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大數據搜索股票

發布時間:2022-08-11 05:19:38

『壹』 大數據股票龍頭股票

大數據龍頭股票有:
1、福田汽車600166:
大數據龍頭。2020年報顯示,公司的營業收入577.7億元,同比增長22.99%,近3年復合增長18.63%。公司是網路Apollo的合作夥伴,與網路就車聯網、大數據、智能汽車和無人駕駛展開全面合作,共同打造面向未來的智能互聯網商用汽車。
2、高鴻股份000851:
大數據龍頭。公司2020年實現總營收70.18億,同比增長-38.49%。2014年6月17日晚間公告稱,公司擬聯合貴州旅遊投資控股有限責任公司、貴州產業技術發展研究院,合計認繳資5000萬元發起方式設立貴州大數據旅遊產業股份有限公司,立足貴州,面向全國打造知名的大數據旅遊平台運營公司。
3、神州數碼000034:雙方將聚焦金融、稅務、醫療大數據、農業等領域構建差異化雲服務,未來將帶動上百萬企業和代理商客戶向雲轉型。
4、中國長城000066:採用新一代的人工智慧和大數據技術,為傳統智慧城市提供全新的一攬子解決方案,促進關鍵行業的產業升級。
5、華數傳媒000156:公司處於大數據產業鏈的數據端(影音數據),公司通過有線電視網路業務逐步輻射互動電視/IPTV、手機電視、互聯網電視和互聯網視聽等新媒體業務,同時公司於阿里合作推出阿里盒子,掌控電視屏入口。
6、常山北明000158:中標舞鋼市智慧城市項目;通過整合雲計算、大數據、物聯網、移動互聯網和人工智慧等領域技術、業務成果,融合成國內領先的智慧城市總體解決方案。
7、美的集團000333:2014年3月,公司與阿里雲簽署《框架合作協議》,就構建基於雲平台的物聯網智慧系統及大數據應用達成框架合作意向 。
拓展資料:
股票投資注意事項
1、股票價格。購買股票時要觀察的第一件事是每隻股票的價格。這不僅決定了自己是否負擔得起該股票投資,還決定了購買每種證券的數量。如果自己是通過經紀人購買股票,則平均每購買一股股票就需要支付一定的傭金。
2、收益。即使自己負擔得起某隻股票,也不意味著該證券值得購買。因為如果自己認為該企業將來會獲得高利潤,則100元的股票可能會顯得便宜。
3、股利。當自己購買股票時應該先查找這些公司是否有向投資者支付股息的歷史。這是公司在有足夠現金儲備的前提下可以選擇向股東支付現金。即使股票下跌一段時間,股息也可以為自己提供一定的收益。並且需要注意公司是否有提高股息金額的歷史。
4、股票風險。如果自己要購買大量股票,應該要倆接公司交易所在行業的市場風險。

『貳』 基於微信大數據的股票預測研究

基於微信大數據的股票預測研究
大數據是近些年來的熱門話題,無論國際上還是國內,影響很大。經濟學、政治學、社會學和許多科學門類都會發生巨大甚至是本質上的變化和發展,進而影響人類的價值體系、知識體系和生活方式。而全球經濟目前生成了史無前例的大量數據,如果把每天產生的大量數據比作神話時期的大洪水是完全正確的,這個數據洪流是我們前所未見的,他是全新的、強大的、當然,也是讓人恐慌但又極端刺激的。
而我所分享的話題,正是在互聯網環境下,如何利用大數據技術,進行股票預測的研究。–今天,我想分享我認為有意義的四點。
1.大數據下的商業預測
根據大數據,我們可以有效地進行故障、人流、流量、用電量、股票市場、疾病預防、交通、食物配送、產業供需等方面的預測。而本文我們所關心的內容是股票市場的預測。
大數據的核心是預測,預測依賴於對數據的分析。那麼分析的方法是否是基於隨機采樣的結果而設計的,這樣的分析方法是否會有誤差?
從傳統認識上,由於資源和科技的局限,如人和計算資源受限、從計算機處理能力來講無法處理全部數據來獲取人們所關注的結果。因此隨機采樣應運而生,通過所選取的個體來代表全體,如使用隨機抽取的方式來使得推論結果更科學。但既然提到了大數據,它是資源發展到一定程度、以及技術發展到一定階段產生的一個新的認識。如同電力的出現,使人類進入了一個快速發展階段,大數據也一樣,它的含義是全體樣本,從整體樣本來做推論。在本文大數據的含義是所有股票在整個社交網路上的流動信息,從數據源上講,本文沒有採用所有社交網路上的數據,只分析了微信這個最具代表性的社交媒體作為信息源。
互動數據能反映用戶情緒,搜索數據能反映用戶的關注點和意圖,在股市預測時這兩種數據哪種更具有參考價值?
我認為都有價值,互動數據反映了用戶對某一特定股票的喜好和厭惡,可以簡單描述為對該股票的操作是繼續持有還是賣出;而搜索數據則代表用戶在收集該股票信息的過程,它是關注度的概念,某隻股票搜索度高則意味著消息的影響力大。互動代表著方向,搜索代表著振幅。
我們知道這兩種數據得出的結論會有差異,您是如何平衡這兩種數據反映的情況來進行預測的?
正如上一個問題里提到的,如果是股票推薦,買進賣出等原則問題,則應該考慮互動數據,但如果已經買到手了,搜索數據可以提供一個幅度的概念,類似債券評級A級、AA級、AAA級等,供投資者參考,因為不同投資者對風險的承受度是不同的。
將股票和市場的消息整理成140字的短消息發布,是否意味著主要發布渠道是微博?現在微信公眾號很火,有沒有考慮通過這個渠道也發布消息?
事實上,信息傳播的方式很多,微信作為新媒體當然影響力不容小覷,但目前技術投入最小的還是郵件、簡訊等方式,未來會考慮使用公眾號來推送股票和市場消息。
如果在未來通過微信公眾號推送消息,那麼推送的消息會不會作為數據來源被再次採集?這會有多大的影響?
會被採集,但互聯網上的每日關於個股的信息數量會達到很大,該推送會增加推薦股票1點權重,每隻股票的權重成百上千,因此影響極小。
數據來源是微信公眾號,除了准確性的考慮之外,是否還考慮過這樣收集數據會較少觸犯個人隱私?
從法律角度來看,搜索微信或其他個人聊天記錄,是侵犯個人隱私權的,因此如果騰訊開放了這樣的介面,每個公民都可以對這樣的行為進行投訴、抗議、甚至進行法律起訴直至其改正過錯、賠償損失的。
這樣是否意味著即使存在違法的行為,其結果也是由騰訊來承擔,而我們作為數據的使用方不需要承擔任何法律責任?
在整個社會,我們作為系統技術提供方,應恪守大數據的倫理道德,遵守國家法律,如侵犯個人隱私,系統不會採集,谷歌有一句座右銘「谷歌不作惡」,本文提到的系統也一樣。
2.基於大數據進行股票推薦實驗
股票的及時度反應了微信文章所發布的時效性,及時度越高,數據價值就越大。
股票的熱度反應了當前某隻股票被關注的頻度,關注頻度越大,上漲的可能性越高。

