互联网大数据与量化投资

近十几年来，互联网在计算机技术的不断发展下得到了迅速的普及和发展，逐

渐替代传统的纸质传播媒介。互联网的传播已经逐渐改变了人们的生活方式和习惯，

尤其是在这个信息爆炸的时代，人们已经习惯于利用互联网搜索、了解和关注自己

感兴趣的新闻、热点事件等。伴随着人们对互联网使用程度的增加，互联网上沉淀

的数据规模已呈指数型速度增长，数据的存储结构形式也发生了多样化的概念，如

何存储、管理以及挖掘这些数据中所隐藏的价值，逐渐成为一个新的领域，大数据

的概念便伴随之产生了。

另一方面，传统的量化投资研究面临瓶颈。传统的量化投资一般从财务指标、

行情数据、行业数据中挖掘有价值的投资信息，而随着量化投资领域的发展，这些

传统数据中隐含的大部分投资信息已经被专业投资者所挖掘，专业投资者希望另辟

蹊径，寻找新的数据维度来挖掘有用信息。互联网大数据由于具有数据量大（Volume）

、类型繁多(Variety)、价值密度大(Value)、时效性高(Velocity)的特征，为量化投资

提供了新的数据来源，搜索量、股吧情绪、新闻热度、个股关注度等新型的数据相

比传统数据更加能够及时甚至提前反映整个市场的情绪，从而能够为投资决策起到

指导的作用。

纵观海内外，对大数据相关的量化投资策略的研究近几年刚刚兴起，但对互联

网大数据相关的量化策略的研究已然成为量化投资新的研究方向和热门研究领域。

2011年5月，英国对冲基金Derwent Capital Markets建立了规模为4000万美金的对

冲基金，该基金是首家基于社交网络的对冲基金，通过分析Twitter的数据内容来感

知市场情绪，从而指导进行投资。在2012年，CAYMAN ATLANTIC公司新成立了一

只基于网络社交媒体Twitter、搜索引擎Google及其他新闻媒体数据的进行交易的对

冲基金。根据其官网披露的基金历史收益数据，截止2015年12月，该基金累计收益

率高达63.21%，年化收益率为15.02%，在基金运行的42月中有32个月获得了正收

益，亏损的10个月当中，平均月亏损为-0.45%，而获得正收益的月份中，平均月收

益率为2.12%。国内各大公募基金相继与互联网公司合作，推出了一些大数据基金

产品，如广发基金与百度的中证百度百发策略100指数型基金、南方基金与新浪合作

的大数据100指数型基金等等。目前国内大数据量化产品包括了指数型、股票型和混

合型基金以及集合资产管理计划等类型。

投资研究将更加地多样化，包括对市场的择时、行业配臵、选股、热点追踪等领域，

甚至是实时的大数据量化监控系统。

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