金台观察：当市场情绪可以量化

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“我们信仰上帝，除了上帝，任何人都必须用数据来说话”（In God we trust；everyone else must bring data．）。这句话在美国非常流行，是享有世界声誉的美国统计和管理学家爱德华?戴明的一句名言。但在信息膨胀的今天，即使你不用数据来说话，你表达的情绪就已经成为一种数据，且被专业人士予以量化。

传统的有效市场假设理论认为，由于理性投资者寻求的是利润最大化，金融市场中资产的价值已经包含了一切存在的、新的甚至是隐藏的信息。然而，有人对这个观点产生了质疑。2010年，美国印第安纳大学的一项研究成果表明，从社交媒体中表现出来的情绪指数与道琼斯工业指数的走势之间具有接近90%的相关性。随后在2011年，研究范围又扩展到了新闻调查、Twitter订阅以及谷歌搜索引擎数据，通过情绪追踪技术，比较这些指标对道指、交易量、市场波动率还有黄金价格的影响。结果表明，这种搜索数据能够预测股票市场的变化，用Twitter投资者情绪指标预测一到两天后的股市收益率的结论在统计上也是显著的。

这就是“行为金融学”，它更重视行为和情绪因素以及社会情绪在金融决策中的作用。人是非理性的。由人参与的市场定价往往是错误的，价格往往不等于价值，只用基本面解释股价的波动是不足的，也要用心理学解释股价的波动。因此，如何合理而有效地衡量投资者情绪和社会情绪指标成为了金融预测中最重要的一环。

那么金融市场如何反映这种行为呢？上文提到的市场波动率就与此有关。有一类金融产品叫期权，定价的时候很重要的指标就是对未来股票波动的一个预期。在美国市场有大量的期权进行交易，金融机构就全部收集起来，期权的定价用的是未来收益率波动的预期，如果知道了期权的价格就可以倒算出来参与的基金经理和交易员对未来波动率的预期。同样，通过这个思路也可以算出金融市场上所有参与群体在买卖期权时对未来市场涨跌的预期。

有业内人士曾把1990年到现在的大规模网络数据进行对比，这些数据包括新闻媒体数据、网络搜索数据和社交媒介简讯，发现市场暴涨的时候大家情绪很稳定，市场暴跌的时候大家情绪起来了。再通过一些金融量化手段，将用户散乱的情绪变为理性的数据，再将生硬的数据变为可视化的图像，做成能够直观理解的指数产品，从而将市场情绪做为了一种新的投资工具。

现在国内已经有机构和媒体在这方面进行尝试，机构有专业的结构性数据，媒体有全面的非结构性数据。两者的结合是对大数据最好的阐释。可以想见，在不远的未来，这种趋势将会继续延伸。因为在爆料突发新闻、信息趋势、情绪发泄这件事儿上，相信没有比社交媒体更快更直接的地方了。

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