股票分析师不可信_大数据_股票数据分析

在我们伟大的国家，股票分析师及其股市总是一个能给我们「惊喜」的存在，在滔滔不绝精彩绝伦口若悬河表现的背后总让人感觉到有一股令人不安的阴谋在内，那么如果股票分析师不靠谱的话，那么探索是否可以通过技术的手段捕捉中国股市的规律应该是一个可以拿诺贝尔经济学奖的举动。

在 4 月初，蚂蚁金服 (俗称「支付宝」)、博时基金管理有限公司和恒生聚元以及中证指数发布了全球第一个电商大数据指数：中政淘金大数据 100 指数 (简称「淘金 100」)，同时，第一支基于淘金 100 指数开发的相应公募基金产品：博时招财一号大数据保本基金 (简称「招财一号」) 在 4 月 21 日露出真面目，额度 40 亿。保本基金每两年为一个保本周期，由第三方担保公司提供担保，确保本金安全，收益上不封顶。

又是「稳赚不赔」

众所周知，「理财有风险」，但是支付宝推出的一系列大众理财产品总给外界一种「只赚不赔」的印象，诸如「余额宝」、「招财宝」。股神巴菲特说过，投资股市的第一原则是不亏钱，第二原则是不亏钱，第三原则是不亏钱。据招财宝的说法，这次推出的「招财一号」也是保证小白的资金不亏钱，引入第三方担保机构进行本金担保，也就是说两年之即便大盘跌到负数也能保证本金。

对于基金的未来收益预期，博时基金相关人员表示，这是一个保本型基金，不超过 40% 资 产投资到淘金 100 指数中，让客户分享牛市上涨带来的收益。淘金 100 指数 2014 年全年取得 116% 的收益率，2015 年前 3 个月取得 41% 的收益。

据悉，招财一号的拟任基金经理为杨永光与赵云阳，杨永光具有将近 18 年的债券投资经验，由他管理的债券基金博时稳定价值 A、C 类 2014 年的年化收益率为 39.94%、39.50%，在同类基金中排名 2/67、1/41。在晨星中国研究中心七年工作经验的赵云阳于 2010 年加入博时团队，现任博时深证基本面 200ETF 基金及其联接基金、博时上证企债 30EFT 基金基金。

招财宝工作人员表示，大数据保本基金的认购、申购、赎回交易均为 0 手续费，起购金额为 1000 元。此外，由于大数据保本基金在招财宝上独家发售，用户在投资途中要急需用钱，那么可以通过招财宝平台随时变现，取出本金，只收 0.2% 的手续费 (即每取出 1000 元资金收取 2 元手续费)。有业内人士分析说，招财一号基金有可能在一天之内销售完毕。

通过大数据慧眼识别股市雾中之花

所谓「指数」，是根据特定标准采样部分股票或者债券的价格统计，它是由一揽子股票构成，它反映的是这一揽子股票价格变化，它相对一般的基金费用更低一些、管理更透明一些。比如常听到的「纳斯达克综合指数」、「纽约道琼斯工业平均指数」、「沪深 300 指数」，连创见所在的天使汇也有反映创业公司行情的「天使汇指数」。简单来说「沪深 300 指数」就是在上海和深圳两个交易所里面交易的超过 2500 只股票中，选取市值最大的 300 只股票，根据他们的价格计算出来的统计结果，「道琼斯工业平均指数」就是在美国上市企业中选取 30 只最具代表性公司的加权平均数。

「淘金 100」也是一个股票指数，与常见的指数不同的是，淘金 100 是依托蚂蚁金服的大数据平台到来的海量，基于海量的互联网交易大数据来预期一个行业未来盈利状况，预判一个行业的繁荣程度，并在此基础上选取 100 支股票形成投资组合。

目前，中国电子商务的交易总额已经占到社会消费品零售总额的 10% 左右，相比以往金融机构通过调研获取的数据，基于电商的全样本、实时数据相对更直观、实时地反映各个行业的变化，而这也是影响投资决策的核心因素之一。

那么蚂蚁金服的大数据到底有多大，据蚂蚁金服金融事业部产品经理沈洲介绍，蚂蚁金服日处理量超过 30PB，相当于 5000 座国家图书馆，涵盖数以万计的行业特征，整合内外多个数据源。传统的数据分析、咨询领域，更多时候是先有一个假设检验的前提，然后对一个小样本的数据进行分析，用样本来推测全局。那么现在已经有如此庞大的数据，这些数据比传统数据分析厉害在哪里，又如何通过这些数据反映行业情况呢？

沈洲举了一个例子，比如饮料行业，在电商互联网，饮料行业也是一个非常成熟的行业，是蚂蚁金服跟中证进行匹配关联下来行业关联性最高的行业，线下有的牛奶、可乐包括酒类这些饮料线上都有，品牌也是线上线下相对类似，使用的人群相对比较类似。这种情况下我们判断这个行业的晴雨想到更敏感的价格指标，就像气压一样。

2012 年 6 月饮料行业的价格出现了下滑，这个大家可以想象到，饮料行业影响价格的是什么？更多的是包装酒类，尤其是白酒。果不其然，我们看到饮料行业在 2012 年年末、2013 年年初，饮料行业板块出现价格下降。为什么？因为白酒这个行业市值占大盘比较高，所以相应影响到大盘。而且成熟行业的特点有价格和量的表现，需求是在价格变化之后，并不是像服装行业需求在价格之前，所以我们用需求可以推测这个行业是否疲软。