數據的完整性:我們採用循環的方式對所有深滬兩地發行約2236隻股票(創業版除外)在微信搜索網站上的搜索結果進行保存。
數據的一致性:文件格式由負責保存數據文件的程序決定,單一的流程保障了文件的一致性。
數據的准確性:由於所分析的訂閱號文章的是由微信公共平台的公眾號所提供,在一定程度上杜絕了虛假消息對於預測系統的破壞。
數據的及時性:考慮到磁碟讀寫以及採集程序所處的網路帶寬,以及搜索引擎對於採集程序的屏蔽,程序中採集兩條信息之間間隔了5秒,因此理論上11180秒(3.1個小時)可收集完當日推薦所需要的數據。對於每個交易日,在9點-9點30分之間採集所有數據,需要7台以上的設備可達到最佳效果。本次試驗受限於試驗設備,在一台設備上,交易日每天早六時開始進行數據採集,也滿足及時性要求。
數據分析:查看三個高優先順序的股票,該股票當日的開盤價與收盤價,再與當日(2015-4-8)上證綜指進行比較,可得在收益上該演算法是優於上證綜指為樣本的整體股票的股價差收益的。
實驗結論:按照上述方式,系統每天推薦出當日股票,在開盤時進行買進,在第二個交易日進行賣出。經過一個月21個交易日(2015-3-1至2015-3-31),系統的收益為20%/月。通過微信搜索公眾號來預測市場走勢和投資情緒呈現出正相關性,因此可以作為股票甄選的因子。
3.股票預測的大數據發展趨勢
網路數據分成三種:
一是瀏覽數據,主要用於電商領域的消費者行為分析,瀏覽數據反映了用戶每一步的訪問腳步,進一步刻畫出用戶的訪問路徑,分析不同頁面的跳轉概率等。
二是搜索數據,主要指搜索引擎記錄的關鍵詞被搜索頻次的時間序列數據,能反映數億用戶的興趣、關注點、意圖。
三是互動數據,主要是微博、微信、社交網站的數據,反映用戶的傾向性和情緒因素。
2013年諾貝爾經濟學獎得主羅伯特?席勒的觀點被無數采訪對象引述。席勒於上世紀80年代設計的投資模型至今仍被業內稱道。在他的模型中,主要參考三個變數:投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應(市場情緒)。他認為,市場本身帶有主觀判斷因素,投資者情緒會影響投資行為,而投資行為直接影響資產價格。
計算機通過分析新聞、研究報告、社交信息、搜索行為等,藉助自然語言處理方法,提取有用的信息;而藉助機器學習智能分析,過去量化投資只能覆蓋幾十個策略,大數據投資則可以覆蓋成千上萬個策略。
基於互聯網搜索數據和社交行為的經濟預測研究,已逐漸成為一個新的學術熱點,並在經濟、社會以及健康等領域的研究中取得了一定成果。在資本市場應用上,研究發現搜索數據可有效預測未來股市活躍度(以交易量指標衡量)及股價走勢的變化。
對於搜索數據:互聯網搜索行為與股票市場的關聯機理。這個研究屬於行為金融與互聯網的交叉領域,其原理是:股票量價調整是投資者行為在股票市場上的反應;與此同時,投資者行為在互聯網搜索市場也有相應地行為跡象,我們要做到是:找到互聯網搜索市場中領先於股票交易的行為指標,綜合眾多投資者的先行搜索指標,對未來的股票交易做出預判。
如同天氣預報那樣,不斷優化模型、灌入海量信息,然後給出結果。並且在處理的信息中,有80%是「非結構化」數據,例如政策文件、自然事件、地理環境、科技創新等,這類信息通常是電腦和模型難以消化的。採用了語義分析法,可以將互動數據里的金融對話量化為「-1(極度看空)」到「1(極度看多)」之間的投資建議,通過分析互動數據的數據文本,作為股市投資的信號。
4.正在發生的未來
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界,人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案,只是參考答案,幫助是暫時的,而更好的方法和答案還在不久的將來。
大數據在實用層面的影響很廣泛,解決了大量的日常問題。大數據更是利害攸關的,它將重塑我們的生活、工作和思維方式。在某些方面,我們面臨著一個僵局,比其他劃時代創新引起的社會信息范圍和規模急劇擴大所帶來的影響更大。我們腳下的地面在移動。過去確定無疑的事情正在受到質疑。大數據需要人們重新討論決策、命運和正義的性質。擁有知識曾意味著掌握過去,現在則意味著能夠預測未來。
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界,其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨有的弱點、錯覺、錯誤都是十分必要的,因為這些特性的另一頭牽著的是人類的創造力、直覺和天賦。這提示我們應該樂於接受類似的不準確,因為不準確正是我們之所以為人的特徵之一。就好像我們學習處理混亂數據一樣,因為這些數據服務的是更加廣大的目標。必將混亂構成了世界的本質,也構成了人腦的本職,而無論是世界的混亂還是人腦的混亂,學會接受和應用他們才能得益。
我相信,利用基礎數據、搜索數據、互動數據再進行加權計算,可以對所有股票進行大數據遴選,從而給出投資建議。我認為,我們的肉身剛剛步入大數據時代,但我們的精神還滯留在小數據、采樣思維之中,率先用理性擊碎固有思維的人,也將率先獲得大數據帶來的益處。

