1. 黄金股为什么还要暴跌
黄金股为什么还要暴跌“低买高卖”是投资股票所需要的。股票投资是创造财务独立，安全和代际财富的着名方式。这项合作的成功是因为了解股票市场是如何运作的，因为这种财富可以成就或失去。样，黄的不是黑的；家里的老房子还是那样，
2. 巴菲特成首富了，真快，他是拿公司的钱炒股吗，这样可以的吗，请各位大虾分享一下
1930年8月30日，沃伦·巴菲特出生于美国内布拉斯加州的奥马哈市，沃伦·巴菲特从小就极具投资意识，他钟情于股票和数字的程度远远超过了家族中的任何人。他满肚子都是挣钱的道儿，五岁时就在家中摆地摊兜售口香糖。稍大后他带领小伙伴到球场捡大款用过的高尔夫球，然后转手倒卖，生意颇为经火。上中学时，除利用课余做报童外，他还与伙伴合伙将弹子球游戏机出租 给理发店老板们，挣取外快。
1941年，刚刚跨入11岁，他便跃身股海，购买了平生第一张股票。
1947年，沃伦·巴菲特进入宾夕法尼亚大学攻读财务和商业管理。但他学得教授们的空头理论不过瘾，两年后便不辞而别，辗转考入哥伦比亚大学金融系，拜师于着名投资学理论学家本杰明·格雷厄姆。在格雷厄姆门下，巴菲特如鱼得水。格雷厄姆反投机，主张通过分析企业的赢利情况、资产情况及未来前景等因素来评价股票。他教授给巴菲特丰富的知识和决窍。富有天才的巴菲特很快成了格雷厄姆的得意门生。
1950年巴菲特申请哈佛大学被拒之门外。
1951年，21岁的巴菲特学成毕业的时候，他获得最高A+。
1957年，巴菲特掌管的资金达到30万美元，但年末则升至50万美元。
1962年，巴菲特合伙人公司的资本达到了720万美元，其中有100万是属于巴菲特个人的。当时他将几个合伙人企业合并成一个“巴菲特合伙人有限公司”。最小投资额扩大到10万美元。情况有点像现在中国的私募基金或私人投资公司。
1964年，巴菲特的个人财富达到400万美元，而此时他掌管的资金已高达2200万美元。
1966年春，美国股市牛气冲天，但巴菲特却坐立不安尽管他的股票都在飞涨，但却发现很难再找到符合他的标准的廉价股票了。虽然股市上疯行的投机给投机家带来了横财，但巴菲特却不为所动，因为他认为股票的价格应建立在企业业绩成长而不是投机的基础之上。
1967年10月，巴菲特掌管的资金达到6500万美元。
1968年，巴菲特公司的股票取得了它历史上最好的成绩：增长了59%，而道·琼斯指数才增长了9%。巴菲特掌管的资金上升至1亿零400万美元，其中属于巴菲特的有2500万美元。
1968年5月，当股市一片凯歌的时候，巴菲特却通知合伙人，他要隐退了。随后，他逐渐清算了巴菲特合伙人公司的几乎所有的股票。
1969年6月，股市直下，渐渐演变成了股灾，到1970年5月，每种股票都要比上年初下降50%，甚至更多。
1970年-1974年间，美国股市就像个泄了气的皮球，没有一丝生气，持续的通货膨胀和低增长使美国经济进入了“滞胀”时期。然而，一度失落的巴菲特却暗自欣喜异常因为他看到了财源即将滚滚而来——他发现了太多的便宜股票。
1972年，巴菲特又盯上了报刊业，因为他发现拥有一家名牌报刊，就好似拥有一座收费桥梁，任何过客都必须留下买路钱。1973年开始，他偷偷地在股市上蚕食《波士顿环球》和《华盛顿邮报》，他的介入使《华盛顿邮报》利润大增，每年平均增长35%。10年之后，巴菲特投入的1000万美元升值为两个亿。
1980年，他用1.2亿美元、以每股10.96美元的单价，买进可口可乐7 %的股份。到1985年，可口可乐改变了经营策略，开始抽回资金，投入饮料生产。其股票单价已长至51.5美元，翻了5倍。至于赚了多少，其数目可以让全世界的投资家咋舌。
1992年中巴菲特以74美元一股购下435万股美国高技术国防工业公司——通用动力公司的股票，到年底股价上升到113元。巴菲特在半年前拥有的32，200万美元的股票已值49，100万美元了
1994年底已发展成拥有230亿美元的伯克希尔工业王国，它早已不再是一家纺纱厂，它已变成巴菲特的庞大的投资金融集团。从1965-1994年，巴菲特的股票平均每年增值26.77%，高出道·琼斯指数近17个百分点。如果谁在1965年投资巴菲特的公司10000美元的话，到1994年，他就可得到1130万美元的回报，也就是说，谁若在30年前选择了巴菲特，谁就坐上了发财的火箭。
2000年3月11日，巴菲特在伯克希尔公司的网站上公开了今年的年度信件——一封沉重的信。数字显示，巴菲特任主席的投资基金集团伯克希尔公司，去年纯收益下降了45%，从28.3亿美元下降到15.57亿美元。伯克希尔公司的A股价格去年下跌20%，是90年代的唯一一次下跌；同时伯克希尔的账面利润只增长0.5%，远远低于同期标准普尔21的增长，是1980年以来的首次落后.
