泰達宏利劉欣：利用大數據分析散戶行為
- 發佈時間：2016-01-13 08:57:00 來源：中國經濟網 責任編輯：田燕
“在A股當前的市場結構中，80%的成交量來自個人投資者，他們掌握了市場的定價權。因此，研究中小投資者的行為以優化投資就變得更有意義。” 泰達宏利同順大數據量化優選擬任基金經理劉欣表示。
與行情軟體首度合作
運用網際網路大數據對基金進行創新型管理，已成為公募基金創新的一大趨勢。
正在發行的泰達宏利同順大數據量化優選是國內首只與大型網上證券交易系統供應商深度合作的基金産品，該基金的大數據由 同花順 提供。
目前市場上的大數據基金分為三類，第一類是基金公司和消費平臺的合作，例如淘寶、銀聯，通過獲取消費者行為的數據，來判斷哪類消費品未來發展更好，比財務報表更及時，解決的是基本面問題；第二類是基金和搜索引擎的合作，例如百度、360，通過搜索引擎捕捉市場的情緒；第三類是基金和財經媒體的合作，提取投資者的反饋數據，例如閱讀時長和閱讀量等。
泰達宏利同順大數據量化優選擬任基金經理劉欣告訴記者，與搜索引擎和門戶網站的大數據相比，同花順的數據全部來自股民，數據樣本豐富，涵蓋股民投資決策過程中的多種網際網路大數據，與投資高度相關，可為該基金的投資提供重要參考資訊。
研究散戶投資行為
數據顯示，在A股當前的市場結構中，20%的成交量來自機構，80%的成交量來自個人投資者。散戶重行為，輕基本面，並掌握著市場的定價權。
劉欣説：“交易市場裏買賣的是股票而不是公司本身，買入和退出的價格是致勝的關鍵。因此，從量化投資的視角來看，中小投資者的行為非常值得研究。我們更應該利用大數據來分析個人投資者的投資行為，以優化投資。”
不過，大數據研究與傳統投資研究缺一不可。劉欣表示，就像沖浪，不僅要看技術、航線軌跡，更需要追隨海浪內部的動力，只有把握以上三點，才能享受一場完美的追逐。
通過兩類研究的結合，典型的大數據投資策略是，當有較低的市場預期，例如低估值、低換手、低成交，以及有行為數據等量化因子的認可，如新聞和點擊量環比增加，這時可入場；當市場預期過熱，例如持續高點擊、股價短期快速上漲、交易量暴漲、機構持有過多時，此時可離場。