『叄』 貴州大數據股票有哪些

1、高鴻股份:大數據龍頭股,。
2、福田汽車:大數據龍頭股,。
3、中興通訊:
4、華數傳媒:

『肆』 大數據板塊股票有哪些

大數據板塊79隻個股

『伍』 大數據股票有哪些

大數據概念股 : 就主題投資而言,"大數據"概念2012年有望成為具有較強沖擊力的新主題,大數據概念實際上是從海量數據有效利用的角度對雲計算、物聯網等概念的綜合,更加准確地抓住了雲計算、物聯網的本質,以數據處理和數據中心建設與運維為主要業務的公司是最為貼切的投資標的。 "大數據"產業鏈條包含了從數據生成、數據存儲、數據處理和數據展示等多個環節。完整的生態系統還應當包括大數據處理結果的應用。 "大數據"時代更多的商機來自於應用,我們認為國內企業有機會獲得較大的發展空間。與大數據相關的投資標的有以下幾類。 第一類是與海量數據的存儲和處理相關的公司,關注拓爾思、美亞柏科、恆泰艾普、潛能恆信、天澤信息。 第二類是與數據中心建設與運營維護相關的公司,包括榮之聯、天璣科技、銀信科技。 第三類是與視頻化應用相關的公司,包括視頻監控業務為主的海康威視、大華股份、威創股份、華平股份。 第四類是與智能化和人機交互概念相關的公司,關注科大訊飛、用友軟體、東方國信等。 (南方股票頻道)

『陸』 大數據板塊龍頭股票一覽表

龍頭股票有:
1、寶信軟體:寶信軟體秉持「智慧化」發展戰略,積極投身「新基建」與「在線新經濟」,加快融入「雙循環」新發展格局。公司近日發布2021年半年度業績預增公告,預計2021年半年度實現歸屬於上市公司股東的凈利潤與上年同期相比,增加2億元到2.8億元,同比增長30.4%到42.5%。
2、數據港:數據港的主營業務為服務業、IDC解決方案、雲銷售,占營收比例分別為:96.33%、0.74%、0.03%。公司4月28日晚間發布一季度業績公告稱,2021年第一季度營收約2.63億元,同比增長51.18%;凈利潤約3272萬元,同比增長11.59%;基本每股收益0.14元,同比增長0%。
龍頭股指的是在某一時期在股票市場的炒作中對同行業板塊的其他股票具有影響和號召力的股票,龍頭股的漲跌往往對其他同行業板塊股票的漲跌起引導和示範作用。在股票市場中,龍頭股並不是一成不變的,龍頭股的地位往往只能維持一段時間。因此,投資者可以通過觀察行業和概念中的股票表現來檢驗股票是否屬於該行業或概念的龍頭股。
拓展資料:
大數據(big data,mega data),或稱巨量資料,指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據概念股:博彥科技、華平股份、省廣股份等。