2007年3月1日晚间，“股神”沃伦·巴菲特麾下的投资旗舰公司——伯克希尔·哈撒维公司(Berkshire Hathaway)公布了其2006财政年度的业绩，数据显示，得益于飓风“爽约”，公司主营的保险业务获利颇丰，伯克希尔公司去年利润增长了29.2%，盈利达110.2亿美元(高于2005年同期的85.3亿美元)；每股盈利7144美元(2005年为5338美元)。
1965—2006年的42年间，伯克希尔公司净资产的年均增长率达21.4%，累计增长361156%；同期标准普尔500指数成分公司的年均增长率为10.4%，累计增长幅为6479%。
2007年3月1日，伯克希尔公司A股股价上涨410美元，收于106600美元。去年伯克希尔A股股价上涨了23%，相形之下，标普500指数成分股股价平均涨幅仅为9%。
巴菲特是有史以来最伟大的投资家，他依靠股票、外汇市场的投资成为世界上数一数二的富翁。他倡导的价值投资理论风靡世界。价值投资并不复杂，巴菲特曾将其归结为三点：把股票看成许多微型的商业单元；把市场波动看作你的朋友而非敌人(利润有时候来自对朋友的愚忠)；购买股票的价格应低于你所能承受的价位。“从短期来看，市场是一架投票计算器。但从长期看，它是一架称重器”——事实上，掌握这些理念并不困难，但很少有人能像巴菲特一样数十年如一日地坚持下去。巴菲特似乎从不试图通过股票赚钱，他购买股票的基础是：假设次日关闭股市、或在五年之内不再重新开放。在价值投资理论看来，一旦看到市场波动而认为有利可图，投资就变成了投机，没有什么比赌博心态更影响投资。”
巴菲特2006年6月25日宣布，他将捐出总价达370亿美元的私人财富投向慈善事业。这笔巨额善款将分别进入全球首富、微软董事长比尔·盖茨创立的慈善基金会以及巴菲特家族的基金会。巴菲特捐出的370亿美元是美国迄今为止出现的最大一笔私人慈善捐赠。
据路透社报道，波克夏-哈萨威投资公司的首席执行官巴菲特现年75岁，《福布斯》杂志预计他的身价为620亿美元，是全球首富。370亿元的善款占到了巴菲特财产的大约60%。
巴菲特在一封写给比尔与梅林达·盖茨基会的信中说，他将捐出1000万股波克夏公司B股的股票，按照市值计算，等于巴菲特将向盖茨基金捐赠300亿美元。
盖茨基金会发表声明说：“我们对我们的朋友沃伦·巴菲特的决定受宠若惊。他选择了向比尔与美琳达·盖茨基金会捐出他的大部分财富，来解决这个世界最具挑战性的不平等问题。”
此外，巴菲特将向为已故妻子创立的慈善基金捐出100万股股票，同时向他三个孩子的慈善基金分别捐赠35万股的股票。
不久前，盖茨刚刚宣布他将在两年内逐步移交他在微软的日常管理职责，以便全身心投入盖茨基金会的工作。盖茨基金会的总财产目前已达300亿美元。该基金会致力于帮助发展中国家的医疗事业以及发展美国的教育。
巴菲特投资“金”定律
利用市场的愚蠢，进行有规律的投资。
买价决定报酬率的高低，即使是长线投资也是如此。
利润的复合增长与交易费用、避税使投资人受益无穷。
不要在意某家公司来年可赚多少，只要在意其未来5至10年能赚多少。
只投资未来收益确定性高的企业。
通货膨胀是投资者的最大敌人。
价值型与成长型的投资理念是相通的。价值是一项投资未来现金流量的折现值；而成长只是用来决定价值的预测过程。
投资人财务上的成功与他对投资企业的了解程度成正比。
“安全边际”从两个方面协助你的投资。首先是缓冲可能的价格风险；其次是可获得相对高的权益报酬率。
拥有一只股票，期待它在下个星期就上涨，是十分愚蠢的。
即使美联储主席偷偷告诉我未来两年的货币政策，我也不会为之改变我的任何投资作为。
不理会股市的涨跌，不担心经济情势的变化，不相信任何预测，不接受任何内幕消息，只注意两点：A.买什么股票；B.买入价格。
巴菲特股市不败的六大要素
一、赚钱而不要赔钱
这是巴菲特经常被引用的一句话：“投资的第一条准则是不要赔钱；第二条准则是永远不要忘记第一条。”因为如果投资一美元，赔了50美分，手上只剩一半的钱，除非有百分之百的收益，才能回到起点。
巴菲特最大的成就莫过于在1965年到2006年间，历经3个熊市，而他的伯克希尔·哈撒韦公司只有一年(2001年)出现亏损。
二、别被收益蒙骗
巴菲特更喜欢用股本收益率来衡量企业的盈利状况。股本收益率是用公司净收入除以股东的股本，它衡量的是公司利润占股东资本的百分比，能够更有效地反映公司的盈利增长状况。
根据他的价值投资原则，公司的股本收益率应该不低于15％。在巴菲特持有的上市公司股票中，可口可乐的股本收益率超过30％，美国运通公司达到37％。
三、要看未来
人们把巴菲特称为“奥马哈的先知”，因为他总是有意识地去辨别公司是否有好的发展前途，能不能在今后25年里继续保持成功。巴菲特常说，要透过窗户向前看，不能看后视镜。
预测公司未来发展的一个办法，是计算公司未来的预期现金收入在今天值多少钱。这是巴菲特评估公司内在价值的办法。然后他会寻找那些严重偏离这一价值、低价出售的公司。
四、坚持投资能对竞争者构成巨大“屏障”的公司
