情如何关联在一起是比较复杂的，” Cedar说。你需要引入这些资源，并用Spark运行大量的分布式进程，最后能够以交互的方式实时地完成它。”

Cedar表示，机器学习平台比较复杂，它并没有预测的英国脱欧投票的结果本身，也不会预测未来世界事件如何冲击金融市场。但是Omega Point 技术试图预测重大事件发生时市场所面临的风险。