大數據概念板塊簡介: 大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據通過對海量信息的收集、處理和展示,使人們第一次可以無限接近真實地了解現有資源的配置情況,從而指導進一步的發展。數據資源是大數據產業的源頭和基礎,對於數據資源的採集和積累,將成為大數據企業爭奪的焦點。

『柒』 如何利用網路上的現成大數據來進行超短線炒股

我們利用網路大數據分析技術,從互聯網上檢索最熱的關鍵詞,然後從關鍵詞中檢出相對應的股票名稱或代碼,依據各類大數據分析加權系數演算法,選出優選股。\n\n搜索指數:\n\n 搜索指數是以搜索引擎海量網民行為數據為基礎的數據分享平台,是當前互聯網乃至整個數據時代最重要的統計分析平台之一,自發布之日便成為眾多企業營銷決策的重要依據。搜索指數能夠告訴用戶:某個關鍵詞在搜索引擎上的搜索規模有多大,一段時間內的漲跌態勢以及相關的新聞輿論變化,關注這些詞的網民是什麼樣的,分布在哪裡,同時還搜了哪些相關的詞。例如index..com \n\n新聞熱度:\n\n 10大新聞網站的財經頻道每天都在報道上市企業和市場情況,爬蟲根據財經首頁的頁面進行板塊和行業等數據進行分析熱門股票近日的曝光率。\n\n評論喜好:\n\n 股民喜歡在股吧和貼吧進行評論,爬蟲根據網民發貼的情緒化詞彙進行判斷,出現負面詞彙如不文明用語時,進行必要的扣分等操作。\n\n自選股關注度:\n\n 軟體對用戶自選股進行統計,關注人數高的股票自然會被納入熱門股票之列。\n\n資金流向:\n\n 軟體即時跟蹤股票的資金流向,特別關注莊家的大資金流向,對其拉升等動作進行大數據判斷。\n\n圖形分析:\n\n 軟體對圖形分析做了較多的大數據資料,並加入了自我學習的能力,如判斷歷史上的黃金坑,判斷雙底,計算斜率等。\n\n綜合動能:\n\n 除了以上指標,軟體還結合傳統的MACD\KDJ等數據,按不同的指標進行打分,最終得出動能分。然後即時對高分股票按歷史數據進行判斷,推薦出最合適的股票供用戶參考,當動能衰減時則會被沽出。\n\n\n\n 將軟體停留在在倉界面,會自動更新股股價及進行買賣指令的操作。\n\n\n\n

『捌』 大數據概念股票龍頭股票有哪些

大數據概念一共有100家上市公司,其中22家大數據概念上市公司在上證交易所交易,另外78家大數據概念上市公司在深交所交易。
根據雲財經智能題材挖掘技術自動匹配,大數據概念股的龍頭股最有可能從以下幾個股票中誕生
海量數據、
三聯虹普、
東方國信。

『玖』 怎麼獲取大數據選股票黑馬

不要太依賴這種數據,因為這只是一種原始數據,很多還包含無效數據。建議多多關注一下基本面,選好股的幾率會上升

『拾』 如何用大數據炒股

我們如今生活在一個數據爆炸的世界裡。網路每天響應超過60億次的搜索請求,日處理數據超過100PB,相當於6000多座中國國家圖書館的書籍信息量總和。新浪微博每天都會發布上億條微博。在荒無人煙的郊外,暗藏著無數大公司的信息存儲中心,24小時夜以繼日地運轉著。
克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中認為,大數據的核心就是預測,即只要數據豐富到一定程度,就可預測事情發生的可能性。例如,「從一個人亂穿馬路時行進的軌跡和速度來看他能及時穿過馬路的可能性」,或者通過一個人穿過馬路的速度,預測車子何時應該減速從而讓他及時穿過馬路。

那麼,如果把這種預測能力應用在股票投資上,又會如何?

目前,美國已經有許多對沖基金採用大數據技術進行投資,並且收獲甚豐。中國的中證廣發網路百發100指數基金(下稱百發100),上線四個多月以來已上漲68%。

和傳統量化投資類似,大數據投資也是依靠模型,但模型里的數據變數幾何倍地增加了,在原有的金融結構化數據基礎上,增加了社交言論、地理信息、衛星監測等非結構化數據,並且將這些非結構化數據進行量化,從而讓模型可以吸收。

由於大數據模型對成本要求極高,業內人士認為,大數據將成為共享平台化的服務,數據和技術相當於食材和鍋,基金經理和分析師可以通過平台製作自己的策略。

量化非結構數據

不要小看大數據的本領,正是這項剛剛興起的技術已經創造了無數「未卜先知」的奇跡。

2014年,網路用大數據技術預測命中了全國18卷中12卷高考作文題目,被網友稱為「神預測」。網路公司人士表示,在這個大數據池中,包含互聯網積累的用戶數據、歷年的命題數據以及教育機構對出題方向作出的判斷。

