克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中写到，大“数据”的核心就是预测，即只要数据丰富到一定程度，就可预测事情发生的可能性。眼下，大数据正穿越至理财界，把“未卜先知”的触角伸向股票投资领域

　　■本报记者唐玮婕

　　“大数据投资”赚足眼球

　　国内目前的“大数据投资”运作模式大同小异，一般是由互联网公司提供海量的信息数据，券商、基金等金融机构负责搭建专业的数学分析模型。

　　在国内互联网圈，试图借助手中的大数据跨界进军金融界的公司不在少数。目前，市场上可见的例子有新浪与南方证券合作的大数据100、大数据300指数，中证指数与腾讯济安金信推出的中证腾安指数，阿里旗下蚂蚁金服推出的淘金100指数等。而国内首只互联网指数基金出现在去年10月，百度联合广发基金推出了广发百发100指数基金，首募第一天认购超13亿，第二天上午就达到18亿元的首募上限。

　　尽管这些打着“大数据”旗号的各式指数令人眼花缭乱，但背后的模式大同小异——由互联网公司提供海量的信息数据，券商、基金等金融机构负责搭建专业的数学分析模型。南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪财经和深圳证券信息公司三方联合编制的，数据来源主要是新浪微博以及新浪财经，包括用户在新浪财经对行情的访问热度、对股票的搜索热度，用户在新浪财经对股票相关新闻的浏览热度，股票相关微博的多空分析数据等等。通过一套分析技术，定期追踪用户关注度最高的50只股票，再根据相关模型筛选，结合财务因子和市场驱动因子，最终选出成份股。

　　百度百发同样是根据“综合情绪模型融合三层数据”，选取排名前100的股票作为百发100指数的成分样本股。百度金融中心相关负责人表示，“与同期沪深300指数的表现相较，百发100更能在股票市场振荡时期、行业轮动剧烈时期、基本面不明朗时期抓住市场热点、了解投资者情绪、抗击投资波动风险。”

　　此外，阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大数据策略上做文章。天弘基金机构产品部总经理刘燕曾对媒体表示，“在传统的调研上，大数据将贡献于基础资产的研究，而以往过度依赖线下研究报告。大数据将视野拓展至线上的数据分析，给基金经理选股带来新的逻辑。”

　　及时应变是大数据指数基金不同于传统基金的另一大卖点。无论是百度百发，还是新浪大数据系列产品，他们的成分股调仓周期均为一个月，在开发者看来，与传统基金半年的节奏相比，这样更有助于把握市场节奏，不错失捕捉超额收益的机会。从记者查到的公开数据看，广发百发100指数的投资范围是保持不低于90%的股票，截至去年年末，其股票仓位为94.52%，成立以来回报率为17.30%，最新基金规模为29.97亿元，基金份额为11.27亿份，和上季度相比，变化率为6.55%。

　　“捕捉市场情绪”是强项

　　回顾股票投资的历史，其实就是把影响股价的因子不断量化的过程。计算机通过分析新闻、研究报告、社交信息、搜索行为等，借助自然语言处理方法，提取有用的信息；而借助机器学习智能分析，过去量化投资只能覆盖几十个策略，大数据投资则可以覆盖成千上万个策略。

　　眼下，基于互联网搜索数据和社交行为的经济预测研究，已逐渐成为一个新的学术热点，在经济、社会以及健康等领域的研究中取得了一定成果，而应用到资本市场应用上，研究发现搜索数据可有效预测未来股市活跃度（以交易量指标衡量）及股价走势的变化。不过，在大数据技术崭露头角前，市场情绪始终很难准确量化。业内人士指出，包括百发100在内的大数据理财产品其实是在传统量化投资技术上，融合了基于互联网大数据的市场走势和投资情绪判断。

　　众所周知，传统的量化投资主要着眼点于对专业化金融市场基本面和交易数据的应用。和传统量化投资类似，百发100对样本股的甄选要考虑财务因子、基本面因子和动量因子，包括净资产收益率、资产收益率、每股收益增长率、流动负债比率、净利润同比增长率、股权集中度、自由流通市值以及最近一个月的个股价格收益率和波动率等等。

　　当然，在百发100的策略里，无论是来源于专业金融市场的结构化数据，还是来源于互联网的非结构化数据都是可以利用的数据资源，通过大数据捕捉市场情绪，包括来源于互联网的用户行为、搜索量、市场舆情、宏观基本面预期等等，成为了百发等互联网公司的技术“利器”。事实上，时至今日大数据已经展现出强大的“未卜先知”的能力。在2014年巴西世界杯，谷歌的云计算平台通过大数据分析准确地预测了16强和8强，比“章鱼哥”更强。百度金融中心相关负责人表示，与欧美等成熟资本市场主要由理性机构投资者构成相比，东亚尤其是中国的股票类证券投资市场仍以散户为主，因此市场受投资者情绪和宏观政策性因素影响很大。而个人投资者行为可以更多地反映在互联网用户行为大数据上，从而为有效地预测市场情绪和趋势提供了可能。

　　记者了解到，单靠互联网大数据也很难获得超额收益。在百发100诞生前，研究团队曾经试着单纯用大数据做了一个类似的指数产品，但这只指数表现并不好，历史模拟收益跟沪深300指数的收益基本持平。要真正获得超额收益，还需要加入其他两类量化产品常用的数据。该模型除了运用百度提供的用户搜索和行为数据指标之外，还融入了8个财务指标的财务因子、动量因子和动量反转策略两大数据，将这三大数据输入到BFS模型，筛选出100只基本面好、成长空间良好，能反映未来一个月内市场行业轮动热点的股票。

