互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)風(fēng)險投資分析

劉曉溪　王斌

[摘要]互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)隨著我國互聯(lián)網(wǎng)科技的飛速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的日益豐富和強(qiáng)大，互聯(lián)網(wǎng)受眾基數(shù)的飛速增大，更多的人愿意選擇互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)投，然而互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)投卻具有許多的不確定性和不穩(wěn)定性。故而筆者將從互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)風(fēng)險投資中最熱門的金融方面的某些現(xiàn)象和概念以及投資者的角度入手去進(jìn)行分析，從而得出一些對策和建議，期望對相關(guān)的工作和研究一些借鑒和啟發(fā)。

[關(guān)鍵詞]互聯(lián)網(wǎng) 量化 頻譜 投資

一、漫談互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀

（一）投資者情緒化的量化研究

投資者情緒越來越得到重視，其原因其實并不難得出——傳統(tǒng)的投資理論體系中并沒有涉及到投資者的清晰化的分析，而這一重要因素的缺失使其整體的分析結(jié)果可能會與真實的結(jié)果產(chǎn)生巨大的偏差。例如在連續(xù)幾年的A股受到投資者情緒影響巨大，這使得越來越多的人開始關(guān)注并且研究投資者情緒。在過去即便是有這樣的情緒研究，但是往往難以量化，然而隨著大數(shù)據(jù)時代的來領(lǐng)，技術(shù)的不斷成熟，都為投資者清晰化量化的研究提供了堅實的物質(zhì)基礎(chǔ)。那么這樣的一個相對比較新的研究方向到底如何做出一個定位和區(qū)間劃分，筆者認(rèn)為，投資者情緒的量化可以理解為在一個投資研究平臺上，對于投資的多層數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的分析，通過數(shù)據(jù)找到投資行為的預(yù)期、動機(jī)等多方面的因子進(jìn)行量化。然而投資者的反應(yīng)變化比投資數(shù)據(jù)走向和風(fēng)險分析要更加的復(fù)雜和難以預(yù)測。這對于相關(guān)的研究造成了更多的阻礙。

（二）投資者喜好的頻譜研究

投資者的喜好反應(yīng)在市場層面上就是市場情緒，而市場情緒的根本是人性的多變和復(fù)雜性。故而筆者將投資者的投資心理分為兩個層面，一方面是明顯上的由理性主導(dǎo)的分析層面，會通過所掌握的信息進(jìn)行整合、分析來進(jìn)行決策。然而另外一方面而言，對于許多投資者會存在感性主導(dǎo)的投資行為。這種投資行為更多的是通過理性投資行為來進(jìn)行掩蓋，但是實際上對于最終決策起到主導(dǎo)作用的是感性的判斷，表現(xiàn)為多重心理特點，如賭徒心理等等。比如拿股市分析，這樣的事件則顯得十分常見了，如奧巴馬當(dāng)選總統(tǒng)，澳柯瑪漲停，釣魚島事件后，帶日字的股票都紛紛下跌。當(dāng)然我們也并不能將投資者喜好作為互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析的最主要指標(biāo)，不能過分依賴和追求情緒偏好數(shù)據(jù)結(jié)果。

（三）炒作現(xiàn)象研究

通過一些看似沒有太多關(guān)系的情緒，對于投資市場產(chǎn)生著影響的現(xiàn)象并不罕見，但是這些現(xiàn)象的引發(fā)也并不只是巧合。造成這樣現(xiàn)象的主要原因有以下幾點：第一種情況是某些偏向性的導(dǎo)向，這種導(dǎo)向往往不符合事實，產(chǎn)生的影響比基本的市場影響因子要強(qiáng)得多。這是最容易被控制，通過制造輿論等多種方式進(jìn)行誘導(dǎo)的方式。第二種則是由于大數(shù)據(jù)的積累，使得投資者面臨著海量數(shù)據(jù)的整合和分析，這明顯超出了個人的主能力。最后一方面是個人積累和能力不足導(dǎo)致對于投資市場缺乏足夠的分析和理解，完全憑借個人的喜好和輿論或者業(yè)界的風(fēng)潮進(jìn)行投資，這樣的結(jié)果顯然是不容樂觀的，而且也適逢容易被炒作的方式引導(dǎo)進(jìn)行不明智的投資。

（四）大數(shù)據(jù)市場的新局面

對于大數(shù)據(jù)背景下的投資市場下，對于龐大而且零亂的大量數(shù)據(jù)，不同的企業(yè)或者個人的整合和分析挖掘能力產(chǎn)生巨大的差異性，比如DataSift每秒可實時挖掘12萬條Twitter內(nèi)容，這樣的數(shù)據(jù)挖掘能力足夠應(yīng)付樣本的需求。然而大數(shù)據(jù)是不能以其為進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)風(fēng)投分析的依據(jù)，原因很簡單，量化的數(shù)據(jù)在市場結(jié)構(gòu)發(fā)生改變的時候，參數(shù)的更新則具有明顯的滯后性了。所以要將許多的方向進(jìn)行結(jié)合，比如金融，數(shù)學(xué)，心理學(xué)等等，多方面進(jìn)行整合，才能建立更加成熟的模型。故而在這樣一個大數(shù)據(jù)時代要做好兩手準(zhǔn)備，一方面進(jìn)行大數(shù)據(jù)整合和挖掘能力的培養(yǎng)或引入，另一方面卻不能過分依賴大數(shù)據(jù)。這樣需要更多的能量和精力去引導(dǎo)。