预测未来必定会有风险，因此巴菲特偏爱那些能对竞争者构成巨大“经济屏障”的公司。这不一定意味着他所投资的公司一定独占某种产品或某个市场。例如，可口可乐公司从来就不缺竞争对手。但巴菲特总是寻找那些具有长期竞争优势、使他对公司价值的预测更安全的公司。
20世纪90年代末，巴菲特不愿投资科技股的一个原因就是：他看不出哪个公司具有足够的长期竞争优势。
五、要赌就赌大的
绝大多数价值投资者天性保守。但巴菲特不是。他投资股市的620亿美元集中在45 只股票上。他的投资战略甚至比这个数字更激进。在他的投资组合中，前10只股票占了投资总量的90％。晨星公司的高级股票分析师贾斯廷·富勒说：“这符合巴菲特的投资理念。不要犹豫不定，为什么不把钱投资到你最看好的投资对象上呢？”
六、要有耐心等待
如果你在股市里换手，那么可能错失良机。巴菲特的原则是：不要频频换手，直到有好的投资对象才出手。
巴菲特常引用传奇棒球击球手特德·威廉斯的话：“要做一个好的击球手，你必须有好球可打。”如果没有好的投资对象，那么他宁可持有现金。据晨星公司统计，现金在伯克希尔·哈撒韦公司的投资配比中占18％以上，而大多数基金公司只有4％的现金。
巴菲特理财法：“三要三不要”
以下是堪称巴菲特投资理念精华的“三要三不要”理财法：
要投资那些始终把股东利益放在首位的企业。巴菲特总是青睐那些经营稳健、讲究诚信、分红回报高的企业，以最大限度地避免股价波动，确保投资的保值和增值。而对于总想利用配股、增发等途径榨取投资者血汗的企业一概拒之门外。
要投资资源垄断型行业。从巴菲特的投资构成来看，道路、桥梁、煤炭、电力等资源垄断型企业占了相当份额，这类企业一般是外资入市购并的首选，同时独特的行业优势也能确保效益的平稳。
要投资易了解、前景看好的企业。巴菲特认为凡是投资的股票必须是自己了如指掌，并且是具有较好行业前景的企业。不熟悉、前途莫测的企业即使被说得天花乱坠也毫不动心。
不要贪婪。1969年整个华尔街进入了投机的疯狂阶段，面对连创新高的股市，巴菲特却在手中股票涨到20%的时候就非常冷静地悉数全抛。
不要跟风。2000年，全世界股市出现了所谓的网络概念股，巴菲特却称自己不懂高科技，没法投资。一年后全球出现了高科技网络股股灾。
不要投机。巴菲特常说的一句口头禅是：拥有一只股票，期待它下个早晨就上涨是十分愚蠢的。
[编辑]亿万富翁这样炼成：巴菲特理财习惯揭秘
当今金融界，微软公司董事会主席比尔·盖茨先生与投资大亨巴菲特二位长期稳坐排行榜的前两位。他们曾联袂到西雅图华盛顿大学做演讲，当有华盛顿大学商学院学生请他们谈谈致富之道时，巴菲特说：“是习惯的力量。”
把鸡蛋放在一个篮子里
现在大家的理财意识越来越强，许多人认为“不要把所有鸡蛋放在同一个篮子里”，这样即使某种金融资产发生较大风险，也不会全军覆没。但巴菲特却认为，投资者应该像马克·吐温建议的那样，把所有鸡蛋放在同一个篮子里，然后小心地看好它。
从表面看巴菲特似乎和大家发生了分歧，其实双方都没有错。因为理财诀窍没有放之四海皆准的真理。比如巴菲特是国际公认的“股神”，自然有信心重仓持有少量股票。而我们普通投资者由于自身精力和知识的局限，很难对投资对象有专业深入的研究，此时分散投资不失为明智之举。另外，巴菲特集中投资的策略基于集中调研、集中决策。在时间和资源有限的情况下，决策次数多的成功率自然比投资决策少的要低，就好像独生子女总比多子女家庭所受的照顾多一些，长得也壮一些一样。
生意不熟不做
中国有句古话叫：“生意不熟不做”。巴菲特有一个习惯，不熟的股票不做，所以他永远只买一些传统行业的股票，而不去碰那些高科技股。2000年初，网络股高潮的时候，巴菲特却没有购买。那时大家一致认为他已经落后了，但是现在回头一看，网络泡沫埋葬的是一批疯狂的投机家，巴菲特再一次展现了其稳健的投资大师风采，成为最大的赢家。
这个例子告诉我们，在做任何一项投资前都要仔细调研，自己没有了解透、想明白前不要仓促决策。比如现在大家都认为存款利率太低，应该想办法投资。股市不景气，许多人就想炒邮票、炒外汇、炒期货、进行房产投资甚至投资“小黄鱼”。其实这些渠道的风险都不见得比股市低，操作难度还比股市大。所以自己在没有把握前，把钱放在储蓄中倒比盲目投资安全些。
长期投资
有人曾做过统计，巴菲特对每一只股票的投资没有少过8年的。巴菲特曾说：“短期股市的预测是毒药，应该把它摆在最安全的地方，远离儿童以及那些在股市中的行为像小孩般幼稚的投资人。”
我们所看到的是许多人追涨杀跌，到头来只是为券商贡献了手续费，自己却是竹篮打水一场空。我们不妨算一个账，按巴菲特的低限，某只股票持股8年，买进卖出手续费是1.5%。如果在这8年中，每个月换股一次，支出1.5%的费用，一年12个月则支出费用18%，8年不算复利，静态支出也达到144%！不算不知道，一算吓一跳，魔鬼往往在细节之中。
巴菲特推荐投资者要读的书
股神巴菲特赚钱神力让热衷投资的人羡慕不已，如何能得到这些神力的哪怕一点点呢？抽时间读读巴菲特推荐给投资者阅读的书籍也许有些帮助。
《证券分析》(格雷厄姆着)。格雷厄姆的经典名着，专业投资者必读之书，巴菲特认为每一个投资者都应该阅读此书10遍以上。
《聪明的投资者》(格雷厄姆着)。格雷厄姆专门为业余投资者所着，巴菲特称之为“有史以来最伟大的投资着作”。
