于洪鈞：為散戶賦能

　　利用“大數(shù)據(jù)”和“人工智能”技術(shù)來進行股票投資并不少見，但深挖技術(shù)背后的投資理念，發(fā)現(xiàn)最為關(guān)鍵的不是技術(shù)，而是使用技術(shù)的人。喬布斯用一堆手機零件創(chuàng)造出了蘋果手機，雷軍用一堆手機零件組裝出了小米，二者使用的技術(shù)沒有本質(zhì)區(qū)別，區(qū)別在操盤者的見地。

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　　股票投資并不是一個簡單的事情，每一個在股市里浸染過的人都知道這一點，這個行業(yè)不僅需要專業(yè)的技術(shù)分析能力，還要有對信息綜合分析、整理以及正確解讀的能力。多數(shù)時候后者更為重要，因為到目前為止，從技術(shù)分析層面，人們?nèi)匀粺o法解釋驅(qū)動股票價格忽上忽下背后的原因，更多時候?qū)＜覀兏敢鈱⑺茸鳌安祭蔬\動”，微小粒子無規(guī)律的撞擊運動。然而從消息面的角度，對股價的波動卻總是能找到“合理”的動因，人們會不厭其煩挖掘出“布朗運動”背后每一個“微小粒子”運動的原因，以期能總結(jié)出規(guī)律。顯然這是一個浩瀚的工程，數(shù)據(jù)的分析量異常大，盡管如此，仍有人不懼挑戰(zhàn)。

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　　擁有計算機博士學(xué)位，在華爾街沉浸多年的金融科技“老炮兒”于洪鈞就是其中之一，他帶領(lǐng)著一群來自充滿干勁的金融和互聯(lián)網(wǎng)人，要利用“大數(shù)據(jù)+人工智能”技術(shù)來完成對“毫無規(guī)律”的股價波動的解讀。目前于洪鈞創(chuàng)立的搜股科技已經(jīng)獲得千萬元級別Pre-A輪融資。于洪鈞告訴《經(jīng)理人》，他要用這個來解決散戶所面臨的信息不對稱和專業(yè)能力不足的問題，讓他們免于被“荷槍實彈”的機構(gòu)和莊家血洗。

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　　淘金大數(shù)據(jù)

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　　近年來，在中國的許多行業(yè)，談及創(chuàng)新、談及利用新技術(shù)，無不牽扯到一個概念—大數(shù)據(jù)。制造業(yè)用大數(shù)據(jù)來分析銷售和進行生產(chǎn)，交通部門用大數(shù)據(jù)來進行交通管理，衛(wèi)生部門用大數(shù)據(jù)來防治疾病，金融公司利用大數(shù)據(jù)來進行投資和放貸。似乎一切都在和大數(shù)據(jù)發(fā)生關(guān)系，但是當(dāng)我們在談?wù)摯髷?shù)據(jù)時，大數(shù)據(jù)其實是一個很大、很復(fù)雜的概念，包括數(shù)據(jù)的采集、清洗、挖掘、儲存、計算、顯化等。拋開“大數(shù)據(jù)”這個熱詞，其實各行各業(yè)都在做與數(shù)據(jù)有關(guān)的事情，只不過數(shù)據(jù)要做到一定的規(guī)模才能稱為“大”數(shù)據(jù)。

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　　大數(shù)據(jù)技術(shù)除了要求數(shù)據(jù)的規(guī)模，更要求對數(shù)據(jù)的清洗和挖掘。其實在中國，擁有最多數(shù)據(jù)的并不是私人部門，而是政府部門和國有企業(yè)，如教育部門、社會保障部門、公安部門、電信運營商等，但是目前這些公共部門尚未找到對大數(shù)據(jù)清洗、挖掘的合適方法。私人部門對于大數(shù)據(jù)卓有成效的運營案例也十分稀少，其中最主要的原因就在于對數(shù)據(jù)的清洗、挖掘方面一直不能有效展開，簡單來說就是找不到數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

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　　全球零售業(yè)巨頭沃爾瑪曾有一段被“大數(shù)據(jù)”分析界傳為佳話的成功案例。沃爾瑪在對消費者購物行為分析時發(fā)現(xiàn)，男性顧客在購買嬰兒尿片時，常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己，于是嘗試推出了將啤酒和尿布擺在一起的促銷手段，沒想到這個舉措居然使尿布和啤酒的銷量都大幅增加了。按照傳統(tǒng)的商品分類、消費品分類，啤酒和尿布之間完全沒有任何聯(lián)系，這個案例不僅反應(yīng)了大數(shù)據(jù)的神奇效果，更反映了找到數(shù)據(jù)之間關(guān)系的難度。