二、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)風(fēng)險投資幾點建議

（一）關(guān)于量化投資者情緒

大數(shù)據(jù)有各種定義，研究機(jī)構(gòu)Gartner Group給出的定義是：大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。？要具備發(fā)現(xiàn)規(guī)律和預(yù)測未來的核心能力，大數(shù)據(jù)要具備四個典型的特征：@數(shù)據(jù)量巨大；②數(shù)據(jù)類型多樣；③數(shù)據(jù)中富含價值；④在盡可能短的時間內(nèi)發(fā)掘出價值。

大數(shù)據(jù)技術(shù)投入實際運(yùn)用的時間還不長，在國內(nèi)的相關(guān)行業(yè)應(yīng)用更少。盡管有各種嘗試，但該項技術(shù)與傳統(tǒng)行業(yè)融合仍需要一定過程。以投資者情緒的量化為例，一旦模型構(gòu)建成功，等于是看到了市場的底牌。如此巨大的利益必將驅(qū)使眾多互聯(lián)網(wǎng)公司和金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行相關(guān)項目的開發(fā)；同樣是巨大利益，決定了這項研究的艱巨，沒那么容易翻開市場的底牌。而投資者情緒的量化模型反映了人性的因素，其參數(shù)穩(wěn)定性要好于基本面數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)構(gòu)建的模型。但時代變遷、市場結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化依然會影響到模型的效果，所以要將對市場結(jié)構(gòu)的變化也納入到大數(shù)據(jù)量化的研究中，以做出預(yù)判。最后，投資者情緒再重要，也不能完全解釋股價走勢，大數(shù)據(jù)因子與基本面因子、交易因子在不同市場結(jié)構(gòu)下的比重如何調(diào)整也是一個課題。

（二）機(jī)構(gòu)各取所需

不同類型的機(jī)構(gòu)，在投資者情緒量化的研究和實踐中，其側(cè)重點與所得不同。

互聯(lián)網(wǎng)公司的長項是占有數(shù)據(jù)和流量資源、對用戶體驗的敏感和對創(chuàng)新的渴望，短板是金融業(yè)務(wù)方面專業(yè)性不足。用大數(shù)據(jù)實現(xiàn)對“投資者情緒”的量化，可以讓互聯(lián)網(wǎng)公司強(qiáng)勢切入金融市場中高端的投資和研究領(lǐng)域，全面顛覆原有的投資研究模式。并且最大限度地貼近其用戶（新一代股民也是網(wǎng)民），反映他們與上一代截然不同的思維模式和選擇標(biāo)準(zhǔn)。技術(shù)驅(qū)動的產(chǎn)品和服務(wù)手段對互聯(lián)網(wǎng)公司來說沒有接受上的障礙，其創(chuàng)新沖動和占有“大數(shù)據(jù)”、“投資者情緒”兩項心智資源的前景，比較容易促成互聯(lián)網(wǎng)公司對研究的投入。國內(nèi)券商目前的品牌只是規(guī)模品牌，缺乏差異化的定位。從低端的經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)到高端的賣方研究，區(qū)別度都不大。一旦有券商能夠轉(zhuǎn)型為“大數(shù)據(jù)驅(qū)動的創(chuàng)新型投資、研究和服務(wù)，機(jī)構(gòu)，將成就其獨特定位和殺手锏，在全方位的業(yè)務(wù)（特別是經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)和賣方研究）競爭中占據(jù)主動。

股票型基金的投資能力是公募基金立足的核心能力。2007年以來，公募基金的整體股票投資能力并不出色，難以支持基金的持續(xù)銷售。通過與互聯(lián)網(wǎng)公司的合作，將“投資者情緒”量化的研究成果投入實踐，有可能找到股票型基金銷售的突破口。一直以來，相比擇股，公募基金的擇時能力較差。而且從基本面出發(fā)，也難以為擇時行為找到理論依據(jù)。而“投資者情緒”量化的成果，將為公募基金提供擇時的理論依據(jù)和現(xiàn)實幫助。對于軟件公司、第三方機(jī)構(gòu)等服務(wù)商來說，可以將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為優(yōu)勢服務(wù)產(chǎn)品，在行業(yè)中脫穎而出。

從所需資源來看，數(shù)據(jù)是進(jìn)行“投資者情緒”研究的首要、決定性的資源。因此，目前的相關(guān)研究應(yīng)用都離不開互聯(lián)網(wǎng)公司的參與，例如雪球、新浪、百度。金融、技術(shù)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)人才是不同研究階段所需的次要配置資源。

（三）企業(yè)和個人自身能力以及投資意識的提升

許多企業(yè)尤其是個人對于信息的分析和整合能力需要并不足以應(yīng)付當(dāng)前愈加復(fù)雜的投資形式，尤其是大數(shù)據(jù)時代對于數(shù)據(jù)的利用以及數(shù)據(jù)量變得越加龐大的情況下，我們越加難以通過自己的能力去進(jìn)行妥善而且全面的分析。另外對于如同前面的炒作的不良的市場引導(dǎo)對于許多的投資者而言會起到嚴(yán)重的誤導(dǎo)，所以我們更加應(yīng)該提升自己的風(fēng)險防范意識，更加理性的進(jìn)行投資。

就整體而言，隨著我國投資環(huán)境的愈加復(fù)雜和大數(shù)據(jù)時代的來臨，我國投資者所在的環(huán)境變得更具有風(fēng)險和不確定性，從投資者的情緒量化和喜好頻譜做切入點，而不是單純的從數(shù)據(jù)面板上進(jìn)行分析，將會是一個全新卻更加貼近事實的一種方式，希望相關(guān)的研究越來越多，讓投資分析更加理性和科學(xué)。endprint