PPT:基于微信大数据的股票预测研究

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2013年诺贝尔经济学奖得主罗伯特?席勒的观点被无数采访对象引述。席勒于上世纪80年代设计的投资模型至今仍被业内称道。在他的模型中,主要参考三个变量:投资项目计划的现金流、公司资本的估算成本、股票市场对投资的反应(市场情绪)。他认为,市场本身带有主观判断因素,投资者情绪会影响投资行为,而投资行为直接影响资产价格。

计算机通过分析新闻、研究报告、社交信息、搜索行为等,借助自然语言处理方法,提取有用的信息;而借助机器学习智能分析,过去量化投资只能覆盖几十个策略,大数据投资则可以覆盖成千上万个策略。

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基于互联网搜索数据和社交行为的经济预测研究,已逐渐成为一个新的学术热点,并在经济、社会以及健康等领域的研究中取得了一定成果。在资本市场应用上,研究发现搜索数据可有效预测未来股市活跃度(以交易量指标衡量)及股价走势的变化。

对于搜索数据:互联网搜索行为与股票市场的关联机理。这个研究属于行为金融与互联网的交叉领域,其原理是:股票量价调整是投资者行为在股票市场上的反应;与此同时,投资者行为在互联网搜索市场也有相应地行为迹象,我们要做到是:找到互联网搜索市场中领先于股票交易的行为指标,综合众多投资者的先行搜索指标,对未来的股票交易做出预判。

如同天气预报那样,不断优化模型、灌入海量信息,然后给出结果。并且在处理的信息中,有80%是“非结构化”数据,例如政策文件、自然事件、地理环境、科技创新等,这类信息通常是电脑和模型难以消化的。采用了语义分析法,可以将互动数据里的金融对话量化为“-1(极度看空)”到“1(极度看多)”之间的投资建议,通过分析互动数据的数据文本,作为股市投资的信号。

4.正在发生的未来

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大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界,人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案,只是参考答案,帮助是暂时的,而更好的方法和答案还在不久的将来。

大数据在实用层面的影响很广泛,解决了大量的日常问题。大数据更是利害攸关的,它将重塑我们的生活、工作和思维方式。在某些方面,我们面临着一个僵局,比其他划时代创新引起的社会信息范围和规模急剧扩大所带来的影响更大。我们脚下的地面在移动。过去确定无疑的事情正在受到质疑。大数据需要人们重新讨论决策、命运和正义的性质。拥有知识曾意味着掌握过去,现在则意味着能够预测未来。

大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界,其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的,因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。这提示我们应该乐于接受类似的不准确,因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。就好像我们学习处理混乱数据一样,因为这些数据服务的是更加广大的目标。必将混乱构成了世界的本质,也构成了人脑的本职,而无论是世界的混乱还是人脑的混乱,学会接受和应用他们才能得益。

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我相信,利用基础数据、搜索数据、互动数据再进行加权计算,可以对所有股票进行大数据遴选,从而给出投资建议。我认为,我们的肉身刚刚步入大数据时代,但我们的精神还滞留在小数据、采样思维之中,率先用理性击碎固有思维的人,也将率先获得大数据带来的益处。