在2014年巴西世界盃比賽中,Google亦通過大數據技術成功預測了16強和8強名單。

從當年英格蘭報社的信鴿、費城股票交易所的信號燈到報紙電話,再到如今的互聯網、雲計算、大數據,前沿技術迅速在投資領域落地。在股票策略中,大數據日益嶄露頭角。

做股票投資策略,需要的大數據可以分為結構化數據和非結構化數據。結構化數據,簡單說就是「一堆數字」,通常包括傳統量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等專業信息;非結構化數據就是社交文字、地理位置、用戶行為等「還沒有進行量化的信息」。

量化非結構化就是用深度模型替代簡單線性模型的過程,其中所涉及的技術包括自然語言處理、語音識別、圖像識別等。

金融大數據平台-通聯數據CEO王政表示,通聯數據採用的非結構化數據可以分為三類:第一類和人相關,包括社交言論、消費、去過的地點等;第二類與物相關,如通過正在行駛的船隻和貨車判斷物聯網情況;第三類則是衛星監測的環境信息,包括汽車流、港口裝載量、新的建築開工等情況。

衛星監測信息在美國已被投入使用,2014年Google斥資5億美元收購了衛星公司Skybox,從而可以獲得實施衛星監測信息。

結構化和非結構化數據也常常相互轉化。「結構化和非結構化數據可以形象理解成把所有數據裝在一個籃子里,根據應用策略不同相互轉化。例如,在搜索頻率調查中,用戶搜索就是結構化數據;在金融策略分析中,用戶搜索就是非結構化數據。」網路公司人士表示。

華爾街拿著豐厚薪水的分析師們還不知道,自己的僱主已經將大量資本投向了取代自己的機器。
2014年11月23日,高盛向Kensho公司投資1500萬美元,以支持該公司的大數據平台建設。該平台很像iPhone里的Siri,可以快速整合海量數據進行分析,並且回答投資者提出的各種金融問題,例如「下月有颶風,將對美國建材板塊造成什麼影響?」

在Kensho處理的信息中,有80%是「非結構化」數據,例如政策文件、自然事件、地理環境、科技創新等。這類信息通常是電腦和模型難以消化的。因此,Kensho的CEO Daniel Nadler認為,華爾街過去是基於20%的信息做出100%的決策。

既然說到高盛,順便提一下,這家華爾街老牌投行如今對大數據可謂青睞有加。除了Kensho,高盛還和Fortress信貸集團在兩年前投資了8000萬美元給小額融資平台On Deck Capital。這家公司的核心競爭力也是大數據,它利用大數據對中小企業進行分析,從而選出值得投資的企業並以很快的速度為之提供短期貸款。

捕捉市場情緒

上述諸多非結構化數據,歸根結底是為了獲得一個信息:市場情緒。

在采訪中,2013年諾貝爾經濟學獎得主羅伯特•席勒的觀點被無數采訪對象引述。可以說,大數據策略投資的創業者們無一不是席勒的信奉者。

席勒於上世紀80年代設計的投資模型至今仍被業內稱道。在他的模型中,主要參考三個變數:投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應(市場情緒)。他認為,市場本身帶有主觀判斷因素,投資者情緒會影響投資行為,而投資行為直接影響資產價格。
然而,在大數據技術誕生之前,市場情緒始終無法進行量化。

回顧人類股票投資發展史,其實就是將影響股價的因子不斷量化的過程。

上世紀70年代以前,股票投資是一種定性的分析,沒有數據應用,而是一門主觀的藝術。隨著電腦的普及,很多人開始研究驅動股價變化的規律,把傳統基本面研究方法用模型代替,市盈率、市凈率的概念誕生,量化投資由此興起。

量化投資技術的興起也帶動了一批華爾街大鱷的誕生。例如,巴克萊全球投資者(BGI)在上世紀70年代就以其超越同行的電腦模型成為全球最大的基金管理公司;進入80年代,另一家基金公司文藝復興(Renaissance)年均回報率在扣除管理費和投資收益分成等費用後仍高達34%,堪稱當時最佳的對沖基金,之後十多年該基金資產亦十分穩定。

「從主觀判斷到量化投資,是從藝術轉為科學的過程。」王政表示,上世紀70年代以前一個基本面研究員只能關注20隻到50隻股票,覆蓋面很有限。有了量化模型就可以覆蓋所有股票,這就是一個大的飛躍。此外,隨著計算機處理能力的發展,信息的用量也有一個飛躍變化。過去看三個指標就夠了,現在看的指標越來越多,做出的預測越來越准確。

隨著21世紀的到來,量化投資又遇到了新的瓶頸,就是同質化競爭。各家機構的量化模型越來越趨同,導致投資結果同漲同跌。「能否在看到報表數據之前,用更大的數據尋找規律?」這是大數據策略創業者們試圖解決的問題。

於是,量化投資的多米諾骨牌終於觸碰到了席勒理論的第三層變數——市場情緒。

計算機通過分析新聞、研究報告、社交信息、搜索行為等,藉助自然語言處理方法,提取有用的信息;而藉助機器學習智能分析,過去量化投資只能覆蓋幾十個策略,大數據投資則可以覆蓋成千上萬個策略。