《怎样选择成长股》(费舍尔着)。巴菲特称自己的投资策略是“85%的格雷厄姆和15%的费舍尔”。他说：“运用费舍尔的技巧，可以了解这一行……有助于做出一个聪明的投资决定。”
《巴菲特致股东的信：股份公司教程》。本书搜集整理了20多年巴菲特致股东的信中的精华段落，巴菲特认为此书是整理其投资哲学的一流工作。
《杰克·韦尔奇自传》(杰克·韦尔奇着)世界第一CEO自传。被全球经理人奉为“CEO的圣经”。在本书中首次透露管理秘诀：在短短20年间如何将通用电气从世界第十位提升到第二位，市场资本增长30多倍，达到4500亿美元，以及他的成长岁月、成功经历和经营理念。巴菲特是这样推荐这本书的：“杰克是管理界的老虎伍兹，所有CEO都想效仿他。他们虽然赶不上他，但是如果仔细聆听他所说的话，就能更接近他一些。”
《赢》(杰克·韦尔奇着)。巴菲特称“有了《赢》，再也不需要其他管理着作了”，这种说法虽然显得夸张，但是也证明了本书的分量。《赢》这类书籍，及《女总裁告诉你》、《影响力》都是以观点结合实例的方法叙述，如果你想在短时间内掌握其中的技巧，那么你只需要抄写下书中所有粗体标题，因为那些都是作者对各种事例的总结，所以厚厚的一本书，也不过是围绕这些内容展开。但如果你认为这便是本书精华，那么你就错了，书中那些真实的实例以及作者的人生经验才是这类图书的卖点。技巧谁都可以掌握，但是经历却人人不同，如果你愿意花时间阅读书中的每一个例子，相信你会得到更多宝贵的东西。
最后，巴菲特是这样概括他的日常工作：“我的工作是阅读”。巴菲特神力的源泉应该是来自阅读。
巴菲特的管理智慧
尽管组织形式是公司制，但我们将股东视为合伙人。
我和查理·芒格(伯克希尔-哈撒韦公司副董事长)将我们的股东看作所有者和合伙人，而我们自己是经营合伙人。我们认为，公司本身并非资产的最终所有者，它仅仅是一个渠道，将股东和公司资产联系起来，而股东才是公司资产的真正所有者。
顺应以所有者为导向的原则，我们自食其力。
多数公司董事都将他们大部分的个人净资产投入到公司中。查理和我无法确保运营结果，但我们保证：如果您成为我们的合伙人，不论时间多久，我们的财富将同您的同步变动。我们无意通过高薪或股票期权占您的便宜。
我们的长期经济目标：每股实现内在商业价值平均年增长的最大化。
我们并不以伯克希尔的规模来评价其经济意义或业绩表现。我们的衡量标准是每股的增长值。
为了达到目标，首选是持有多样化的资产组合。
我们的首选是持有多样化的资产组合，这些组合能够创造稳定的现金流，并且持续提供高于市场平均水平的资产回报。
我们会报告每一项重大投资的收益，以及重要的数据。
由于我们的双重目标以及传统会计处理方法的局限性，传统的会计方法已难以反映真实经营业绩。作为所有者和管理者，查理和我事实上对这些数据视而不见。但是，我们会向您们报告我们控制的每一项重大投资的收益，以及那些我们认为重要的数据。
账面结果不会影响我们的经营和资本配置决策。
在目标资产的兼并成本相近时，我们宁可购买未在账面体现、但是可以带来2美元收益的资产，而不愿购买可在账面上体现、收益为1美元的资产。
我们很少举债。
当我们真的举债时，我们试图将长期利率固定下来。与其过度举债，毋宁放弃一些机遇。查理和我，永远不会为了一两个百分点的额外回报而牺牲哪怕一夜的睡眠。
我们不会让股东掏腰包来满足管理层的欲望。
我们不会无视长期经济规律而用被人为操纵的价格去购买整个公司。在花您的钱时，我们就如同花自己的钱一样小心，并会全面权衡如果您自己直接通过股票市场进行多样化投资所能获得的价值。
不论意图如何高尚，我们认为只有结果才是检验的标准。
我们不断反思公司留存收益是否合理，其检测标准是，每1美元留存收益，至少要为股东创造1美元的市场价值。迄今为止，我们基本做到了这一点。
我们只有在收获和付出相等的时候发行普通股。
这一规则适用于一切形式的发行——不仅是并购或公开发售，还包括债转股、股票期权、可转换证券等。每一份股票都代表着公司的一部分，而公司是属于您的。
无论价格如何，我们都无意卖掉伯克希尔所拥有的优质资产。
您应该很清楚，这是我和查理共同的心态，可能会损害我们的财务表现。即便是那些我们认为差强人意的业务，只要有望产生现金流，而且我们对其管理层和劳资关系还算满意，在决定是否出售时，我们也会犹豫不决。
我们将会坦诚地向您报告业绩，强调对估价有正面的和负面效应的事件。
我们的原则是，要用一种换位思考的心态，将我们自己希望知道的真实情况汇报给您。这是我们的义务，决不打折扣。
我们只会在法律允许的范围内讨论证券买卖。
虽然我们的策略是公开的，但好的投资点子也是物以稀为贵，并有可能被竞争对手获取。同样，对好的产品和企业并购策划，也同样得注意保密。因此我们一般不会谈论自己的投资想法。
我们希望伯克希尔的股价是合理的，而不是被高估。
在可能的范围内，我们希望伯克希尔的每一个股东在持有股份的期间内，获得的收益或损失，与公司每股内在价值的涨跌呈相应的比例。因此，伯克希尔的股价和内在价值，都需要保持恒定，希望是1∶1。
3. 如何用大数据炒股
