大数据颠覆证券业，比别人早1分钟预见股票走势

资深分析师、投资顾问都可以靠边站，感性情绪也能量化为理性数据，社交网站＋实时新闻＋交易数字，走势预测一目了然，短短1分钟见真章。

你若是出色的分析师，会发现业务部门的要求是最好能未卜先知，不仅提出问题，同时还要交出解决方案。这不就是三国时代的诸葛亮吗？但“诸葛亮”也有自己的痛苦，每逢月底当数据已经全部备妥时，分析师往往要花数天才能提出观点。他们要确认这个数据的准确性，同时要具备严谨的逻辑，对商业足够理解，才可在有限的时间里窥一斑而见全豹。

不过，2005年1月发生了一件奇妙的事，让人大开眼界。在谷歌公布上一季度业绩后，几分钟内，一家叫AutoInsight的公司就发表了对该业绩报告的观点，及对谷歌未来股价走势的评估。为何这家公司能在这么短的时间内做出反馈？而且我们发现，它用同类方法已经发表过很多篇没有作者的机器人文章。

集合数据指引后市

我们知道，证券交易及对冲基金成功的关键在于实时判断，通过对大量信息的定量研究，哪怕比别人早1分钟预见股票的走势，都可赚到巨额利润。这种预测随着更多的社交信息如脸谱网、推特、实时新闻及交易数据的整合，变得越来越有看头。实时分析正是运用了大数据的优势，在某一公司的业绩信号出来时，迅速刷新信息、辨识市场预测与业绩报告的差距、追踪实时市场反应，包括专家言论及交易情况，让其更有能力判断市场走向。

在资本市场中，多年前已有人关注股民情绪对市场的影响，这也是大数据在资本市场最早的应用之一。当中关键在于大量参差不齐的社交数据，是否能帮助判断市场？其实，单靠社交网站的数据是不足的，若能结合交易和新闻等历史及实时数据，进行去伪存真的分析，便可立刻做出媲美资深分析师的报告。

HedgeChatter就是这样的一家公司，每天实时扫描大量聊天信息、相关股票的全球交易记录及股票评论员的专业分析，借此估计股票的波动和变化趋势，并直接使用社交数据信号去分析数千支美国股票的实时交易，预测的准确率颇高。

四大角色各有优势

我们若进一步深究这两个例子，可发现计算机、互联网、大数据和专家这四个角色在其中的作用。计算机不但具有对数据和信息的无限记忆能力和高速处理能力，而且不用休息；互联网创造了海量信息，并可瞬间把它们关联起来；大数据的厉害之处在于能把所有东西进行量化，方便人类识别盲点、重新认知事物，并对事物进行全景的理解和分析，更能从众多变量中快速找出核心变量或事情发生的规律；专家则能在信息不全的情况下，利用自己的经验和理解做出正确判断。

了解这四方面的优缺点，才容易做出成功的大数据产品和方案，反之则容易失败。因此，在我看来，自动化分析报告并不会对有经验的分析师产生威胁，一点都不用担心机器会冲击这个行业，反而可以好好利用机器的强项让自己更具威力。

说到这里，我想起一句话：大数据就是学会如何活用别人的数据冗余，坐在金山上吃馒头还是吃鱼翅，就看你的本事了。自动化新闻和股票分析让我们产生了无限遐想，未来，小说、食谱甚至音乐，未尝不可以利用大数据进行创作。

证券业大数据案例：HedgeChatter

你都是如何预测一张股票值不值得投资？凭感觉？公司近期消息？专家评估？市场交易数字？如果能同时间将这些信息整合，或许便能更有效地掌握市场行情。HedgeChatter搜集网络上关于金融市场方面的信息，通过股民之间的交流、全球市场的事务数据、新闻信息等，为投资者提供股市的市场情报，整合大量的数据与意见交流，提供金融市场的预测。

思考

如果你身处证券相关产业，请思考大数据将对证券业带来什么样的变革？对你的工作流程与绩效将产生什么样的改变？

1. 现代证券业资本密集、信息密集、智力密集、技术密集，大数据也有大量、多样、快速、准确的特性，两者碰撞后，会产生什么火花？

2. 证券业应用大数据，有人用推特发文追踪公众情绪，有人用谷歌关键词搜索次数预测股票走势，对于证券业＋大数据，你还有什么样的新创意？

3. 除了股票价格、交易记录等数据之外，还有什么金融数据源可以协助你做好工作？

4. 想一想大数据可以怎么帮助你了解客户的需求与期望、增加客户对产品和服务的满意度？

 

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