牛市中尝到甜头 大数据炒股热潮来袭

时至今日，大数据不再是虚无缥缈的概念，它已经展现出强大的“未卜先知”的能力。2014年高考，百度用大数据技术预测命中全国18卷中12卷高考作文题目，网友戏称“神算子”

时至今日，大数据不再是虚无缥缈的概念，它已经展现出强大的“未卜先知”的能力。

2014年高考，百度用大数据技术预测命中全国18卷中12卷高考作文题目，网友戏称“神算子”。而在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。

如果把这种预测能力应用在股票投资上，对投资者来说是不是很有吸引力？毫无疑问，肯定是的，谁都不愿意去做“高仓健”（高位建仓）、“苍井空”（满仓踏空）。

现在，券商和掌握大数据资源的互联网公司已经在行动，有投资者尝到了甜头，也引起了更多财经类网站的跟风。

一波大数据理财袭来

互联网巨头跨界进入

李斌是一位金融圈内人士，去年10月他“秒杀”了百度百发100指数基金。到上周，该产品的回报率达到18%，这样的回报率超出他手中持有的任何一只理财产品。李斌之所以选择百度百发，看中的正是百度的大数据选股优势，他相信这样的大数据理财产品有能力做到高收益、低风险。

去年10月，百度联合广发基金推出国内首个互联网指数基金“百发100指数基金”，很快就售罄。从很大程度反映了投资者对大数据金融产品的欢迎。

在互联网圈，像百度这样试图通过借助手中的大数据跨界进军金融业的公司不在少数。目前市场上可见的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，以及阿里旗下蚂蚁金服推出的淘金100指数等等。尽管，他们各家推出的金融产品性质不尽相同，但背后的模式却大同小异：由互联网公司提供海量的信息数据，券商、指数公司负责提供专业模型搭建，以及合法的销售渠道。

以新浪为例，他们的数据来源主要是新浪微博，以及新浪财经，通过内部的舆情分析技术来定期追踪用户关注度最高的50只股票，并根据相关模型筛选，纳入决策范围。“比如，上星期五早盘，我们注意到微博舆情中出现大量有关杭州解百、广州友谊、南宁百货的负面情绪，并且在加速传播，在股市开盘前的4个小时之内，关注量几乎占据了前50只股票总量的一半，我们将这一异常情况反映给了基金合作方。果然，在当天大盘走势强劲的情况下，这三只个股表现十分弱势。进一步分析，我们发现这与微博上传播的‘马云打败地产商或成现实：商铺已是最危险资产’信息有十分直接的联系。”在新浪财经事业部的相关负责人看来，任何“大数据”都会体现数据源特色，而他们目前要做的是如何消化这些数据能力，去识别基于舆情的机会与风险。“2014年12月9日，股市黑色星期三，上午暴涨4%后午盘跳水到5%，一天的震幅近10%。我们在上午12点就已经从舆情中发现了新闻主题聚类排序第一的是‘爆仓风险’‘中证登加码封杀地方债’，及时采取了风险防控。”

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。

与新浪相似，百度百发同样是根据“综合情绪模型融合三层数据”，最终选取排名前100的股票作为百发100指数的成分样本股。从实盘运行阶段看，选出的第一大重仓行业已明显超越了同一类的申万行业指数。“截至2014年9月30日，其涨幅为41.35%，显著跑赢了市场核心指数。从6月到9月，成分股涨幅均超申万行业指数3~8个点。”百发一位技术人员透露。

传统财经网站心动

向互联网金融转型

大数据理财产品热，不仅仅在理财圈引起了关注，更是在互联网行业激发了转型热。一位财经类门户人士坦言，他们内部也一直在研究百度百发大数据指数产品，希望能借力大数据，推动自身转型。

作为财经类大数据掌握者，财经类资讯网站首当其冲，因为与新浪财经、百度相比，传统财经类门户网站手中的用户群显然更垂直。 “有用户就可以变现。我们考虑的也是如何通过大数据实现流量变现。”东方财富网一位负责人透露，东方财富网作为财经类第一大门户，前两年市值达到一两百亿了，但公司业绩却不突出，“每年也就几百万的盈利，就是一个流量变现的问题。”