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　　于洪鈞告訴《經(jīng)理人》，數(shù)據(jù)就像河里的沙子，大家都可以看到，但并不是每個人都能做到“沙里淘金”。于洪鈞是美國名校畢業(yè)，擁有計算機科學(xué)專業(yè)博士學(xué)位，精通數(shù)據(jù)挖掘。同時，他曾在全球知名銀行摩根大通總部工作6年并擔(dān)任要職，隨后轉(zhuǎn)戰(zhàn)全世界最大的獨立另類資產(chǎn)管理機構(gòu)之一黑石華爾街總部工作，有17年中國A股市場實戰(zhàn)經(jīng)驗，10年美國股票市場實戰(zhàn)經(jīng)驗。從這些經(jīng)歷不難看出，游走于科技的投資之間的于洪鈞，是當(dāng)之無愧的金融科技“老炮兒”。

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　　正是得益于自己的豐富閱歷，于洪鈞對從大數(shù)據(jù)這個沙堆里淘金，充滿信心。他深諳投資之道，明白數(shù)據(jù)背后蘊藏的內(nèi)在邏輯。目前搜股科技擁有4000臺服務(wù)器，監(jiān)測61.2萬個網(wǎng)站，包括1428個中文媒體和6000個支干媒體，數(shù)據(jù)及時性確保在60秒以內(nèi)，這在目前的炒股軟件中抓取信息能力最強，是市面上多數(shù)軟件的3倍。強大的基礎(chǔ)設(shè)施保證了搜股科技能夠抓取到足夠多的數(shù)據(jù)量，來進行更為精確的分析。

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　　在搜股科技開發(fā)出來的“股票衛(wèi)士”APP中，有一個新聞在全網(wǎng)影響力指數(shù)的欄目。這個欄目通過對一條新聞信息的全網(wǎng)追蹤，來分析它在網(wǎng)民心目中的影響力。在網(wǎng)絡(luò)時代剛剛到來的時候，人們憂慮于虛假信息對社會造成的沖擊，甚至為了保護未成年人，我們用簡單粗暴的不讓他們上網(wǎng)的方式來解決這個復(fù)雜的問題。盡管現(xiàn)在這個問題隨著社會的發(fā)展、人們知識的積累而慢慢弱化，但并不是已經(jīng)完全消失。虛假、失實、烏龍的消息仍然見諸于各種網(wǎng)站、貼吧、論壇。基于抓取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的搜股科技，又如何辨別信息的真實性、可靠性呢?

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　　于洪鈞認為，信息一旦發(fā)出，不論真假都會在人們的心里產(chǎn)生一定的影響，對于搜股來說，重要的不是信息的真假，而是這個信息產(chǎn)生了什么樣的反映，可能會導(dǎo)致什么結(jié)果。從《經(jīng)理人》對“股票衛(wèi)士”APP的使用情況來看，多數(shù)新聞的影響力都在10%以內(nèi)，依據(jù)此來進行推薦的股票仍漲跌互現(xiàn)。于洪鈞表示，目前仍無法確切分辨信息的全網(wǎng)影響力指數(shù)與股價之間的關(guān)系。例如，有些信息的全網(wǎng)影響力超過10%，反而消息被過度解讀，不利于股價。對于數(shù)據(jù)關(guān)系的解密注定是一個長期的過程，需要大量的實踐才能發(fā)現(xiàn)其中微妙的聯(lián)系，目前“股票衛(wèi)士”仍處在內(nèi)測階段。隨著數(shù)據(jù)的積累，算法的跌進，距離謎底將越來越近。

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　　人工智能

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　　大數(shù)據(jù)解決了散戶面臨的信息不對稱的問題，人工智能則將在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上解決散戶專業(yè)能力不足的問題。 今年3月，韓國棋手李世石對陣人工智能機器人AlphaGo，以1:4的成績敗下陣來，讓絕大部分圍觀人士都傻了眼，出乎預(yù)料的不是敗了，而是敗得太快。在圍棋這一極具人類思維特性的領(lǐng)域，機器人竟能趕超得這么快，人類竟會輸?shù)媚敲磻K。從人工智能的角度而言，AlphaGo代表了人工智能發(fā)展到了一個新的水平。

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　　作為計算機博士，于洪鈞對人工智能一直有所關(guān)注。人工智能可以說是建立在大數(shù)據(jù)之上，因為只有數(shù)據(jù)庫足夠大，人工智能才可以充分學(xué)習(xí)，才可能最接近人類的思考方式。目前谷歌的AlphaGo是一個開源項目，搜股科技也將利用這一技術(shù)，來進行自己的人工智能應(yīng)用開發(fā)。需要說明的是，盡管AlphaGo人工智能技術(shù)是一個開源的技術(shù)，但是并不意味著什么人都利用這個技術(shù)輕易的能做出一個很好的人工智能產(chǎn)品。“技術(shù)只是手段，怎么使用更為關(guān)鍵。”于洪鈞表示。

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　　一款手機拆開來，99%的技術(shù)都是大家共同可得到，但是有些手機做成了蘋果，有些手機做成了小米。在大數(shù)據(jù)和人工智能的實際運用中，有機的應(yīng)用技術(shù)就類似于做手機，零件可能都大同小異，但是對于整體設(shè)計理念的不同，將使得產(chǎn)品出現(xiàn)極大的差異。