作者赵亚赟系中国人民大学重阳金融研究院行业研究部主任

　　股票投资的传统分析工具有时不能满足投资者的需要，而大数据分析则可以提供一条新思路。通过对上市公司网上的相关信息特别是评论的大数据分析，可以帮助投资者找到被社会和市场比较认可的股票。目前这个行业美国已经开始起步，国内还基本尚未开始。

　　股票投资者经常为一个问题所困惑，那就是好不容易找到一个基本面很好的上市公司，无论行业还是公司财务情况都非常良好，其所在行业也蒸蒸日上，但该股票就是不涨，反而是那些无论行业还是公司财务情况都差不少的公司股票暴涨不已。有人提出把股票投资的两大分析工具——基本面与技术面分析相结合的方法来处理，即选出一些基本面良好的股票，看哪只的技术指标向上突破了再买。这种方法确实可以增加选股的准确性，但需要很丰富的经验，因为股票价格也经常出现假突破，很多人看到突破了就追，结果反而被套，而且由于等待突破，可能会丧失低价买入的良机。很多投资者和研究人员都试图解决这个问题。

　　众所周知，股价是投资者对上市公司未来盈利增长的预期，也就是说，是投资者对上市公司前景的情绪反映。而媒体一方面可以引导民众，一方面也反应民众的情绪，特别是兴趣。所以就有人认为媒体应当可以反映投资者的兴趣，如果读者对股市关注程度大幅提高，则一定是股市出现异常变化，通常是明显上涨；如果读者对某一上市公司关注度明显提高，而该公司又没有什么利空消息的话，则说明投资者对该公司兴趣提高，对其盈利增长前景看好。这种观点逻辑上虽然说得通，但还需要统计数据来证明。随着计算机技术的提高，海量的统计可以迅速完成，在欧美等证券市场发达的国家，对媒体进行统计分析来寻找投资信息的研究早已开展，并取得了一定成果。

　　在美国搜索数据分析的研究发展得最好，早就有人提出了“文字掘金(text mining)”“词云(word cloud)”等概念，即通过对文字信息进行分析来判断投资者的兴趣和预期。现在很多投资机构在股市完成建仓后，经常会对自己持有大量股票的公司进行宣传，以期调动人气，获得市场追捧，降低自己的运作成本。比较好的证券研究报告也会被广泛关注和转载评论。这些情况也都会在媒体上表现出来，完全可以通过对媒体热门文字的统计分析而被投资者及时发现。随着互联网的发展，视频和图片的信息量也在扩大，这些也被搜索统计分析纳入研究范围。但这样只能发现民众被动关注的情况，随着互联网的发展，大量社交网站和自媒体的出现，任何人只要愿意，都可以在网络上发表自己的看法并评论其他人的观点，对人们在网络上的活动大数据分析结果会更准确地反映事件的关注度。这也是一个很简单的逻辑，如果一个公司不是因为负面新闻而被很多人关注的话，说明该公司的知名度很高，市场发展潜力较大。在股市上来说，等于群众基础好，如果有机构拉抬，容易受到追捧。

　　目前很多这种分析还停留在静态分析上，事实上这些数据可以通过图表动态地呈现在人们面前，这样可以让投资者直观地看到一个股票的社会关注度变化。如果一个股票的社会关注度持续升高，并非负面新闻，而股价的变化也没有背离，那么投资者就可以考虑买入此股票。甚至研究者可以用技术分析的方法来对这些动态图进行趋势分析。笔者曾经进行过尝试，效果很好。国内的大数据分析公司一般为商业广告投放服务，利用上市公司信息大数据分析来进行股票投资的还比较少，这个行业还是一片“蓝海”。