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  文/新浪财经专栏专家向小田

     

  9月24日,新浪财经发布业内首个财经大数据战略。从新浪财经所采集的样本来看,其千万量级的用户、日均3万多条的资讯、40多万条互动信息以及过百万条财经类微博博文,形成了一个天然的基础金融生态。在这个生态上,通过采集关键字等数据挖掘手段跟踪市场情绪,为战胜市场提供了一种独特的行为金融学投资策略。

  大数据战略为战胜市场提供独特投资策略

  传统金融理论往往认为人的决策是建立在理性预期和效用最大化上,但是大量的心理学研究证明,人的情绪会影响金融市场,并造成市场波动。投资者的恐惧和贪婪,在影响股市涨跌中有着不可忽视的作用。人们虽然一直认可这个事实,但是长期以来,缺乏一种可以量化的工具和手段来跟踪这种影响因子。然而,近期崛起的互联网大数据战略可能改写这个现实。

  9月24日,新浪财经发布业内首个财经大数据战略,以新浪财经累计的资讯、用户、行为数据为驱动,通过重点产品不断沉淀新数据,再将数据应用于金融产品创新,从而可以在指数编制、策略发现和市场影响领域引导金融市场的变革。

  从新浪财经所采集的样本来看,其千万量级的用户、日均3万多条的资讯、40多万条互动信息以及过百万条财经类微博博文,形成了一个天然的基础金融生态。在这个生态上,通过采集关键字等数据挖掘手段跟踪市场情绪,为战胜市场提供了一种独特的行为金融学投资策略。

  新浪财经这种策略的本质,就是通过掌握庞大的数据信息,对这些含有意义的数据进行专业化处理。通过对数据的加工,实现数据的增值效应。沉淀的数据如果不应用,很难发现其价值。但是,数据分析技术的进步让我们能够挖掘这座被人忽视的宝藏。

  那么,这种投资策略是否有效呢?美国印第安纳大学和英国曼切斯特大学的一份联合研究证明,通过对社交网络搜集一些关键字,并将这些信息流导入一种算法来决定市场的整体情况,同时编制一种情绪指数,再利用这个情绪指数对道琼斯指数每天的变化进行预测,预测的准确率达到了惊人的87.6%。这个理论的基础是:当人们表现贪婪时,股市就会上涨;当人们害怕时,股市就会下跌。当人们情绪低落时,他们在网络上发布的信息会表达其情绪,通过对情绪的研究可以有效预测股市在短期的表现。预测如此高的成功率,足以证明大数据策略的有效。

  从实践的效果来看,南方基金和新浪财经通过其大数据战略编制的指数,在挂牌以来的8个交易日,其i100指数和i300指数均以1.02%的累计涨幅领先于

  中证100

  指数-1.30%和

  沪深300

  指数-0.99%的收益率。

  就目前来看,新浪财经的大数据策略从理论到实践的颇为成功。但是,大数据和云计算在金融创新领域的应用,目前并没有时间期限足够长的案例能够证明其准确性。学术界目前也刚刚开始研究,任重而道远。如何用大数据,大数据分析采用哪些方法,如何和云计算结合起来,还是未来我们需要考虑的问题。大数据在金融创新中的应用刚刚起步,我们期待未来业内出现更多更好的实践案例。

  


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