我们如今生活在一个数据爆炸的世界里。网络每天响应超过60亿次的搜索请求，日处理数据超过100PB，相当于6000多座中国国家图书馆的书籍信息量总和。新浪微博每天都会发布上亿条微博。在荒无人烟的郊外，暗藏着无数大公司的信息存储中心，24小时夜以继日地运转着。
克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中认为，大数据的核心就是预测，即只要数据丰富到一定程度，就可预测事情发生的可能性。例如，“从一个人乱穿马路时行进的轨迹和速度来看他能及时穿过马路的可能性”，或者通过一个人穿过马路的速度，预测车子何时应该减速从而让他及时穿过马路。
那么，如果把这种预测能力应用在股票投资上，又会如何？
目前，美国已经有许多对冲基金采用大数据技术进行投资，并且收获甚丰。中国的中证广发网络百发100指数基金（下称百发100），上线四个多月以来已上涨68%。
和传统量化投资类似，大数据投资也是依靠模型，但模型里的数据变量几何倍地增加了，在原有的金融结构化数据基础上，增加了社交言论、地理信息、卫星监测等非结构化数据，并且将这些非结构化数据进行量化，从而让模型可以吸收。
由于大数据模型对成本要求极高，业内人士认为，大数据将成为共享平台化的服务，数据和技术相当于食材和锅，基金经理和分析师可以通过平台制作自己的策略。
量化非结构数据
不要小看大数据的本领，正是这项刚刚兴起的技术已经创造了无数“未卜先知”的奇迹。
2014年，网络用大数据技术预测命中了全国18卷中12卷高考作文题目，被网友称为“神预测”。网络公司人士表示，在这个大数据池中，包含互联网积累的用户数据、历年的命题数据以及教育机构对出题方向作出的判断。
在2014年巴西世界杯比赛中，Google亦通过大数据技术成功预测了16强和8强名单。
从当年英格兰报社的信鸽、费城股票交易所的信号灯到报纸电话，再到如今的互联网、云计算、大数据，前沿技术迅速在投资领域落地。在股票策略中，大数据日益崭露头角。
做股票投资策略，需要的大数据可以分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据，简单说就是“一堆数字”，通常包括传统量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等专业信息；非结构化数据就是社交文字、地理位置、用户行为等“还没有进行量化的信息”。
量化非结构化就是用深度模型替代简单线性模型的过程，其中所涉及的技术包括自然语言处理、语音识别、图像识别等。
金融大数据平台-通联数据CEO王政表示，通联数据采用的非结构化数据可以分为三类：第一类和人相关，包括社交言论、消费、去过的地点等；第二类与物相关，如通过正在行驶的船只和货车判断物联网情况；第三类则是卫星监测的环境信息，包括汽车流、港口装载量、新的建筑开工等情况。
卫星监测信息在美国已被投入使用，2014年Google斥资5亿美元收购了卫星公司Skybox，从而可以获得实施卫星监测信息。
结构化和非结构化数据也常常相互转化。“结构化和非结构化数据可以形象理解成把所有数据装在一个篮子里，根据应用策略不同相互转化。例如，在搜索频率调查中，用户搜索就是结构化数据；在金融策略分析中，用户搜索就是非结构化数据。”网络公司人士表示。
华尔街拿着丰厚薪水的分析师们还不知道，自己的雇主已经将大量资本投向了取代自己的机器。
2014年11月23日，高盛向Kensho公司投资1500万美元，以支持该公司的大数据平台建设。该平台很像iPhone里的Siri，可以快速整合海量数据进行分析，并且回答投资者提出的各种金融问题，例如“下月有飓风，将对美国建材板块造成什么影响？”
在Kensho处理的信息中，有80%是“非结构化”数据，例如政策文件、自然事件、地理环境、科技创新等。这类信息通常是电脑和模型难以消化的。因此，Kensho的CEO Daniel Nadler认为，华尔街过去是基于20%的信息做出100%的决策。
既然说到高盛，顺便提一下，这家华尔街老牌投行如今对大数据可谓青睐有加。除了Kensho，高盛还和Fortress信贷集团在两年前投资了8000万美元给小额融资平台On Deck Capital。这家公司的核心竞争力也是大数据，它利用大数据对中小企业进行分析，从而选出值得投资的企业并以很快的速度为之提供短期贷款。
捕捉市场情绪
上述诸多非结构化数据，归根结底是为了获得一个信息：市场情绪。
在采访中，2013年诺贝尔经济学奖得主罗伯特•席勒的观点被无数采访对象引述。可以说，大数据策略投资的创业者们无一不是席勒的信奉者。
席勒于上世纪80年代设计的投资模型至今仍被业内称道。在他的模型中，主要参考三个变量：投资项目计划的现金流、公司资本的估算成本、股票市场对投资的反应（市场情绪）。他认为，市场本身带有主观判断因素，投资者情绪会影响投资行为，而投资行为直接影响资产价格。
然而，在大数据技术诞生之前，市场情绪始终无法进行量化。
回顾人类股票投资发展史，其实就是将影响股价的因子不断量化的过程。
上世纪70年代以前，股票投资是一种定性的分析，没有数据应用，而是一门主观的艺术。随着电脑的普及，很多人开始研究驱动股价变化的规律，把传统基本面研究方法用模型代替，市盈率、市净率的概念诞生，量化投资由此兴起。
