编者按：在后工业时代本质是信息时代，人类社会面临的中心问题将从如何提高生产力转变为如何更好地利用信息来辅助决策，利用信息技术服务生产和金融创新，信息挖掘是一种信息生产和消费产业链，它抓取的是信息接受者的注意力。信息越丰富，就会导致注意力越匮乏。

　　与传统指数基金相比，大数据指数基金对市场热点主题的跟踪性更强，换手率更高。从行为金融学的角度分析，投资者情绪将会在一定程度上影响未来股价的短期走势，因此与传统指数相比，大数据指数具有较强的前瞻性和预测性。

　　大数据指数基金对市场热点主题的跟踪性更强大数据指数基金对市场热点主题的跟踪性更强

　　去年情人和元宵节撞车，一款打车软件公司根据出租车目的地，分析出了各地情人约会的场所。这则大数据挖掘出来的新闻很抓人眼球。不久前，新浪财经的编辑告诉我，这一轮波澜壮阔的牛市，在去年三季度行情起来时，也并非没有任何征兆。

　　一段时间里，新浪财经、股吧论坛、新浪微博中与股市相关的信息被海量点击浏览，新浪的服务器一度宕机(新浪的服务器一度压力很大)。实际上，每个人在网络上浏览任何内容的足迹，都会被大数据库所抓取(都会沉淀数据并用于大数据分析)，投资高手们更是善于从中嗅到投资机会(其中蕴含很多此前因为技术原因从未被发掘的投资机会)。

　　发端于美国的全球数字技术浪潮的兴起以来，资讯和数据挖掘作为一种知识产品的生产，颠覆了传统的组织、生产和规模的所谓确定性理论，推动着新一轮的经济和社会变革。

　　美国著名信息经经济学家、人工智能创始人赫伯特-西蒙说，在后工业时代本质是信息时代，人类社会面临的中心问题将从如何提高生产力转变为如何更好地利用信息来辅助决策，利用信息技术服务生产和金融创新，信息挖掘是一种信息生产和消费产业链，它抓取的是信息接受者的注意力。信息越丰富，就会导致注意力越匮乏。

　　现代社会的信息量并不匮乏，而匮乏的是我们抓取并处理信息的能力。沃尓玛的首席信息官罗林。福特说，每天早上我一醒来，我就要问自己，怎么才能让数据流动动更好、管理得更好、分析得更好。

　　数据仓库、联机分析和人工智能技术的发展和成熟，为商务智能成为巨大的创新性产业奠定把基础，但真正赋予它生命的是一个产业链：海量数据的整理、加工和挖掘。

　　拥有全球超级计算机的沃尓玛，其数据仓库挖掘出的一些报告很有意思，一份报告显示，跟尿片一起搭配购买的竟是啤酒。这似乎风马牛不相及的两件产品，但数据挖掘的结果反映的却是规律性的东西。原来，买尿片的新爸爸们顺便都会买点啤酒犒劳自己，商家从中得到启示，对尿片和啤酒进行捆绑销售，既降低了物流和仓储的营运成本，又提高了销售。

　　数据挖掘就是这样把许多看似不相关的内容科学地进行组合，并极大地提高了效率。将数据、信息处理转化为知识，扩大人类的理性，辅助经济行为和决策，正成为一门显学。美国卡内基梅隆大学是这方面的“火车头”，它以“数据挖掘研究”闻名于世。

　　如何创造性地用大数据指导投资策略，国内的基金业已经在研究。去年牛蹄声刚起，国内*5的公募基金之一的南方基金投研人员就敏感认识到数据挖掘对于投资策略的重要性，其联手新浪财经和深圳证券信息公司合作的南方大数据100指数经过时近半年的酝酿，终将于周迎来[*{5}*]“数据挖掘”型的基金产品南方大数据100指数基金(001113)的发行。

　　这是国内首批深度应用财经大数据的指数化产品，它以新浪财经的互联网财经大数据应用为特色，基于财经新闻媒体与社交平台海量大数据，挖掘投资者情绪，紧密跟踪市场热点并应用于指数选样的策略指数。在选股策略上，i100指数综合财务、市场驱动、大数据三大因子，通过定性与定量分析相结合，同时考量股票基本面与市场驱动情况，精选出综合排名靠前的100只股票组成指数样本股。

　　同时，i100样本股实施月度定期调整，可以更及时捕捉市场动态。新浪财经作为国内领先的财经数据平台，其股票频道、财经新闻、股吧论坛、新浪微博，对上市公司有着更及时全面的资讯覆盖、其财经数据的互动信息来自专业的投资者，较普通的互联网媒体有着更具有价值的信息。

　　其体现的市场情绪变化涵盖了宏观经济、行业动向、个股关注、财经新闻报道曝光率、股票论坛用户参与度，能全方位展现投资者与股票间的互动情况，隐含了海量的投资辅助信息。

　　南方基金一位金融工程研究人员表示，作为投资管理者，喜欢均衡布局和平稳收益，但金融市场的波动是经常性的，我们希望金融波动可以预测，但黑天鹅事件往往难以预测，这就是市场的脆弱性所在。

　　承认脆弱，做好黑天鹅飞过的准备，可以克服市场的脆弱，黑天鹅在金融市场上无所不在，利用信息挖掘技术，能够帮助我们这些专业投资者提高获取信息的广度、深度和速度，从散乱无序的海量数据中，通过大数据信息处理平台敏感地捕捉风险和机遇的信号，提升获取信息的效率，服务决策的全过程。

　　与成熟市场主要由理性机构投资者构成相比，我们的股票市场仍以散户为主，因此市场受投资者情绪影响很大，投资者情绪可以更多地反映在互联网大数据上，从而为有效地预测市场情绪和趋势提供了可能，为基金经理的反脆弱性提供依据。

　　在成熟的证券市场，如美国已经有许多对冲基金采用大数据技术服务投资研究，并且收获甚丰。这些私募对冲基金利用Twitter和Facebook的社交数据作为反映投资者情绪和市场趋势的因子，构建对冲投资策略。

　　利用互联网大数据进行投资策略和工具的开发已经成为世界金融投资领域的新热点。美国市场上CAYMANATLANTIC已经根据挖掘Twitter上的信息管理对冲基金，从2012年7月该基金成立至2014年6月，基金的累计收益率达到了48.36%，年化收益率为21.8%。各种指标揭示了该基金在低风险下创造了高收益。

　　据了解，i100大数据指数基金与普通指数基金是在互联网公司提供的海量数据的基础上编制的，在选成分股的过程中，融入了对投资者行为的量化分析，因此大数据指数基金应属于策略指数基金的一种。大数据因子往往是捕捉市场热点、投资者情绪的重要指标，因此大数据指数具有更高的时效性，表现成分股调整频率更高、成分股行业分布变化较快等特征。

　　与传统指数基金相比，大数据指数基金对市场热点主题的跟踪性更强，换手率更高。从行为金融学的角度分析，投资者情绪将会在一定程度上影响未来股价的短期走势，因此与传统指数相比，大数据指数具有较强的前瞻性和预测性。南方大数据100指数涨幅达59.7%(截至今年4月10日)，同期上证综指涨幅24.72%，沪深300(4547.236,25.32,0.56%)指数涨幅22.94%。近一年来，i100指数上涨126.6%，均大幅跑赢沪深综指(和主流指数)。

　　(本文作者介绍：南京财经大学中国区域研究中心首席研究员，财经专栏作家，报人。)

　　来源：新浪