◆大数据将如何影响股市？
浏览次数：2512日期：2015-06-03
对于金融行业来说，越透明博弈越难，越确定收益越低。
最近Forbs、FTimes等国外著名金融刊物以“华尔街人神共愤的叛徒”报道了Kensho这家科技公司，实际上，早在12年Kensho已经让华尔街紧张了一轮，它所做的是将大量的经济数据、政治事件、金融交易信息以及通过复杂的金融模型运算，可以像谷歌搜索一般的简单方式提供答案，比如苹果发布iPhone6哪些股票将涨。
对于金融行业来说，虽然随机性的因素非常之多，但并非没有确定性的因子。
如同天气预报那样，你知道的有效信息越多，就越能知道结果。没有人能否认信息的重要性，谁提前一步知道政策的走向、公司的重大变化，他将具备相当的优势，所以在很长一段时间里，金融都是信息手段最积极的使用者（电报、电话、网络）。
不过在传媒日益发达的当下，除了少量被人为控制的内容，信息本身已经不是稀缺，这时候，更大的问题是信息过多，面对如此庞大规模的数据，普通公众是难以处理的。
在这样的情况下，有两个因素反而成为核心能力，一个是如何完整的获得海量信息，另一个是如何从信息转换到结果的预测模型。Kensho做的，就如同天气预报那样，不断优化模型、灌入海量信息，然后给出结果。
所以，一旦Kensho成功，那金融机构的分析师和研究人员将面临危机，这就是为何对冲基金们纷纷指责Kensho为叛徒，“如果你发现了这种关系，那你就利用这种关系来交易！不要公开它啊！你这样导致大家都无法进行套利交易。”
不过可惜的是，Kensho似乎并不打算像谷歌那样完全向公众公开他们的成果，而是计划将软件租赁给基金经理和买方公司，并且参照彭博社和路透社的方式收取高昂的软件使用费。
最新报道的重点，实质上是高盛花了1500万美元成为Kensho的最大股东。
这可能让金融精英们松了一口气，至少，技术野蛮人暂时被招安了，这些顶尖基金和投行获得超额利润的法宝，仍然要花巨额费用去买，仍然留在一个较小的圈子里。
这样的故事听上去很让人沮丧，不过，随着大数据技术基础设施的日益完善，我相信一定还将出现更多这样的创新者。
技术是让世界更扁平，是让信息鸿沟变得更小，而不是把秘密封闭起来。他们也许会发现，将这些华尔街精英们的秘密工具开放给大众，将获得更大成就。
这些故事，在很多领域都发生过，那些被小心翼翼供奉着的行业潜规则以及因此带来的金饭碗，都被一一打破，技术不断压缩着每一个“介质”过去通过信息不对称而获得的利润。
当真正的“背叛者”出现时，当这些强大的能力完全开放，金融业恐怕真的会被改写。
一方面，大量分析师的工作被取代。
面对机器对海量信息的分析能力，分析师是难以匹敌的，甚至机器不仅仅具有经济数据的量化分析，机器还能对“人”这个最具不确定性的数据进行分析，通过对无数人在互联网上的行为倾向，获得趋势信息，实际上，这项技术已经被应用到国内的大数据基金里，前有百度联手广发基金推出百发100指数，后有新浪联手南方基金推出大数据 100和300指数。
如果开放这些能力，任何一个普通人都能具备一个分析师团队的资源，这时候金融机构的职能又将转变成什么？研发模型？
另一方面，金融获利模式将会改变。
所谓不确定性越大，收益越高，但是某些对大众不确定的东西未必是真正不确定的，这种差异就会成为优势一方的利益来源，当技术抹平这种不确定性的差异化时，要获得超额收益将会非常难。
如同大家都能看到卫星云图，都知晓冷空气要来了，那么冷空气来的时候大家都能提前做好准备，大家的获益是一样的，除非你不去看这个信息。
越透明博弈越难，越确定收益越低，这样，基于技术的因素，短期的预测可能将相当的确定，那么短期的收益波动越小。而大的收益恐怕得看更长期，这里面随机的影响更大，机器能给出的确定性建议更小。
更深层次上，当技术变成了一种预测的神话之后，可能还会产生非常大的社会影响。
与天气预报这类完全是客观因素的数据分析预测不同，金融不仅仅受客观因素影响，还严重的被人群的选择所左右，而技术分析预测本身又会影响人的选择，从而影响结果，这样技术可能成为正反馈的放大器。
因此，当技术分析准确到让人们深信不疑时，技术预测可能不仅仅是预测未来，而是影响未来。
举个例子，技术分析预测某个公司价值被低估，那么深信不疑的人们的行为就是倾向于买入，这就导致某个公司上涨，从而又反过来证明技术分析正确；再比如，当技术给出非常信服的结果某个股票价值10元，那么它会迅速的到达这个位置，既没人愿意更高价买，也没人愿意更低价卖。
我们乐见这一天的到来，Kensho的出现说明技术已经在不断的逼近现实，下一步等待的，是看哪个公司能打出向公众开放的旗帜。
