作者趙亞赟係中國人民大學重陽金融研究院行業研究部主任

　　股票投資的傳統分析工具有時不能滿足投資者的需要，而大數據分析則可以提供一條新思路。通過對上市公司網上的相關資訊特別是評論的大數據分析，可以幫助投資者找到被社會和市場比較認可的股票。目前這個行業美國已經開始起步，國內還基本尚未開始。

　　股票投資者經常為一個問題所困惑，那就是好不容易找到一個基本面很好的上市公司，無論行業還是公司財務情況都非常良好，其所在行業也蒸蒸日上，但該股票就是不漲，反而是那些無論行業還是公司財務情況都差不少的公司股票暴漲不已。有人提出把股票投資的兩大分析工具——基本面與技術面分析相結合的方法來處理，即選出一些基本面良好的股票，看哪只的技術指標向上突破了再買。這種方法確實可以增加選股的準確性，但需要很豐富的經驗，因為股票價格也經常出現假突破，很多人看到突破了就追，結果反而被套，而且由於等待突破，可能會喪失低價買入的良機。很多投資者和研究人員都試圖解決這個問題。

　　眾所週知，股價是投資者對上市公司未來盈利增長的預期，也就是説，是投資者對上市公司前景的情緒反映。而媒體一方面可以引導民眾，一方面也反應民眾的情緒，特別是興趣。所以就有人認為媒體應當可以反映投資者的興趣，如果讀者對股市關注程度大幅提高，則一定是股市出現異常變化，通常是明顯上漲；如果讀者對某一上市公司關注度明顯提高，而該公司又沒有什麼利空消息的話，則説明投資者對該公司興趣提高，對其盈利增長前景看好。這種觀點邏輯上雖然説得通，但還需要統計數據來證明。隨著電腦技術的提高，海量的統計可以迅速完成，在歐美等證券市場發達的國家，對媒體進行統計分析來尋找投資資訊的研究早已開展，並取得了一定成果。

　　在美國搜索數據分析的研究發展得最好，早就有人提出了“文字掘金(text mining)”“詞雲(word cloud)”等概念，即通過對文字資訊進行分析來判斷投資者的興趣和預期。現在很多投資機構在股市完成建倉後，經常會對自己持有大量股票的公司進行宣傳，以期調動人氣，獲得市場追捧，降低自己的運作成本。比較好的證券研究報告也會被廣泛關注和轉載評論。這些情況也都會在媒體上表現出來，完全可以通過對媒體熱門文字的統計分析而被投資者及時發現。隨著網際網路的發展，視頻和圖片的資訊量也在擴大，這些也被搜索統計分析納入研究範圍。但這樣只能發現民眾被動關注的情況，隨著網際網路的發展，大量社交網站和自媒體的出現，任何人只要願意，都可以在網路上發表自己的看法並評論其他人的觀點，對人們在網路上的活動大數據分析結果會更準確地反映事件的關注度。這也是一個很簡單的邏輯，如果一個公司不是因為負面新聞而被很多人關注的話，説明該公司的知名度很高，市場發展潛力較大。在股市上來説，等於群眾基礎好，如果有機構拉抬，容易受到追捧。

　　目前很多這種分析還停留在靜態分析上，事實上這些數據可以通過圖表動態地呈現在人們面前，這樣可以讓投資者直觀地看到一個股票的社會關注度變化。如果一個股票的社會關注度持續升高，並非負面新聞，而股價的變化也沒有背離，那麼投資者就可以考慮買入此股票。甚至研究者可以用技術分析的方法來對這些動態圖進行趨勢分析。筆者曾經進行過嘗試，效果很好。國內的大數據分析公司一般為商業廣告投放服務，利用上市公司資訊大數據分析來進行股票投資的還比較少，這個行業還是一片“藍海”。