挖掘与分析网络中的个人“情绪”数据,股票雷达为用户判断股票走向提供实时支持

36氪  •  扫码分享
我是创始人李岩:很抱歉!给自己产品做个广告,点击进来看看。  

挖掘与分析网络中的个人“情绪”数据,股票雷达为用户判断股票走向提供实时支持

早在2010年10月,国际知名学术网站arXiv.org刊登的一篇研究报告称,Twitter中的“镇定度”水平能够提前2至6天预测道琼斯工业平均指数的走向,并且准确度可达到87.6%。到去年9月,伦敦投资公司Derwent Captial Markets启动一只总额为2500万英镑的基金,通过评价人们当前的心理状态,例如愉快、悲伤、焦虑和疲倦,来进行投资。

去年8月24日,史玉柱在微博上炮轰中国人寿打算增持民生银行,导致民生银行股价大涨6.47%,他本人也获得2.3亿元账面浮盈。后来史玉柱还因此被证监会“请去喝咖啡”。相信各位对这件曾经轰动一时的微博影响股市事件还有印象。虽然显得有些夸张,但这也能算是个人情绪影响股市的典型,而类似的例子也能找出不少。

前面提到的Derwent Captial Markets基金,其基础数据来源为Twitter。要从Twitter中提取有价值的信息,就需要用到数据挖掘与语义分析技术。近两年也有越来越多的创业者开始关注这一技术领域,通过微博内容预测股市走向只是其应用的一个方面。

实时抓取互联网中的全部财经数据,找出每篇博客、微博、新闻中关于每支股票的观点和情绪,然后汇总数据并告诉用户此时的看涨看跌比例,这就是基于数据挖掘与语义分析技术的金融类移动应用 --
\n股票雷达。

从上面的描述中我们可以得知,股票雷达抓取的数据不仅仅局限于微博,内容来源涵盖整个互联网。其创始人冯月告诉我们:“国内证券领域20年来共有2种分析方法:基本面和技术面,我们在国内算是首创了情绪面分析,其实情绪是能够对股票涨跌产生影响的。”

有着多年的投资风险量化控制经验的冯月表示,自己做出这个分析模型比国外发表的论文更早。只是考虑到国内风气,他并没有发表论文,而是直接发布的产品。股票雷达所采用的金融分析技术专有名词为量化分析或金融工程,虽然这个技术在国外非常普及,但国内才刚刚兴起。

在谈到股票雷达缘起时,冯月说到这样几点:首先,财经名博分析准确度较低,有时甚至不如抛硬币;其次,各种股市论坛有大量水军,用户无法分辨;然后就是在国外非常普及的量化交易,国内却寥寥无几。因此股票雷达团队先在海外金融市场进行验证,在获得不错收益后开始试水国内股市。

国外也有一家名为
\nStockTwits的Twitter财经信息聚合网站,很多华尔街机构都把他们的内容内置到自己的产品中,其火爆程度可想而知。而聚合了更多财经信息的股票雷达称,其样板工程月收益达到20%。

通过“情绪”分析去判断股票走势到底靠不靠谱,感兴趣的朋友可以到他们的
\n官方微博查看具体数据截图。而关注国内股市的朋友,也可以先研究一下这个产品。

随意打赏

情绪数据
提交建议
微信扫一扫,分享给好友吧。