文/新浪財經專欄專家 向小田

    9月24日，新浪財經發布業內首個財經大數據戰略。從新浪財經所采集的樣本來看，其千萬量級的用戶、日均3萬多條的資訊、40多萬條互動信息以及過百萬條財經類微博博文，形成了一個天然的基礎金融生態。在這個生態上，通過采集關鍵字等數據挖掘手段跟蹤市場情緒，為戰勝市場提供了一種獨特的行為金融學投資策略。

大數據戰略為戰勝市場提供獨特投資策略

　　傳統金融理論往往認為人的決策是建立在理性預期和效用最大化上，但是大量的心理學研究證明，人的情緒會影響金融市場，并造成市場波動。投資者的恐懼和貪婪，在影響股市漲跌中有著不可忽視的作用。人們雖然一直認可這個事實，但是長期以來，缺乏一種可以量化的工具和手段來跟蹤這種影響因子。然而，近期崛起的互聯網大數據戰略可能改寫這個現實。

　　9月24日，新浪財經發布業內首個財經大數據戰略，以新浪財經累計的資訊、用戶、行為數據為驅動，通過重點產品不斷沉淀新數據，再將數據應用于金融產品創新，從而可以在指數編制、策略發現和市場影響領域引導金融市場的變革。

　　從新浪財經所采集的樣本來看，其千萬量級的用戶、日均3萬多條的資訊、40多萬條互動信息以及過百萬條財經類微博博文，形成了一個天然的基礎金融生態。在這個生態上，通過采集關鍵字等數據挖掘手段跟蹤市場情緒，為戰勝市場提供了一種獨特的行為金融學投資策略。

　　新浪財經這種策略的本質，就是通過掌握龐大的數據信息，對這些含有意義的數據進行專業化處理。通過對數據的加工，實現數據的增值效應。沉淀的數據如果不應用，很難發現其價值。但是，數據分析技術的進步讓我們能夠挖掘這座被人忽視的寶藏。

　　那么，這種投資策略是否有效呢？美國印第安納大學和英國曼切斯特大學的一份聯合研究證明，通過對社交網絡搜集一些關鍵字，并將這些信息流導入一種算法來決定市場的整體情況，同時編制一種情緒指數，再利用這個情緒指數對道瓊斯指數每天的變化進行預測，預測的準確率達到了驚人的87.6%。這個理論的基礎是：當人們表現貪婪時，股市就會上漲；當人們害怕時，股市就會下跌。當人們情緒低落時，他們在網絡上發布的信息會表達其情緒，通過對情緒的研究可以有效預測股市在短期的表現。預測如此高的成功率，足以證明大數據策略的有效。

　　從實踐的效果來看，南方基金和新浪財經通過其大數據戰略編制的指數，在掛牌以來的8個交易日，其i100指數和i300指數均以1.02%的累計漲幅領先于中證100指數-1.30%和滬深300指數-0.99%的收益率。

　　就目前來看，新浪財經的大數據策略從理論到實踐的頗為成功。但是，大數據和云計算在金融創新領域的應用，目前并沒有時間期限足夠長的案例能夠證明其準確性。學術界目前也剛剛開始研究，任重而道遠。如何用大數據，大數據分析采用哪些方法，如何和云計算結合起來，還是未來我們需要考慮的問題。大數據在金融創新中的應用剛剛起步，我們期待未來業內出現更多更好的實踐案例。

　　(本文作者介紹：生于湖北省西南部。他的作品風趣幽默不拘一格，深受人們所喜愛。)

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