大數據如何影響股市？

對於金融行業來說，越透明博弈越難，越確定收益越低。

最近Forbs、FTimes等國外著名金融刊物以“華爾街人神共憤的叛徒”報導了Kensho這家科技公司，實際上，早在12年Kensho已經讓華爾街緊張了一輪，它所做的是將大量的經濟數據、政治事件、金融交易信息以及通過複雜的金融模型運算，可以像谷歌搜索一般的簡單方式提供答案，比如蘋果發布iPhone6哪些股票將漲。

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對於金融行業來說，雖然隨機性的因素非常之多，但並非沒有確定性的因子。

如同天氣預報那樣，你知道的有效信息越多，就越能知道結果。沒有人能否認信息的重要性，誰提前一步知道政策的走向、公司的重大變化，他將具備相當的優勢，所以在很長一段時間裡，金融都是信息手段最積極的使用者(電報、電話、網絡)。

不過在傳媒日益發達的當下，除了少量被人為控制的內容，信息本身已經不是稀缺，這時候，更大的問題是信息過多，面對如此龐大規模的數據，普通公眾是難以處理的。

在這樣的情況下，有兩個因素反而成為核心能力，一個是如何完整的獲得海量信息，另一個是如何從信息轉換到結果的預測模型。 Kensho做的，就如同天氣預報那樣，不斷優化模型、灌入海量信息，然後給出結果。

所以，一旦Kensho成功，那金融機構的分析師和研究人員將面臨危機，這就是為何對沖基金們紛紛指責Kensho為叛徒，“如果你發現了這種關係，那你就利用這種關係來交易！不要公開它啊！你這樣導致大家都無法進行套利交易。”

不過可惜的是，Kensho似乎並不打算像谷歌那樣完全向公眾公開他們的成果，而是計劃將軟件租賃給基金經理和買方公司，並且參照彭博社和路透社的方式收取高昂的軟件使用費。

最新報導的重點，實質上是高盛花了1500萬美元成為Kensho的最大股東。

這可能讓金融精英們鬆了一口氣，至少，技術野蠻人暫時被招安了，這些頂尖基金和投行獲得超額利潤的法寶，仍然要花巨額費用去買，仍然留在一個較小的圈子裡。

這樣的故事聽上去很讓人沮喪，不過，隨著大數據技術基礎設施的日益完善，我相信一定還將出現更多這樣的創新者。

技術是讓世界更扁平，是讓信息鴻溝變得更小，而不是把秘密封閉起來。他們也許會發現，將這些華爾街精英們的秘密工具開放給大眾，將獲得更大成就。

這些故事，在很多領域都發生過，那些被小心翼翼供奉著的行業潛規則以及因此帶來的金飯碗，都被一一打破，技術不斷壓縮著每一個“介質”過去通過信息不對稱而獲得的利潤。

當真正的“背叛者”出現時，當這些強大的能力完全開放，金融業恐怕真的會被改寫。

一方面，大量分析師的工作被取代。
面對機器對海量信息的分析能力，分析師是難以匹敵的，甚至機器不僅僅具有經濟數據的量化分析，機器還能對“人”這個最具不確定性的數據進行分析，通過對無數人在互聯網上的行為傾向，獲得趨勢信息，實際上，這項技術已經被應用到國內的大數據基金裡，前有百度聯手廣發基金推出百發100指數，後有新浪聯手南方基金推出大數據100和300指數。
如果開放這些能力，任何一個普通人都能具備一個分析師團隊的資源，這時候金融機構的職能又將轉變成什麼？研發模型？

另一方面，金融獲利模式將會改變。
所謂不確定性越大，收益越高，但是某些對大眾不確定的東西未必是真正不確定的，這種差異就會成為優勢一方的利益來源，當技術抹平這種不確定性的差異化時，要獲得超額收益將會非常難。

如同大家都能看到衛星雲圖，都知曉冷空氣要來了，那麼冷空氣來的時候大家都能提前做好準備，大家的獲益是一樣的，除非你不去看這個信息。

越透明博弈越難，越確定收益越低，這樣，基於技術的因素，短期的預測可能將相當的確定，那麼短期的收益波動越小。而大的收益恐怕得看更長期，這裡面隨機的影響更大，機器能給出的確定性建議更小。

更深層次上，當技術變成了一種預測的神話之後，可能還會產生非常大的社會影響。

與天氣預報這類完全是客觀因素的數據分析預測不同，金融不僅僅受客觀因素影響，還嚴重的被人群的選擇所左右，而技術分析預測本身又會影響人的選擇，從而影響結果，這樣技術可能成為正反饋的放大器。

因此，當技術分析準確到讓人們深信不疑時，技術預測可能不僅僅是預測未來，而是影響未來。

舉個例子，技術分析預測某個公司價值被低估，那麼深信不疑的人們的行為就是傾向於買入，這就導致某個公司上漲，從而又反過來證明技術分析正確；再比如，當技術給出非常信服的結果某個股票價值10元，那麼它會迅速的到達這個位置，既沒人願意更高價買，也沒人願意更低價賣。

我們樂見這一天的到來，Kensho的出現說明技術已經在不斷的逼近現實，下一步等待的，是看哪個公司能打出向公眾開放的旗幟。

不過，這樣的技術出現又是可怕的，雖然人類生而不希望不確定，不希望冒風險，但是在我們內心深處，又希望未來是不確定的，不確定的世界，才充滿了魅力。