不过，这样的技术出现又是可怕的，虽然人类生而不希望不确定，不希望冒风险，但是在我们内心深处，又希望未来是不确定的，不确定的世界，才充满了魅力。
最近Forbs、FTimes等国外著名金融刊物以“华尔街人神共愤的叛徒”报道了Kensho这家科技公司，实际上，早在12年Kensho已经让华尔街紧张了一轮，它所做的是将大量的经济数据、政治事件、金融交易信息以及通过复杂的金融模型运算，可以像谷歌搜索一般的简单方式提供答案，比如苹果发布iPhone6哪些股票将涨。
如同天气预报那样，你知道的有效信息越多，就越能知道结果。没有人能否认信息的重要性，谁提前一步知道政策的走向、公司的重大变化，他将具备相当的优势，所以在很长一段时间里，金融都是信息手段最积极的使用者（电报、电话、网络）。
不过在传媒日益发达的当下，除了少量被人为控制的内容，信息本身已经不是稀缺，这时候，更大的问题是信息过多，面对如此庞大规模的数据，普通公众是难以处理的。
在这样的情况下，有两个因素反而成为核心能力，一个是如何完整的获得海量信息，另一个是如何从信息转换到结果的预测模型。Kensho做的，就如同天气预报那样，不断优化模型、灌入海量信息，然后给出结果。
所以，一旦Kensho成功，那金融机构的分析师和研究人员将面临危机，这就是为何对冲基金们纷纷指责Kensho为叛徒，“如果你发现了这种关系，那你就利用这种关系来交易！不要公开它啊！你这样导致大家都无法进行套利交易。”
不过可惜的是，Kensho似乎并不打算像谷歌那样完全向公众公开他们的成果，而是计划将软件租赁给基金经理和买方公司，并且参照彭博社和路透社的方式收取高昂的软件使用费。
最新报道的重点，实质上是高盛花了1500万美元成为Kensho的最大股东。
这可能让金融精英们松了一口气，至少，技术野蛮人暂时被招安了，这些顶尖基金和投行获得超额利润的法宝，仍然要花巨额费用去买，仍然留在一个较小的圈子里。
这样的故事听上去很让人沮丧，不过，随着大数据技术基础设施的日益完善，我相信一定还将出现更多这样的创新者。
技术是让世界更扁平，是让信息鸿沟变得更小，而不是把秘密封闭起来。他们也许会发现，将这些华尔街精英们的秘密工具开放给大众，将获得更大成就。
这些故事，在很多领域都发生过，那些被小心翼翼供奉着的行业潜规则以及因此带来的金饭碗，都被一一打破，技术不断压缩着每一个“介质”过去通过信息不对称而获得的利润。
当真正的“背叛者”出现时，当这些强大的能力完全开放，金融业恐怕真的会被改写。
面对机器对海量信息的分析能力，分析师是难以匹敌的，甚至机器不仅仅具有经济数据的量化分析，机器还能对“人”这个最具不确定性的数据进行分析，通过对无数人在互联网上的行为倾向，获得趋势信息，实际上，这项技术已经被应用到国内的大数据基金里，前有百度联手广发基金推出百发100指数，后有新浪联手南方基金推出大数据 100和300指数。
如果开放这些能力，任何一个普通人都能具备一个分析师团队的资源，这时候金融机构的职能又将转变成什么？研发模型？
另一方面，金融获利模式将会改变。
所谓不确定性越大，收益越高，但是某些对大众不确定的东西未必是真正不确定的，这种差异就会成为优势一方的利益来源，当技术抹平这种不确定性的差异化时，要获得超额收益将会非常难。
如同大家都能看到卫星云图，都知晓冷空气要来了，那么冷空气来的时候大家都能提前做好准备，大家的获益是一样的，除非你不去看这个信息。
越透明博弈越难，越确定收益越低，这样，基于技术的因素，短期的预测可能将相当的确定，那么短期的收益波动越小。而大的收益恐怕得看更长期，这里面随机的影响更大，机器能给出的确定性建议更小。
更深层次上，当技术变成了一种预测的神话之后，可能还会产生非常大的社会影响。
与天气预报这类完全是客观因素的数据分析预测不同，金融不仅仅受客观因素影响，还严重的被人群的选择所左右，而技术分析预测本身又会影响人的选择，从而影响结果，这样技术可能成为正反馈的放大器。
因此，当技术分析准确到让人们深信不疑时，技术预测可能不仅仅是预测未来，而是影响未来。
举个例子，技术分析预测某个公司价值被低估，那么深信不疑的人们的行为就是倾向于买入，这就导致某个公司上涨，从而又反过来证明技术分析正确；再比如，当技术给出非常信服的结果某个股票价值10元，那么它会迅速的到达这个位置，既没人愿意更高价买，也没人愿意更低价卖。
我们乐见这一天的到来，Kensho的出现说明技术已经在不断的逼近现实，下一步等待的，是看哪个公司能打出向公众开放的旗帜。
不过，这样的技术出现又是可怕的，虽然人类生而不希望不确定，不希望冒风险，但是在我们内心深处，又希望未来是不确定的，不确定的世界，才充满了魅力。