基於互聯網搜索數據和社交行為的經濟預測研究,已逐漸成為一個新的學術熱點,並在經濟、社會以及健康等領域的研究中取得了一定成果。在資本市場應用上,研究發現搜索數據可有效預測未來股市活躍度(以交易量指標衡量)及股價走勢的變化。

海外就有學術研究指出,公司的名稱或者相關關鍵詞的搜索量,與該公司的股票交易量正相關。德國科學家Tobias Preis就進行了如此研究:Tobias利用谷歌搜索引擎和谷歌趨勢(Google Trends),以美國標普500指數的500隻股票為其樣本,以2004年至2010年為觀察區間,發現谷歌趨勢數據的公司名稱搜索量和對應股票的交易量,在每周一次的時間尺度上有高度關聯性。也就是說,當某個公司名稱在谷歌的搜索量活動增加時,無論股票的價格是上漲或者下跌,股票成交量與搜索量增加;反之亦然,搜索量下降,股票成交量下降。以標普500指數的樣本股為基礎,依據上述策略構建的模擬投資組合在六年的時間內獲得了高達329%的累計收益。

在美國市場上,還有多家私募對沖基金利用Twitter和Facebook的社交數據作為反映投資者情緒和市場趨勢的因子,構建對沖投資策略。利用互聯網大數據進行投資策略和工具的開發已經成為世界金融投資領域的新熱點。

保羅·霍丁管理的對沖基金Derwent成立於2011年5月,注冊在開曼群島,初始規模約為4000萬美元, 2013年投資收益高達23.77%。該基金的投資標的包括流動性較好的股票及股票指數產品。
通聯數據董事長肖風在《投資革命》中寫道,Derwent的投資策略是通過實時跟蹤Twitter用戶的情緒,以此感知市場參與者的「貪婪與恐懼」,從而判斷市場漲跌來獲利。

在Derwent的網頁上可以看到這樣一句話:「用實時的社交媒體解碼暗藏的交易機會。」保羅·霍丁在基金宣傳冊中表示:「多年以來,投資者已經普遍接受一種觀點,即恐懼和貪婪是金融市場的驅動力。但是以前人們沒有技術或數據來對人類情感進行量化。這是第四維。Derwent就是要通過即時關注Twitter中的公眾情緒,指導投資。」

另一家位於美國加州的對沖基金MarketPsych與湯普森·路透合作提供了分布在119個國家不低於18864項獨立指數,比如每分鍾更新的心情狀態(包括樂觀、憂郁、快樂、害怕、生氣,甚至還包括創新、訴訟及沖突情況等),而這些指數都是通過分析Twitter的數據文本,作為股市投資的信號。

此類基金還在不斷涌現。金融危機後,幾個台灣年輕人在波士頓組建了一家名為FlyBerry的對沖基金,口號是「Modeling the World(把世界建模)」。它的投資理念全部依託大數據技術,通過監測市場輿論和行為,對投資做出秒速判斷。

關於社交媒體信息的量化應用,在股票投資之外的領域也很常見:Twitter自己也十分注重信息的開發挖掘,它與DataSift和Gnip兩家公司達成了一項出售數據訪問許可權的協議,銷售人們的想法、情緒和溝通數據,從而作為顧客的反饋意見匯總後對商業營銷活動的效果進行判斷。從事類似工作的公司還有DMetics,它通過對人們的購物行為進行分析,尋找影響消費者最終選擇的細微原因。

回到股票世界,利用社交媒體信息做投資的公司還有StockTwits。打開這家網站,首先映入眼簾的宣傳語是「看看投資者和交易員此刻正如何討論你的股票」。正如其名,這家網站相當於「股票界的Twitter」,主要面向分析師、媒體和投資者。它通過機器和人工相結合的手段,將關於股票和市場的信息整理為140字以內的短消息供用戶參考。

此外,StockTwits還整合了社交功能,並作為插件可以嵌入Twitter、Facebook和LinkedIn等主要社交平台,讓人們可以輕易分享投資信息。

另一家公司Market Prophit也很有趣。這家網站的宣傳語是「從社交媒體噪音中提煉市場信號」。和StockTwits相比,Market Prophit更加註重大數據的應用。它採用了先進的語義分析法,可以將Twitter里的金融對話量化為「-1(極度看空)」到「1(極度看多)」之間的投資建議。網站還根據語義量化,每天公布前十名和後十名的股票熱度榜單。網站還設計了「熱度地圖」功能,根據投資者情緒和意見,按照不同板塊,將板塊內的個股按照顏色深淺進行標注,誰漲誰跌一目瞭然。

中國原創大數據指數

盡管大數據策略投資在美國貌似炙手可熱,但事實上,其應用尚僅限於中小型對沖基金和創業平台公司。大數據策略投資第一次被大規模應用,應歸於中國的百發100。

網路金融中心相關負責人表示,與歐美等成熟資本市場主要由理性機構投資者構成相比,東亞尤其是中國的股票類證券投資市場仍以散戶為主,因此市場受投資者情緒和宏觀政策性因素影響很大。而個人投資者行為可以更多地反映在互聯網用戶行為大數據上,從而為有效地預測市場情緒和趨勢提供了可能。這也就是中國國內公募基金在應用互聯網大數據投資方面比海外市場並不落後、甚至領先的原因。