量化投资技术的兴起也带动了一批华尔街大鳄的诞生。例如，巴克莱全球投资者（BGI）在上世纪70年代就以其超越同行的电脑模型成为全球最大的基金管理公司；进入80年代，另一家基金公司文艺复兴（Renaissance）年均回报率在扣除管理费和投资收益分成等费用后仍高达34%，堪称当时最佳的对冲基金，之后十多年该基金资产亦十分稳定。
“从主观判断到量化投资，是从艺术转为科学的过程。”王政表示，上世纪70年代以前一个基本面研究员只能关注20只到50只股票，覆盖面很有限。有了量化模型就可以覆盖所有股票，这就是一个大的飞跃。此外，随着计算机处理能力的发展，信息的用量也有一个飞跃变化。过去看三个指标就够了，现在看的指标越来越多，做出的预测越来越准确。
随着21世纪的到来，量化投资又遇到了新的瓶颈，就是同质化竞争。各家机构的量化模型越来越趋同，导致投资结果同涨同跌。“能否在看到报表数据之前，用更大的数据寻找规律？”这是大数据策略创业者们试图解决的问题。
于是，量化投资的多米诺骨牌终于触碰到了席勒理论的第三层变量——市场情绪。
计算机通过分析新闻、研究报告、社交信息、搜索行为等，借助自然语言处理方法，提取有用的信息；而借助机器学习智能分析，过去量化投资只能覆盖几十个策略，大数据投资则可以覆盖成千上万个策略。
基于互联网搜索数据和社交行为的经济预测研究，已逐渐成为一个新的学术热点，并在经济、社会以及健康等领域的研究中取得了一定成果。在资本市场应用上，研究发现搜索数据可有效预测未来股市活跃度（以交易量指标衡量）及股价走势的变化。
海外就有学术研究指出，公司的名称或者相关关键词的搜索量，与该公司的股票交易量正相关。德国科学家Tobias Preis就进行了如此研究：Tobias利用谷歌搜索引擎和谷歌趋势（Google Trends），以美国标普500指数的500只股票为其样本，以2004年至2010年为观察区间，发现谷歌趋势数据的公司名称搜索量和对应股票的交易量，在每周一次的时间尺度上有高度关联性。也就是说，当某个公司名称在谷歌的搜索量活动增加时，无论股票的价格是上涨或者下跌，股票成交量与搜索量增加；反之亦然，搜索量下降，股票成交量下降。以标普500指数的样本股为基础，依据上述策略构建的模拟投资组合在六年的时间内获得了高达329%的累计收益。
在美国市场上，还有多家私募对冲基金利用Twitter和Facebook的社交数据作为反映投资者情绪和市场趋势的因子，构建对冲投资策略。利用互联网大数据进行投资策略和工具的开发已经成为世界金融投资领域的新热点。
保罗·霍丁管理的对冲基金Derwent成立于2011年5月，注册在开曼群岛，初始规模约为4000万美元， 2013年投资收益高达23.77%。该基金的投资标的包括流动性较好的股票及股票指数产品。
通联数据董事长肖风在《投资革命》中写道，Derwent的投资策略是通过实时跟踪Twitter用户的情绪，以此感知市场参与者的“贪婪与恐惧”，从而判断市场涨跌来获利。
在Derwent的网页上可以看到这样一句话：“用实时的社交媒体解码暗藏的交易机会。”保罗·霍丁在基金宣传册中表示：“多年以来，投资者已经普遍接受一种观点，即恐惧和贪婪是金融市场的驱动力。但是以前人们没有技术或数据来对人类情感进行量化。这是第四维。Derwent就是要通过即时关注Twitter中的公众情绪，指导投资。”
另一家位于美国加州的对冲基金MarketPsych与汤普森·路透合作提供了分布在119个国家不低于18864项独立指数，比如每分钟更新的心情状态（包括乐观、忧郁、快乐、害怕、生气，甚至还包括创新、诉讼及冲突情况等），而这些指数都是通过分析Twitter的数据文本，作为股市投资的信号。
此类基金还在不断涌现。金融危机后，几个台湾年轻人在波士顿组建了一家名为FlyBerry的对冲基金，口号是“Modeling the World（把世界建模）”。它的投资理念全部依托大数据技术，通过监测市场舆论和行为，对投资做出秒速判断。
关于社交媒体信息的量化应用，在股票投资之外的领域也很常见：Twitter自己也十分注重信息的开发挖掘，它与DataSift和Gnip两家公司达成了一项出售数据访问权限的协议，销售人们的想法、情绪和沟通数据，从而作为顾客的反馈意见汇总后对商业营销活动的效果进行判断。从事类似工作的公司还有DMetics，它通过对人们的购物行为进行分析，寻找影响消费者最终选择的细微原因。
回到股票世界，利用社交媒体信息做投资的公司还有StockTwits。打开这家网站，首先映入眼帘的宣传语是“看看投资者和交易员此刻正如何讨论你的股票”。正如其名，这家网站相当于“股票界的Twitter”，主要面向分析师、媒体和投资者。它通过机器和人工相结合的手段，将关于股票和市场的信息整理为140字以内的短消息供用户参考。
此外，StockTwits还整合了社交功能，并作为插件可以嵌入Twitter、Facebook和LinkedIn等主要社交平台，让人们可以轻易分享投资信息。
