近年來(lái)，一種名為EMV指標(biāo)的新型數(shù)據(jù)分析方式正逐漸引起業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。EMV指標(biāo)是一種基于經(jīng)濟(jì)價(jià)值（Economic Value）和市場(chǎng)情緒（Market Sentiment）相結(jié)合的復(fù)合性指標(biāo)，被認(rèn)為能夠更加全面地評(píng)估資產(chǎn)或投資組合的風(fēng)險(xiǎn)與收益。

首次提出EMV指標(biāo)概念并將其應(yīng)用于金融領(lǐng)域研究中的專(zhuān)家表示，傳統(tǒng)上僅依靠技術(shù)分析、基本面分析等單一手段進(jìn)行決策已不再適應(yīng)當(dāng)今多變復(fù)雜的市場(chǎng)環(huán)境。而通過(guò)整合經(jīng)濟(jì)價(jià)值和市場(chǎng)情緒兩大要素，并運(yùn)用先進(jìn)數(shù)學(xué)模型對(duì)其進(jìn)行量化計(jì)算后得到 EMV 指標(biāo)，則有助于更好地把握市場(chǎng)動(dòng)向、識(shí)別交易機(jī)會(huì)以及規(guī)避潛在風(fēng)險(xiǎn)。

據(jù)了解，在實(shí)踐中使用 EMV 指標(biāo)時(shí)通常需要借助大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，在海量歷史數(shù)據(jù)中挖掘相關(guān)特征，并構(gòu)建有效預(yù)測(cè)模型。這也使得 EMV 指標(biāo)成為當(dāng)前人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等前沿科技與金融行業(yè)深度融合發(fā)展下嶄露頭角之作。

然而，盡管 EMV 指標(biāo)具備諸多優(yōu)勢(shì)與創(chuàng)新之處，但也存在著不少爭(zhēng)議和挑戰(zhàn)。其中最主要問(wèn)題在于如何準(zhǔn)確衡量所謂“經(jīng)濟(jì)價(jià)值”及“市場(chǎng)情緒”，因此該指標(biāo)是否真能客觀反映資產(chǎn)潛在表現(xiàn)仍存疑；同時(shí)部分從業(yè)者擔(dān)心過(guò)度依賴(lài)數(shù)學(xué)模型可能導(dǎo)致系統(tǒng)性錯(cuò)誤甚至失靈等隱含風(fēng)險(xiǎn)。

針對(duì)以上問(wèn)題，《財(cái)經(jīng)評(píng)論》記者采訪了多位權(quán)威專(zhuān)家以獲取他們看法?！癊MT雖屬新興領(lǐng)域且理論尚需完善, 但無(wú)可否認(rèn)它給我們帶來(lái)思考?！蹦持C券公司高級(jí)研究員表示，“未來(lái)若 能進(jìn)一步改良優(yōu)化相關(guān)算法, 或許可以成為一個(gè)非常有力輔助決策工具?！?br>
除此之外, 在國(guó)內(nèi)某頂級(jí)商業(yè)銀行推出由 EMW 分析結(jié)果支持信貸審批流程后 , 公司總體壞賬率明顯下滑 幅度超過(guò)15%, 這樣直接見(jiàn)效案例也加強(qiáng)了公眾對(duì) EMT 的信任感 。

總體而言 ， 隨著越 來(lái) 越 多 企事 單位開(kāi)始 系列 使用 EWT 投入 實(shí)踐 中 ， 目 前 對(duì) 該 類(lèi) 數(shù)據(jù) 綜 合 計(jì) 算 方法 的 探索 只 是 初 步 嘗試 ， 我們還期待 更 大 規(guī)格 應(yīng)用 下驗(yàn)證 它 是否 成 功 。 最重要是 不斷 總 結(jié) 經(jīng)驗(yàn) 教訓(xùn) 和 改 進(jìn)建議 方 法 找 出 錯(cuò)誤 辨 析 學(xué)習(xí)除錯(cuò) 提升 決定水平.