【点宽专栏】大数据背景下信息所带来的盲目自信

原创 | 点宽学院   作者 | 唐晓堂

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回看以前的电影，镜头转向纽约市中心，无数个交易员在固定时段进行着疯狂的操作。在宽带和网络向我们的手机发送实时报价和分析之前，他们只能从小黑板上获取买卖点差和历史数据的信息。绝大多数时候，交易是从窗口探出和场外交易员用手势沟通完成的。

自从彭博终端走入世界，在线交易成为了热门。近几年，在线交易趋势逐年增长，现在它为交易员和投资者提供了可以在几乎任何全球市场进行投资的能力。同时，为了帮助交易者，越来越多的信息提供和信息分析工具诞生，比如大数据。近年来，大数据技术有了长足的发展，它旨在轻松地处理巨大的数据集。其特征可以用3V来概括：即大数据量 (volume)、快速的产生速度(velocity)和多样的数据类型 (variety)。网络大数据是可以在公开层面获得的。搜索引擎、社交网络、论坛、博客以及网站都会为每个人“量身定制”一款适合他们的信息渠道。在金融市场，无数的资本信息充斥着网络，让投资者“欲罢不能”。然而，笔者认为庞大的信息会让散户投资者承担更大的风险，而这种风险来源于他们的“盲目自信”。
行为金融学对传统金融学的一个挑战即认为注意力是一种稀缺资源，因此投资者的注意力是有限的。投资者的有限注意会通过两方面影响资产价格:一方面，投资者因不具备完全的处理和吸收所有可得信息能力，对联系股票基本面的相应信息反应不足;另一方面，投资者过于关注特定的事件而对相应股票产生偏离基本面的过度反应（李倩，吴昊 2017）。关于这点我从两方面进行讨论。

01

是散户自我分析层面

每本金融书籍都会告诫投资者去分析企业的财务报表，以此来判断其在行业内的表现是否合格以及后期的走势。然而有多少散户投资者愿意去看冗长的年报呢？大数据为他们提供了“便利”。股票论坛、股评软件和财经新闻app会高频率的推送关于投资者自选股的信息。在交易时段，刷新一次就会有好几条信息弹出，很多散户往往看了几条信息，就妄想自己已经对其所关注的公司有了充分了解。之前我与一名投资者交流，他对其选中的一支股票侃侃而谈，“这公司研发了新技术”、“这公司跟谁谁谁签了大合同，以后一定上涨”，可是他根本没有看这家公司的年报，只凭几条信息就打算长期投入。他不关心股票论坛的信息是否可靠，只关注怎样用最“快捷”的方法做决策。大数据看似让分析变得更简单，更准确，实则多数散户投资者无法识别信息的准确性和关联性。炒股的人都知道，虽然有意控制，但我们更愿意相信对自己有优势的信息。最终，大数据所提供的信息让投资者自信，更快速的犯下错误，然后自己的钱不翼而飞。

02

信息量层面

整个市场处于不断变化的状态，它们所呈现的数据量往往很大，有时难以准确分析和使用。截止到2012年，数据量约为200PB（1PB=1024TB），又过了九年，数据量可能已经增长到EB级别。数据会越来越复杂、庞大和难以分析。混淆投资者的信息也会越来越多，其中可能会有“垃圾信息”来欺骗投资者。
最关键的，人们往往认为自己获得的信息越多，决策就越准确。Das和Chen（2007）收集了雅虎股票论坛上的消息，并将每条消息标记为看涨、看跌或平淡的观点，在观点下的评论可以看到，多数投资者都没有理由的相信或反对。O’Conner等(2010)，Bolenet等(2011)和Zhang等(2011)提出在大部分时候，散户投资者的情绪比分析更能为他们带来交易冲动，而所掌握信息的多少就是刺激情绪的根源。
综上所述，大数据在无时无刻为投资者提供所谓“有用的”信息，它让投资者更加具备决策信心，在投资时会更加倾向于依靠信息的多少。大数据让投资者更“懒”，更想通过轻松的方法赚钱。然而，信息量的暴涨有时并不会为投资者带来准确率更高的投资，只会带来越来越多的糟糕交易。大数据所提供的庞大信息是辅助，并不能作为投资决策的依据。所以，脚踏实地的分析，认真阅读公司年报，结合大量相关信息，才能在动荡的金融市场存活。

引用文献：

1.大数据背景下投资者行为研究的趋势分析：基于“内涵一思路一方法”的三重视角。李倩，吴昊，2017。

2.Barber BM and Odean Al, ThatGliters: The Efect of Attention and News on the Buying Behavior of Individual and Institutional Investors [J].Re— view of Financial Studies， 2008，21: 785—818.

3.Das, S.R., Chen, M.Y. (2007) Yahoo! for Amazon: Sentiment Extraction from Small Talk on the Web. Management Science., 53(9): 1375-1388.

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