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随着互联网金融方面的创新不断涌现，金融机构与互联网公司合作的深度、广度将极大拓展，创新能力将决定金融机构在未来行业中的竞争地位。
量化“投资者情绪”成创新热点
按照宣传，“新浪-南方”指数是“在南方基金量化投资研究平台的基础上，通过对新浪财经频道和微博财经大数据予以分析，找出股票热度预期、成长预期、估值提升预期的关系，构建策略因子，精选出具有超额收益预期的股票，编织成最终指数”；而“百度-广发”指数，是“以百度网页搜索和百度新闻搜索为基础的数据分析应用指标，可以反映不同关键词在过去一段时间的用户关注度和媒体关注度，也是利用互联网大数据挖掘投资者金融行为的工具。”两者皆指向互联网上投资者情绪的量化应用。
投资者情绪研究
传统投资理论精确化的数学模型是建立在“理性人假设”基础上；而在真实的投资行为中，潜意识层面难以自控的情绪驱动，是很多买卖操作的深层原因，是根深蒂固内在人性的外在表现。由是，如何将“非理性主导”的“行为金融学”作为起点，对投资者情绪进行量化分析、建立模型、挖掘商业价值，成为迫切任务。
以往投资者对市场情绪影响的重要性也有定性认识，并且发展出一些草根调研式的调查方法，例如，在营业部数人头等。此外，也发掘出了一些相对专业的投资者情绪研究方法，却各有缺陷。一是对特定对象的问卷调查，调查对象包括媒体、机构投资者、个人投资者（以及上述的综合），样本多在几百个上下。存在的问题除了样本太小，还有受调查者是否诚实作答，以及知行是否一致等。
构建前瞻指标
与既往的投资者情绪研究方法相比，大数据预测在表征上有着采样数据庞大、样本多维等差别。更根本的，是大数据预测在逻辑上确实有可能找到前瞻指标。
过去的投资者情绪研究和一些股市技术分析（例如波浪理论）事后解释有一定作用，却很难在逻辑上被证明是前瞻指标。而大数据技术，通过采集投资者在互联网上留下的痕迹，按照“情绪表达——买卖操作——股价变化”的逻辑顺序，将投资者情绪量化，从而完成对股价的预测。
如何量化投资者情绪
大数据有各种定义，研究机构GartnerGroup给出的定义是：大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
要具备发现规律和预测未来的核心能力，大数据要具备四个典型的特征：1.数据量巨大；2.数据类型多样；3.数据中富含价值；4.在尽可能短的时间内发掘出价值。
大量、多维、价值、高速同样是对投资者情绪挖掘和量化所需数据的要求。所以投资者情绪量化的步是拥有满足上述要求的数据资源。
第二步，通过对互联网上文本、图片、色彩等非结构化数据进行赋值定义，来完成数据结构化。目前相关技术模块日趋成熟，与其他行业相结合的应用已有若干案例。对于投资者情绪研究来说，只需要将与金融投资有关的特定语义与其他行业的语义加以区分，对互联网上的有效文本信息按照“悲观——乐观”的维度给予“1-10”的赋值，变为可计算数据。同样，也可以从别的情绪维度来研究。
第三步是用传统量化方法建模，先达到对过去股价能够事后解释的效果，再看未来实践中是否具有真实的预测能力。这个过程中需要不断调整模型。
颠覆近在眼前
对于互联网公司来说，此前的“余额宝阶段”只是互联网金融试水，是简单将金融业务进行物理嫁接，互联网仅仅作为渠道，并没有对金融机构的专业地位造成冲击。“宝宝”们的生存有赖于中国金融体系漏洞的存在，一旦金融监管篱笆扎紧、金融机构积极应变。
湖北微信营销公司认为互联网公司要想在金融领域具备核心竞争力，就要从渠道迈向更高端的专业化部门。以大数据技术直接切入金融机构垄断的投资研究业务，是互联网公司迅速提升专业化能力以及在金融领域扩张的捷径。
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