大数据技术应用在股票投资方面可行吗针对A股市场
”谢邀，金融行业的大数据话题是我最感兴趣的话题之一。从国际金融业的发展经历来看，金融业，特别是资本市场是IT发展最大的推动力，也是对数据的价值认知最深刻，最清晰，最量化的行业，非常多的IT技术是在资本市场，特别是以华尔街为代表的美国资本市场业的推动下得到迅速和健康的发展的。举两个例子：数据库中几乎最重要的OLTP（联机事务处理）概念On-Line Transaction Processing，其中的Transaction（事务）的概念就是来自于银行业的Transaction(交易：一手交钱，一手交货，即为成交），只是翻译成了“事务”；一台银行的ATM机就是一个最经典的OLTP机器。数据库发展的初期，最挑战的场景有两个，一个是华尔街的股票交易，在任何一个时间点上，在一只股票上面，不同时间，不同价位，不同数量的买盘和卖盘同时进来，需要交易所的交易系统按照价格优先、时间优先的原则实时撮合，这个是非常考验数据库软件的实时处理能力和吞吐量的。另一个场景是飞机票销售场景，大家同时抢同一个位置的席位的时候，如何能够在相对比较复杂的逻辑里面实时应对变化，也是OLTP的挑战。说回到股票投资领域的大数据应用，我认为，这不仅是可行的，而且几乎是必须的。看看中国股市上这些大妈们，以及和大妈们一个操作模式的叔叔阿姨们，信息要么来自昨天/今天，要么来自菜市场/证券公司门口/街坊二大爷，或者来自偶尔读读报纸，看看股评，然后做自己的投资决策，无异于乌合之众，这不仅毫无对“钱”的足够的尊重，更谈不上对数据的敬畏。在当今，很难想象一个真正的现代化的金融业公司能够离开大数据的理念/方法/应用还能生存得很好。资本市场在其中更是首当其冲，无论是对宏观经济的研究，国际市场的走势的分析，外汇市场对各国股市，甚至对很多个股的影响分析；还是对某一单一个股的基本面分析，除了传统的财务报表以外，现在有大量的分析工作是在搜集关于这个公司的大数据，例如在微博/微信/新闻媒体网站上搜关于这家公司的舆情，从而获得公司的口碑，进而制定对某只股票的投资策略，与个人投资者们只从一到两个人那里获得客观性比较差的信息相比。对一篮子投资策略中的股票占比就更是每一只股票的综合信息的汇总，甚至需要分析同行业股票的走势，以及相关类股之间的互动关系。例如，同是半导体芯片制造商，Intel和AMD的股价之间除了存在行业性的同向规律和依存关系之外，还存在着竞争关系。这些都要求投资公司/个人对相关股票的各种各样的信息进行全面而深入的收集与分析，如何在现在的万种信息源当中获取有用的信息，分析筛选重要的指标，都是大数据的挑战。另外，股市瞬息万变，即使掌握了同样的消息，具备了同样的分析方法和能力，一个是3秒分析完成，形成了正确的决策，并投入股市执行，另一个是3小时分析完成，第二天投入股市执行，可想而知这两个公司的收益也很可能是天壤之别的，在市场上的主动被动关系也立时可见吧。提高速度，或者降低时延一直是资本市场业IT系统的永恒追求，这也是为什么在华尔街销售一个提高运算效率的软件或系统永远不是一个难事。甚至很多时候，以华尔街为代表的资本市场业一直在充当着新技术，大数据技术的背后驱动者。好，回到中国股市，其实个人认为，A股市场，或者以A股市场为代表的中国股市基本具备大数据的很多原始生态，例如，证监会的监管要求上市公司的业绩披露，异动披露等等都为股票市场的大数据分析提供了基本数据源，蓬勃发展的社交媒体使得信息源充满了大数据的特征，从价值到挑战都有，从而对大数据技术的依赖和挑战也是同样现实和挑战的。但是，中国股市的最大挑战不在技术上，中国永远不缺聪明的程序员，不缺算法工程师，缺的是监管层面深度的理解和支持。
■网友
股票无法根据历史数据推断未来 这是我一贯的意见
■网友
目前知道市面上有一款叫做资配易的在做类似的事情，不知未来成长空间如何
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