另一家公司Market Prophit也很有趣。这家网站的宣传语是“从社交媒体噪音中提炼市场信号”。和StockTwits相比，Market Prophit更加注重大数据的应用。它采用了先进的语义分析法，可以将Twitter里的金融对话量化为“-1（极度看空）”到“1（极度看多）”之间的投资建议。网站还根据语义量化，每天公布前十名和后十名的股票热度榜单。网站还设计了“热度地图”功能，根据投资者情绪和意见，按照不同板块，将板块内的个股按照颜色深浅进行标注，谁涨谁跌一目了然。
中国原创大数据指数
尽管大数据策略投资在美国貌似炙手可热，但事实上，其应用尚仅限于中小型对冲基金和创业平台公司。大数据策略投资第一次被大规模应用，应归于中国的百发100。
网络金融中心相关负责人表示，与欧美等成熟资本市场主要由理性机构投资者构成相比，东亚尤其是中国的股票类证券投资市场仍以散户为主，因此市场受投资者情绪和宏观政策性因素影响很大。而个人投资者行为可以更多地反映在互联网用户行为大数据上，从而为有效地预测市场情绪和趋势提供了可能。这也就是中国国内公募基金在应用互联网大数据投资方面比海外市场并不落后、甚至领先的原因。
百发100指数由网络、中证指数公司、广发基金联合研发推出，于2014年7月8日正式对市场发布，实盘运行以来一路上涨，涨幅超过60%。跟踪该指数的指数基金规模上限为30亿份，2014年9月17日正式获批，10月20日发行时一度创下26小时疯卖18亿份的“神话”。
外界都知道百发100是依托大数据的指数基金，但其背后的细节鲜为人知。
百发100数据层面的分析分为两个层面，即数据工厂的数据归集和数据处理系统的数据分析。其中数据工厂负责大数据的收集分析，例如将来源于互联网的非结构化数据进行指标化、产品化等数据量化过程；数据处理系统，可以在数据工厂递交的大数据中寻找相互统计关联，提取有效信息，最终应用于策略投资。
“其实百发100是在传统量化投资技术上融合了基于互联网大数据的市场走势和投资情绪判断。”业内人士概括道。
和传统量化投资类似，百发100对样本股的甄选要考虑财务因子、基本面因子和动量因子，包括净资产收益率（ROE）、资产收益率（ROA）、每股收益增长率（EPS）、流动负债比率、企业价值倍数（EV/EBITDA）、净利润同比增长率、股权集中度、自由流通市值以及最近一个月的个股价格收益率和波动率等。
此外，市场走势和投资情绪是在传统量化策略基础上的创新产物，也是百发100的核心竞争力。接近网络的人士称，市场情绪因子对百发100基金起决定性作用。
网络金融中心相关负责人是罗伯特•席勒观点的支持者。他认为，投资者行为和情绪对资产价格、市场走势有着巨大的影响。因此“通过互联网用户行为大数据反映的投资市场情绪、宏观经济预期和走势，成为百发100指数模型引入大数据因子的重点”。
传统量化投资主要着眼点在于对专业化金融市场基本面和交易数据的应用。但在网络金融中心相关业务负责人看来，无论是来源于专业金融市场的结构化数据，还是来源于互联网的非结构化数据，都是可以利用的数据资源。因此，前文所述的市场情绪数据，包括来源于互联网的用户行为、搜索量、市场舆情、宏观基本面预期等等，都被网络“变废为宝”，从而通过互联网找到投资者参与特征，选出投资者关注度较高的股票。
“与同期沪深300指数的表现相较，百发100更能在股票市场振荡时期、行业轮动剧烈时期、基本面不明朗时期抓住市场热点、了解投资者情绪、抗击投资波动风险。”网络金融中心相关负责人表示。
百发100选取的100只样本股更换频率是一个月，调整时间为每月第三周的周五。
业内人士指出，百发100指数的月收益率与中证100、沪深300、中证500的相关性依次提升，说明其投资风格偏向中小盘。
但事实并非如此。从样本股的构成来说，以某一期样本股为例，样本股总市值6700亿元，占A股市值4.7%。样本股的构成上，中小板21只，创业板4只，其余75只样本股均为大盘股。由此可见，百发100还是偏向大盘为主、反映主流市场走势。
样本股每个月的改变比例都不同，最极端的时候曾经有60%进行了换仓。用大数据预测热点变化，市场热点往往更迭很快；但同时也要考虑交易成本。两方面考虑，网络最后测算认为一个月换一次仓位为最佳。
样本股对百发100而言是核心机密——据说“全世界只有基金经理和指数编制机构负责人两个人知道”——都是由机器决定后，基金经理分配给不同的交易员建仓买入。基金经理也没有改变样本股的权利。
展望未来，网络金融中心相关负责人踌躇满志，“百发100指数及基金的推出，只是我们的开端和尝试，未来将形成多样化、系列投资产品。”
除了百发100，目前市场上打着大数据旗帜的基金还有2014年9月推出的南方-新浪I100和I300指数基金。
南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪财经和深圳证券信息公司三方联合编制的。和百发100类似，也是按照财务因子和市场情绪因子进行模型打分，按照分值将前100和前300名股票构成样本股。推出至今，这两个指数基金分别上涨了10%左右。