　　还有不少短板

　　在投资领域，即使是在美国这样的成熟金融市场，大数据策略投资的应用目前还仅限于中小型对冲基金和创业平台公司。

　　毕竟尚属新兴事物，大数据的预测能力依旧存在不少的缺陷。就拿鼎鼎大名的谷歌来说，网站在2008年推出的流感趋势系统监测全美的网络搜索，寻找与流感相关的词语，比如“咳嗽”和“发烧”等。它利用这些搜索来提前9个星期预测可能与流感相关的就医量。但在过去几年中，该系统一直高估与流感相关的就医量，在这类数据最有用的流感季节高峰期尤其预测不准确。在2012/2013流感季节，它预测的就医量是美国疾控中心（CDC）最终记录结果的两倍；在2011/2012流感季节，它高估了超50%。

　　在投资领域，即使是在美国这样的成熟金融市场，大数据策略投资的应用目前还仅限于中小型对冲基金和创业平台公司。相关分析师指出，在大数据指数基金推出前期，投资者获取超额收益的可能性会高一些。但随着日后市场模仿此策略的产品增加，也可能导致超额收益下降，这跟市场上量化基金同质化的风险类似。

　　当然，大数据金融仍是未来的主流方向，这一点没有人会怀疑。上海财经大学现代金融研究中心副主任奚君羊表示，以大数据为特征的百度百发面世，具有必然性。一方面，随着国内股市行情的向好，股民及用户的关注度提升，成为互联网公司进入证券业的较好机遇和时机。另一方面，互联网金融在基金、银行等领域已经有一定的发展，但在证券业几乎还是空白点，也使得互联网公司进入证券业成为“圈地式”必然。从严格意义上来说，互联网金融是指互联网企业向金融业的渗透，不是简单的利用互联网渠道来做金融业务，包括证券业务，而是找到互联网与证券业的一个“结合点”，将互联网基因真正植入到产品设计与服务中去。从这点来看，百度股市通中的大数据运用，是具有开创性意义的。

　　■链接“大数据投资”怎么玩

　　随着互联网、云计算等各式前沿技术的迅速发展，国外已经涌现出不少运用“大数据”玩转投资的互联网公司，尽管它们的先锋做派尚未赢得传统金融界的完全认可，但却已经日益崭露头角。

　　Kensho

　　Kensho推出的全新数据分析工具——Warren类似于投资版的“Siri”，可以快速整合海量数据进行分析，回答投资者提出的各种金融问题，例如“下月有飓风，将对美国建材板块造成什么影响？”

　　Kensho的系统由几位来自谷歌和苹果的资深软件工程师开发，如同天气预报那样，Warren会不断优化模型、灌入海量信息，然后给出结果。在其处理的信息中，有80%是“非结构化”数据，例如政策文件、自然事件、地理环境、科技创新等，这类信息通常是电脑和模型难以消化的。就在去年底，美国高盛向Kensho公司投资1500万美元，以支持该公司的大数据平台建设。

　　Market Prophit

　　金融大数据分析公司Market Prophit的做法是从社交网络中的“噪音”分析出市场“信号”。Market Prophit认为，市场情绪及氛围可以对金融市场产生一定的影响，推出一个社交情绪分析平台，可以帮助投资者准确把握市场的脉搏。由于采用了先进的语义分析法，MarketProphit可以将Twitter（推特）里的金融对话量化为“-1（极度看空）”到“1（极度看多）”之间的投资建议。网站根据语义量化，每天公布前十名和后十名的股票热度榜单；还设计了“热度地图”功能，根据投资者情绪和意见，按照不同板块，将板块内的个股按照颜色深浅进行标注，谁涨谁跌一目了然。

　　Derwent

　　对冲基金Derwent的投资策略是通过实时跟踪推特用户的情绪，以此感知市场参与者的“贪婪与恐惧”，从而判断市场涨跌来获利。在Derwent的网页上可以看到这样一句话：“用实时的社交媒体解码暗藏的交易机会。”

　　在美国市场上，目前有多家私募对冲基金利用推特和Facebook（脸书）的社交数据作为反映投资者情绪和市场趋势的因子，构建对冲投资策略。比如，一家位于美国加州的对冲基金MarketPsych与汤森路透合作提供了分布在119个国家不低于18864项独立指数，比如每分钟更新的心情状态（包括乐观、忧郁、快乐、害怕、生气，甚至还包括创新、诉讼及冲突情况等），而这些指数都是通过分析推特的数据文本，作为股市投资的信号。

　　StockTwits

　　利用社交媒体信息做投资的公司还有StockTwits。打开这家网站，首先映入眼帘的宣传语是“看看投资者和交易员此刻正如何讨论你的股票”。这家网站相当于“股票界的推特”，主要面向分析师、媒体和投资者。它通过机器和人工相结合的手段，将关于股票和市场的信息整理为140字以内的短消息供用户参考。此外，StockTwits还整合了社交功能，作为插件可以嵌入推特、脸书和LinkedIn等主要社交平台，让人们可以轻易分享投资信息。