百發100指數由網路、中證指數公司、廣發基金聯合研發推出,於2014年7月8日正式對市場發布,實盤運行以來一路上漲,漲幅超過60%。跟蹤該指數的指數基金規模上限為30億份,2014年9月17日正式獲批,10月20日發行時一度創下26小時瘋賣18億份的「神話」。

外界都知道百發100是依託大數據的指數基金,但其背後的細節鮮為人知。

百發100數據層面的分析分為兩個層面,即數據工廠的數據歸集和數據處理系統的數據分析。其中數據工廠負責大數據的收集分析,例如將來源於互聯網的非結構化數據進行指標化、產品化等數據量化過程;數據處理系統,可以在數據工廠遞交的大數據中尋找相互統計關聯,提取有效信息,最終應用於策略投資。

「其實百發100是在傳統量化投資技術上融合了基於互聯網大數據的市場走勢和投資情緒判斷。」業內人士概括道。

和傳統量化投資類似,百發100對樣本股的甄選要考慮財務因子、基本面因子和動量因子,包括凈資產收益率(ROE)、資產收益率(ROA)、每股收益增長率(EPS)、流動負債比率、企業價值倍數(EV/EBITDA)、凈利潤同比增長率、股權集中度、自由流通市值以及最近一個月的個股價格收益率和波動率等。

此外,市場走勢和投資情緒是在傳統量化策略基礎上的創新產物,也是百發100的核心競爭力。接近網路的人士稱,市場情緒因子對百發100基金起決定性作用。

網路金融中心相關負責人是羅伯特•席勒觀點的支持者。他認為,投資者行為和情緒對資產價格、市場走勢有著巨大的影響。因此「通過互聯網用戶行為大數據反映的投資市場情緒、宏觀經濟預期和走勢,成為百發100指數模型引入大數據因子的重點」。

傳統量化投資主要著眼點在於對專業化金融市場基本面和交易數據的應用。但在網路金融中心相關業務負責人看來,無論是來源於專業金融市場的結構化數據,還是來源於互聯網的非結構化數據,都是可以利用的數據資源。因此,前文所述的市場情緒數據,包括來源於互聯網的用戶行為、搜索量、市場輿情、宏觀基本面預期等等,都被網路「變廢為寶」,從而通過互聯網找到投資者參與特徵,選出投資者關注度較高的股票。

「與同期滬深300指數的表現相較,百發100更能在股票市場振盪時期、行業輪動劇烈時期、基本面不明朗時期抓住市場熱點、了解投資者情緒、抗擊投資波動風險。」網路金融中心相關負責人表示。

百發100選取的100隻樣本股更換頻率是一個月,調整時間為每月第三周的周五。

業內人士指出,百發100指數的月收益率與中證100、滬深300、中證500的相關性依次提升,說明其投資風格偏向中小盤。

但事實並非如此。從樣本股的構成來說,以某一期樣本股為例,樣本股總市值6700億元,佔A股市值4.7%。樣本股的構成上,中小板21隻,創業板4隻,其餘75隻樣本股均為大盤股。由此可見,百發100還是偏向大盤為主、反映主流市場走勢。

樣本股每個月的改變比例都不同,最極端的時候曾經有60%進行了換倉。用大數據預測熱點變化,市場熱點往往更迭很快;但同時也要考慮交易成本。兩方面考慮,網路最後測算認為一個月換一次倉位為最佳。

樣本股對百發100而言是核心機密——據說「全世界只有基金經理和指數編制機構負責人兩個人知道」——都是由機器決定後,基金經理分配給不同的交易員建倉買入。基金經理也沒有改變樣本股的權利。

展望未來,網路金融中心相關負責人躊躇滿志,「百發100指數及基金的推出,只是我們的開端和嘗試,未來將形成多樣化、系列投資產品。」

除了百發100,目前市場上打著大數據旗幟的基金還有2014年9月推出的南方-新浪I100和I300指數基金。

南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪財經和深圳證券信息公司三方聯合編制的。和百發100類似,也是按照財務因子和市場情緒因子進行模型打分,按照分值將前100和前300名股票構成樣本股。推出至今,這兩個指數基金分別上漲了10%左右。

正如百發100的市場情緒因子來自網路,南方-新浪I100和I300的市場情緒因子全部來自新浪平台。其中包括用戶在新浪財經對行情的訪問熱度、對股票的搜索熱度;用戶在新浪財經對股票相關新聞的瀏覽熱度;股票相關微博的多空分析數據等。

此外,阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大數據策略上做文章。據了解,天弘基金將和阿里巴巴合作,推出大數據基金產品,最早將於2015年初問世。

天弘基金機構產品部總經理劉燕曾對媒體表示,「在傳統的調研上,大數據將貢獻於基礎資產的研究,而以往過度依賴線下研究報告。大數據將視野拓展至了線上的數據分析,給基金經理選股帶來新的邏輯。」