这位人士坦言，在此之前，很多财经类互联网公司基本只用大数据做内部辅助，观察流量的变化，观察用户，包括在网站上的停留时间、浏览轨迹等。技术部门会定期提供基于后台和大数据分析，反馈给前台做一些参考，真正用于商业价值变现非常少。“百度百发指数本身也没有商业价值，关键拿这个指数和广发基金合作，做了一款产品，这才发挥了商业价值。”

目前，东方财富网也在尝试转型，在其首页可见大数据分析类产品的雏形。“我们也在尝试推出基于大数据分析类的参考产品，比如，choice数据是针对机构提供大数据分析类报告，而面对普通用户的是‘东方财付通’。”

事实上，借着大数据的东风，和讯、金融街等传统财经网站都在向互联网金融转型。一家垂直类财经门户网站的相关人士透露，他们也在尝试基础的数据挖掘，“我们根据用户对股票基金、货币基金的关注度进行数据分析和挖掘，然后和基金公司来分享，看看能不能打造一些更适合的产品。”

不过由于大数据挖掘本身具有极高的技术门槛，因此大部分财经资讯网站的数据挖掘依然停留在指向性建议，而无法在用户具体决策过程中起到关键作用。“比如基金公司要发行针对行业的基金产品，我们可以为他们提供数据分析，比如用户对哪个行业的关注度更高。至于更深的数据挖掘，很难做。”东方财富网相关负责人表示，除了百度作为搜索门户，具备搜索挖掘技术背景外，大部分网站其实只能基于海量用户，做一个相对粗放型的分析，距离成熟还差很远，更多的还是基于经验，不过未来的方向，一定是大数据的挖掘深度与变现能力直接挂钩。

国内外尚未有成熟模型

大数据金融仍待时间检验

虽然目前大数据类指数基金表现不错，但是一些业内人士认为，大数据选股的有效性需要时间的检验。

在一位传统指数基金经理看来，大数据选股首先追逐的都是热点股，在牛市中追涨杀跌也许可行，但在熊市中可能会失灵，因为要面临反复止损的情况。

在他看来，目前大数据类指数基金的高收益与身处牛市有关。

事实上，即便是美国也没有一套十分成熟的大数据金融类产品。“找到数学上的方法不一定有效。只有经历过几个经济周期，以及股市大涨大跌之后，依然非常坚挺，表现非常好的模型，才能说是稳定的，值得长期投资的。”

在金融工程学专家郝志远看来，每一种分析方法都有优劣，而大数据金融本来就是一个跨行业的新兴产业，涉及IT以及金融，需要在这两个行业同时具有深厚的研究水平和实践经验是非常难的。从这一点看，国内大数据金融人才严重匮乏，“国内能做到这一点的人，我估计连千人都不会到，而他们大多在大型金融机构的中控部门，或者在私募提供高端选股服务，这些人的年收入不会低于千万级水平。”

此外，从客观大环境看，中国资本市场上的数据并不充沛，据一位业内人士透露，他们曾经尝试就中国股市搭建数学模型，但反复推论，都发现数据和结果无法相互印证，很多结果都存在问题，“最后发现更大的可能就是原始数据有问题，原因还是国内数据市场化不够。”

当然，大数据金融会是未来的主流方向，这一点没有人会怀疑，“比如大数据去找一些公开信息里的蛛丝马迹然后让我可以有效地发现一些符合我本身交易习惯与逻辑的机会，我觉得会是一个好的工具。”在上述传统基金经理看来，凭借大数据的还是听自己经验，在现在看来，没有对错，这只是一个信仰问题，但如果能将两者有机结合，或许能发挥更大价值。

国内外大数据基金指数、基金

名称            互联网数据来源      基金公司        指数公司             产品性质

百发100 指数            百度财经      广发基金        中证指数             指数基金

大数据100         新浪财经      南方基金      深圳证券信息公司       指数

大数据300

腾安指数        腾讯          济安金信        中证指数公司       指数

淘金100               支付宝    恒生聚源数据服务有限公司    中证指数公司       指数

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