12月初，一篇名為《華爾街害怕了：大數據讓股市從此沒有秘密》的文章，以其誘人的標題火爆整個朋友圈，其熱度就像身著比基尼的性感超模走在大街上，引起眾人紛紛轉發。面對如此火辣的文章，雖然筆者有著不愛湊熱鬧的天性，但仍在好奇心的慫恿下，對其進行了拜讀。
該篇文章指出,作為科技公司的Kensho通過將大量與金融相關的數據放入到金融模型，從而可以準確的預測股市的情況。文中說道支持這一結論的原因在于Kensho認為金融行業是有確定因子的，在金融模型中獲取、輸入的信息量越多，結果越精確，而在傳媒極度發達的今天，對公眾來說信息已經不再是稀缺資源，因此憑借技術手段能夠完全預測股票。
對于該文作者所提到”技術進步對于整個社會經濟起到了巨大的作用”的觀點筆者表示非常的贊同，因為這樣的事情有太多的實踐案例,如瓦特發明的蒸汽機，不光拉起了第一次工業革命的序幕，而且奠定了英國一個多世紀以來“日不落帝國”的殊榮。但卻對該文所倡導“技術手段完全能夠預測金融”的論調不敢茍同。
該文所稱大數據能夠預測金融的前提源于兩點,一是要有足夠的海量的信息,二是建立高效的分析預測模型,對于獲取海量的數據這個沒有疑問,但是對于建立高效的分析模型這點,筆者表示質疑.
股票市場作為一個以所有權為產品的交易市場,其價格情況一方面取決于出企業自身的價值,也就是企業的盈利能力,另一方面也體現出市場供求關系的影響.因此這也意味著如果想要通過股票盈利,必須要把控好企業的價值和市場上該公司股票的流通情況.在企業IPO的進程中,投資人牟利主要依靠企業內在價值與其發行價格之差.
在多數情況下,投資機會還是在于該公司股票的供求關系,供求關系體現出投資人對于企業未來發展不同程度的信心.筆者非常認同凱恩斯的炒股美學,他認為炒股就像選美一樣,你不能選擇自己認為好的那一支股票,而是要選擇大家都看好的那一支,這樣才能夠出現差額,賺取利潤.而這樣的群體行為是很難預測的.
因為股票市場從來不僅僅是一個純粹數字的理性活動,它更多的受到感性情緒的影響,而由于個體的差異化顯著,所以群體的行為預測是不能被量化的,因此即便是預測對了方向,也不能準確算出具體數值.
另外該篇文章將Kensho的大數據技術描述的過于完美,可以說是神乎其神,很多的經驗都在表明,看似的完美,其實會有很多的不完善,這就像經濟學一樣,很多在理論上應該出現的情況,而發生的事實卻往往與之背道而馳,原因在于模型假設的理論條件過于的完美苛刻,如市場上每個人都是理性的經濟人、市場必須能夠及時出清、所有的信息都是透明公開……但現實生活中，以上的任何一點都不可能存在，經濟學如此，金融學也當如此，因此金融交易中，大數據也只是參考、協助，而非主要的決策工具。
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