在BAT三巨頭中,騰訊其實是最早推出指數基金的。騰訊與中證指數公司、濟安金信公司合作開發的「中證騰安價值100指數」早在2013年5月就發布了,號稱是國內第一家由互聯網媒體與專業機構編制發布的A股指數。不過,業內人士表示,有關指數並沒有真正應用大數據技術。雖然騰訊旗下的微信是目前最熱的社交平台,蘊藏了大量的社交數據,但騰訊未來怎麼開發,目前還並不清晰。

大數據投資平台化

中歐商學院副教授陳威如在其《平台戰略》一書中提到,21世紀將成為一道分水嶺,人類商業行為將全面普及平台模式,大數據金融也不例外。

然而,由於大數據模型對成本要求極高,就好比不可能每家公司都搭建自己的雲計算系統一樣,讓每家機構自己建設大數據模型,從數據來源和處理技術方面看都是不現實的。業內人士認為,大數據未來必將成為平台化的服務。

目前,阿里、網路等企業都表示下一步方向是平台化。

螞蟻金服所致力搭建的平台,一方麵包括招財寶一類的金融產品平台,另一方麵包括雲計算、大數據服務平台。螞蟻金服人士說,「我們很清楚自己的優勢不是金融,而是包括電商、雲計算、大數據等技術。螞蟻金服希望用這些技術搭建一個基礎平台,把這些能力開放出去,供金融機構使用。」

網路亦是如此。接近網路的人士稱,未來是否向平台化發展,目前還在討論中,但可以確定的是,「網路不是金融機構,目的不是發產品,百發100的意義在於打造影響力,而非經濟效益。」
當BAT還在摸索前行時,已有嗅覺靈敏者搶佔了先機,那就是通聯數據。

通聯數據股份公司(DataYes)由曾任博時基金副董事長肖風帶隊創建、萬向集團投資成立,總部位於上海,公司願景是「讓投資更容易,用金融服務雲平台提升投資管理效率和投研能力」。該平台7月上線公測,目前已擁有130多家機構客戶,逾萬名個人投資者。

通聯數據目前有四個主要平台,分別是通聯智能投資研究平台、通聯金融大數據服務平台、通聯多資產投資管理平台和金融移動辦公平台。

通聯智能投資研究平台包括雅典娜-智能事件研究、策略研究、智能研報三款產品,可以對基於自然語言的智能事件進行策略分析,實時跟蹤市場熱點,捕捉市場情緒。可以說,和百發100類似,其核心技術在於將互聯網非結構化數據的量化使用。

通聯金融大數據服務平台更側重於專業金融數據的分析整理。它可以提供公司基本面數據、國內外主要證券、期貨交易所的行情數據、公司公告數據、公關經濟、行業動態的結構化數據、金融新聞和輿情的非結構化數據等。

假如將上述兩個平台比作「收割機」,通聯多資產投資管理平台就是「廚房」。在這個「廚房」里,可以進行全球跨資產的投資組合管理方案、訂單管理方案、資產證券化定價分析方案等。

通聯數據可以按照主題熱點或者自定義關鍵字進行分析,構建知識圖譜,將相關的新聞和股票提取做成簡潔的分析框架。例如用戶對特斯拉感興趣,就可以通過主題熱點看到和特斯拉相關的公司,並判斷這個概念是否值得投資。「過去這個搜集過程要花費幾天時間,現在只需要幾分鍾就可以完成。」王政表示。

「通聯數據就好比一家餐館,我們把所有原料搜集來、清洗好、准備好,同時准備了一個鍋,也就是大數據存儲平台。研究員和基金經理像廚師一樣,用原料、工具去『烹制』自己的策略。」王政形容道。

大數據在平台上扮演的角色,就是尋找關聯關系。人類總是習慣首先構建因果關系,繼而去倒推和佐證。機器學習則不然,它可以在海量數據中查獲超越人類想像的關聯關系。正如維克托`邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》中所提到的,社會需要放棄它對因果關系的渴求,而僅需關注相互關系。

例如,美國超市沃爾瑪通過大數據分析,發現颶風用品和蛋撻擺在一起可以提高銷量,並由此創造了頗大的經濟效益。如果沒有大數據技術,誰能將這毫無關聯的兩件商品聯系在一起?
通聯數據通過機器學習,也能找到傳統量化策略無法發現的市場聯系。其中包括各家公司之間的資本關系、產品關系、競爭關系、上下游關系,也包括人與人之間的關系,例如管理團隊和其他公司有沒有關聯,是否牽扯合作等。

未來量化研究員是否將成為一個被淘汰的職業?目前研究員的主要工作就是收集整理數據,變成投資決策,而之後這個工作將更多由機器完成。

「當初醫療科技發展時,人們也認為醫生會被淘汰,但其實並不會。同理,研究員也會一直存在,但他們會更注重深入分析和調研,初級的數據搜集可以交給機器完成。」王政表示。
但當未來大數據平台並廣泛應用後,是否會迅速擠壓套利空間?這也是一個問題。回答根據網上資料整理

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