再比如，作为一个新的行业，用活力指数来看，医疗保健行业对于电商或者互联网行业来说是新兴行业，它初来乍到，所以考核它的就是销量，销量的增长预示着这个行业这个成长的活力，在 2011 年开始，医疗保健行业在线上商品和商家甚至品牌的数量都在增加，显而易见的可以看到医疗保健板块股价在 2011 年末开始出现明显的上升关系。

大数据对传统投资模式有什么改变？

在以前没有大数据的时候基金经理又是是怎么投资的？对于传统投资来说基金经理通常要经历这样几个阶段，如果我投资一支股票的话一般先会做这么几件事：一般会先去上市公司做一个实地调研，看看它的仓库、库存还有多少，看看它的订单是否饱和，看看它最近的招工情况怎么样，有了这些数据以后回来跟同事做一个沟通，沟通的同时会翻阅它过去很长时间甚至几年的财报，通过一连串数据我来判断这个股票是否具有投资价值。如果有投资价值的话，还会把这个股票上到公司投决会体制，直到这个股票进入公司的股票库才能用真金白银购买这支股票。这个流程可以想象一下是怎么样的过程，短的可能一个星期能完成，长的话可能长达一个月，这是传统投资对于我们来说最大的问题。很多海外公司也在探索这个问题，怎么样能够把这个过程缩短，怎么样能够提前获取数据，来更早的发现一个公司的投资价值？

最近这一年间华尔街出现一个新宠，很多 PE 趋之若鹜投这家公司，这家公司叫 Genscape 公司，它雇佣一批摄像员，摄像员拿热感摄像仪，在美国这些上空来回盘旋，检测到实际的邮筒里还剩多少油，回去把这些数据进行加工和整合，就观察到真正的油消耗的情况是怎么样，往往数据加工出来的结果早于政府发布的数据数周甚至数月之久，这对华尔街来说产生了巨大的价值，先于市场同行获得更早更超前的信息，帮助基金尽力来做这个投资的选择。这也是为什么很多投资银行包括基金公司愿意为这个服务来埋单的一个很重要的原因。

或者可以说，蚂蚁金服旗下额金融信息服务平台在功能上类似于 Genscape 公司，通过大量的数据分析之后可以提早预测出一个行业的情况。蚂蚁金服的金融信息服务平台内部叫「维他命」，是一个面向金融行业的统一开放平台和数据共创平台。在这个平台上汇集了线上线下海量的交易数据，通过对这些数据的脱敏、加工，再与行业业绩，财务表现等数据结合，可以形成供需、价格和成长活力等行业指标，最终综合成为行业景气指数。这个行业景气指数能够及时反映甚至预测不同行业的前景与状况，比如通过分析电商行业平台上的服装纺织、医疗保健、饮料行业的供需、成长和价格指数的变化，相关行业板块的股票价格和其走势曲线基本保持一致，就如同上面所举的白酒行业和医疗保健行业的例子。

淘金 100 数据显示，从 2009 年 12 月 31 日的基日计算，淘金 100 五年的收益率超过 572%；2014 年全年的收益率超过 116%；2015 年第一季度的收益率超过 41%。据测算，2009 年至 2014 年，淘金 100 的年化收益率约为 54%，远超同期的上证综指、沪深 300 等大盘走势。

那么大数据能够反映中国股市吗？

中国股市是一个很奇怪的设定，和西方股市不同的是，它有时候并不被西方股市的规律所左右。那么是否能够通过「技术」的问题能解决？博时基金副总裁王德英是这么解释的：股市的表现其实也是多方面复杂因素的一个叠加，有人说投资它不仅是一种科学也是一门技术。总体来看，证券市场的表现是由三方面来决定：最基础的当属实体经济和上市公司的它的经营情况；第二点，就是流通性，市场的钱够不够多；第三点，大家对市场的信心和未来的一个期待，由这三方面来决定的。

当然，中国市场它的成熟度和发达市场相比还有一定距离，但是这三个方面我们认为最基础的还是上市公司它的经营情况的变化，股市或者是指数它都会上下波动，像它有一个中枢，中枢才是它的价值中枢。所以就是我们淘金大数据指数的它的基本逻辑也是实体经济的变化，最终会体现在证券市场上，当然，它不一定实时的体现，但是它一定会体现，或者说当市场走的远了，一定会把它拉回来。所以价值投资、所谓的成长投资或者是多种风格投资都是一种投资风格，没有一种风格是说绝对好的或者绝对不好的。但是任何一种风格你只要做的足够深入，有足够多的数据供你分析的话，那么它最终都能取得你所应该得到的收益。博时基金最早我们公司的一个口号就是说做「投资价值发现者」，也是价值投资市场的一个品牌，事实上我们很多基金用这种风格也是创造了非常好的收益，这是一点。

第二点，就是说具体的这个指数的编制，当然电商大数据它是从企业的经济情况来出发，但是我们也有其它的因子，包括财务因子。也包括市场的驱动因子。当然，其实也有在市场驱动里面，事实上也会体现市场的情绪或者是的变化，它并不是单一的因子，这个大数据也是多种因子的综合最终产生的成果。我们今天说引入了一个电商大数据是对我们原来的量化测试进一步的加强，因为我们看的数据看得更多了，颗粒度更细了，看得更提前了，所以呢我比原来有了更多的超额收益，但并不是说它只是其中的唯一的一类数据指标。其实还是全面来看待来反应证券市场的发展的。

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