不提大数据，无以谈互联网金融。而如何将大数据转化为投资机会？基于大数据挖掘的指数及产品对普通投资者的意义何在？中国基金报记者采访了南方基金量化投资部总监刘治平。刘治平认为，目前基于互联网、手机的大数据捕捉，让此前难以量化的市场热点、情绪等因子成为现实，这不仅在国内，在全球范围内都是新课题，其市场空间无限。

中国基金报：对比海外市场，你怎么看大数据挖掘？

刘治平：其实大数据挖掘在海外也是一个新鲜事物，目前国内并不落后，而海外的市场风格、投资者结构等和国内都不一样，能借鉴的地方不多。

最近几年，行为金融学越来越受到机构投资者和学术派的重视，而大数据分析恰恰就是对投资行为的一个初步量化研究，除了量化研究外，很难有更好的办法。量化投资虽然貌似复杂，但是其中有两个基本概念在一个长的周期窗口看一直有效，那就是估值和趋势。而股票市场是一个投资者的集体行为，它会常常显露出趋向性的东西，量化研究正可以通过对趋势数据的分析找出这里面有统计意义的规律。各方面数据显示，国内投资者在投资行为上有明显的羊群效益。

为什么此前无法做大数据？其实股票本身就是集体行为，这是不变的，但此前没有技术手段，当时也没有那么流行。现在不一样了，因为智能手机的快速发展带动了互联网应用的巨大跳跃。比如投资者在几乎任何时刻通过新浪财经点击看看日线图、K线图，看看微博里面大家的评论，可能就会以此做出决策。这一切行动都有痕迹，类似一个民意调查，而集合这些民意调查可能正好显示出一种集体趋向。 我们过去在量化研究中也分析过机构投资者持仓变化对股价的影响，或高管及大股东增减持对股票的影响，这些行为对股价的影响存在统计意义上的超额收益。

此外，互联网大数据还有一个很好的特征，它所显示出的因子跟其他常用的量化因子关联性很低，甚至有负相关性，这样可以提高量化模型的实用性，避免以前那种回撤时全部量化投资模型都回撤的情况出现。

中国基金报：此次“南方-新浪财经大数据策略指数”，是由南方基金来完成指数编制，能否谈谈指数的编制工作？

刘治平：结合新浪财经大数据研究分析平台，我们计划开发一只宽基指数，它相对沪深300和中证500指数均有超额收益。

从指数思路来看，主要是将投资者情绪、成长预期和估值提升预期做一个结合。而投资者情绪是由新浪数据提供。哪些是大数据呢？比如通过新浪财经平台，对股票分析页面点击率的变化，或者对于这个股票相关的微博数据的变化等，都是一个情绪指标，而我们把这些情绪收集起来，抓住最关键的地方，究竟它们是领先指标还是落后，是领先多久，会不会失效，如果滞后，会滞后多少，把其中最有价值的信息挖掘出来。此外，在大数据分析的时候会加入意见领袖并给更高的权重，也涉及到语意分析技术等。

中国基金报：未来南方基金在大数据挖掘上还有哪些计划？

刘治平：我们计划在近期发布这只指数，并针对这一指数设计相关产品。不过，基于大数据挖掘的量化投资还是一个新生事物，实际的运作时间比较短，我们不急于发行产品，希望运行一段时间完全成熟之后再开发。和新浪合作是一个战略合作，会构建一个“财经大数据量化策略研究中心”，计划发展一个基于大数据挖掘的指数家族。我们将围绕大数据挖掘开展持续深入的探索和研发工作。