正如百发100的市场情绪因子来自网络，南方-新浪I100和I300的市场情绪因子全部来自新浪平台。其中包括用户在新浪财经对行情的访问热度、对股票的搜索热度；用户在新浪财经对股票相关新闻的浏览热度；股票相关微博的多空分析数据等。
此外，阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大数据策略上做文章。据了解，天弘基金将和阿里巴巴合作，推出大数据基金产品，最早将于2015年初问世。
天弘基金机构产品部总经理刘燕曾对媒体表示，“在传统的调研上，大数据将贡献于基础资产的研究，而以往过度依赖线下研究报告。大数据将视野拓展至了线上的数据分析，给基金经理选股带来新的逻辑。”
在BAT三巨头中，腾讯其实是最早推出指数基金的。腾讯与中证指数公司、济安金信公司合作开发的“中证腾安价值100指数”早在2013年5月就发布了，号称是国内第一家由互联网媒体与专业机构编制发布的A股指数。不过，业内人士表示，有关指数并没有真正应用大数据技术。虽然腾讯旗下的微信是目前最热的社交平台，蕴藏了大量的社交数据，但腾讯未来怎么开发，目前还并不清晰。
大数据投资平台化
中欧商学院副教授陈威如在其《平台战略》一书中提到，21世纪将成为一道分水岭，人类商业行为将全面普及平台模式，大数据金融也不例外。
然而，由于大数据模型对成本要求极高，就好比不可能每家公司都搭建自己的云计算系统一样，让每家机构自己建设大数据模型，从数据来源和处理技术方面看都是不现实的。业内人士认为，大数据未来必将成为平台化的服务。
目前，阿里、网络等企业都表示下一步方向是平台化。
蚂蚁金服所致力搭建的平台，一方面包括招财宝一类的金融产品平台，另一方面包括云计算、大数据服务平台。蚂蚁金服人士说，“我们很清楚自己的优势不是金融，而是包括电商、云计算、大数据等技术。蚂蚁金服希望用这些技术搭建一个基础平台，把这些能力开放出去，供金融机构使用。”
网络亦是如此。接近网络的人士称，未来是否向平台化发展，目前还在讨论中，但可以确定的是，“网络不是金融机构，目的不是发产品，百发100的意义在于打造影响力，而非经济效益。”
当BAT还在摸索前行时，已有嗅觉灵敏者抢占了先机，那就是通联数据。
通联数据股份公司（DataYes）由曾任博时基金副董事长肖风带队创建、万向集团投资成立，总部位于上海，公司愿景是“让投资更容易，用金融服务云平台提升投资管理效率和投研能力”。该平台7月上线公测，目前已拥有130多家机构客户，逾万名个人投资者。
通联数据目前有四个主要平台，分别是通联智能投资研究平台、通联金融大数据服务平台、通联多资产投资管理平台和金融移动办公平台。
通联智能投资研究平台包括雅典娜-智能事件研究、策略研究、智能研报三款产品，可以对基于自然语言的智能事件进行策略分析，实时跟踪市场热点，捕捉市场情绪。可以说，和百发100类似，其核心技术在于将互联网非结构化数据的量化使用。
通联金融大数据服务平台更侧重于专业金融数据的分析整理。它可以提供公司基本面数据、国内外主要证券、期货交易所的行情数据、公司公告数据、公关经济、行业动态的结构化数据、金融新闻和舆情的非结构化数据等。
假如将上述两个平台比作“收割机”，通联多资产投资管理平台就是“厨房”。在这个“厨房”里，可以进行全球跨资产的投资组合管理方案、订单管理方案、资产证券化定价分析方案等。
通联数据可以按照主题热点或者自定义关键字进行分析，构建知识图谱，将相关的新闻和股票提取做成简洁的分析框架。例如用户对特斯拉感兴趣，就可以通过主题热点看到和特斯拉相关的公司，并判断这个概念是否值得投资。“过去这个搜集过程要花费几天时间，现在只需要几分钟就可以完成。”王政表示。
“通联数据就好比一家餐馆，我们把所有原料搜集来、清洗好、准备好，同时准备了一个锅，也就是大数据存储平台。研究员和基金经理像厨师一样，用原料、工具去‘烹制’自己的策略。”王政形容道。
大数据在平台上扮演的角色，就是寻找关联关系。人类总是习惯首先构建因果关系，继而去倒推和佐证。机器学习则不然，它可以在海量数据中查获超越人类想象的关联关系。正如维克托`迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》中所提到的，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相互关系。
例如，美国超市沃尔玛通过大数据分析，发现飓风用品和蛋挞摆在一起可以提高销量，并由此创造了颇大的经济效益。如果没有大数据技术，谁能将这毫无关联的两件商品联系在一起？
通联数据通过机器学习，也能找到传统量化策略无法发现的市场联系。其中包括各家公司之间的资本关系、产品关系、竞争关系、上下游关系，也包括人与人之间的关系，例如管理团队和其他公司有没有关联，是否牵扯合作等。
未来量化研究员是否将成为一个被淘汰的职业？目前研究员的主要工作就是收集整理数据，变成投资决策，而之后这个工作将更多由机器完成。
“当初医疗科技发展时，人们也认为医生会被淘汰，但其实并不会。同理，研究员也会一直存在，但他们会更注重深入分析和调研，初级的数据搜集可以交给机器完成。”王政表示。
但当未来大数据平台并广泛应用后，是否会迅速挤压套利空间？这也是一个问题。回答根据网上资料整理