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投资革命：移动互联时代的资产管理 第二章 大数据重塑投资流程
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网络另一端，没人知道你是一条狗。这曾是人们对网络时代的戏谑，现在看来却是个美丽的误会。浏览网页，你的行迹被跟踪；在线购物，你的偏好被记录；社交网络互动，你的“圈子”被识别；在微博上发布消极话语，你的抑郁症被诊断。以一句话概括，在大数据时代，你的空虚寂寞有人懂，甚至比你更懂你。
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大数据不仅关系未来全球的经济格局，还决定将来福布斯富豪的行业出身。展望2025年，麦肯锡按照“钱景”规模，精挑细选出12大颠覆性技术，其中的移动互联网、知识工作自动化、物联网、云、先进机器人、自动汽车、下一代基因组学，是应用价值最为可观的7项。穷其本质，这7项均依赖大数据技术的进步，或者说就是大数据生意。
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大数据正在改变资产管理行业——我们赖以生存的执业环境。当各行业都在开展大数据革命，我们边补课边思索：大数据资产、思维和技术，将如何改变投资的方法、流程，以及投资标的本身？万得资讯曾有句广告词，“金融就是数据”。当电商、社交媒体等互联网公司跨界销售基金，金融业也许已经被重新定义：金融不仅仅是数据，还必须是大数据。
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大数据对资产管理的影响，不亚于物竞天择，我们当然拒绝成为“活化石”。适应时代和环境变化，率先创立和采用新的解决方法，是获取成功的重要前提。以大数据革新投资思维、方法与流程，这是资产管理行业在大数据时代的机遇与挑战。
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大数据颠覆投资方法
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大数据是大数据思维、技术与资产浑然一体的称谓。它是互联网，特别是移动互联网高度发展的产物。强调“高度发展”，是因为在互联网发展之初，创业者尚处在商业模式的摸索阶段，没有数据平台、数据搜集乃至数据应用的理念，也就没有大数据这一概念。只有在互联网高度发展之后，多种数据入口、数据采集手段和分析方法逐步建立或引入，大数据才应运而生。
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专家们喜欢用“4V”或者“5V”特征来界定大数据，其实大可不必如此烦琐。大数据就是互联网、移动互联网生产的数据，是与用户动态交互的数据。按照这个标准，以其他方式生产的数据，如果仅以计算机或互联网存储、传输，比如网上图书馆、网上身份查证系统等，即使数据再大，也不能被认可为大数据。
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尽管大数据概念近来才兴起，但是碎片化的大数据思维早就存在。只是在互联网时代，大数据资源逐渐丰富，对海量或非结构化数据的处理技术逐渐成熟，人们才有条件将大数据思维、大数据技术与大数据资产“合三为一”，从而获得前所未有的信息获取与认知优势。
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大数据对投资方法有颠覆性的启示：
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一方面，大数据由于大和全，无限接近真实世界，很大程度上可解决投资模型的前瞻性和预测性难题。因为过往的预测模型是对历史或样本数据的最优解释，以及对未来的简单线性外推，它往往忽视“肥尾”或意外的发生，比如蝴蝶翅膀的细微震动，尽管这最终可能酿成一场飓风。
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另一方面，大数据不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系，推动投资思维从价值判断向量化策略转变。尽管证券分析师大多要为股票涨跌找理由，但投资者厌烦“马后炮”式的因果分析。抛开“鸡生蛋”还是“蛋生鸡”之类的因果思维，对变量间的相关关系加以探索、利用，投资的方法和思路将会清晰许多。
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大即是小，小即是大
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大数据与小数据的本质差别在于，前者是总体，或者逼近于总体，而后者是样本。由于用的是总体，大数据可避开随机抽样的诸多陷阱，以及从样本到总体的推断问题。纵使随机抽样绿色环保，可较轻易地抓住事物大概，但仍有可能遗漏重要信息。传统的统计抽样常会舍弃极值样本，从一开始就假设是个某某分布，刻意去掉“极大”或“极小”等异常值，再用样本特征推断总体。我们做计量统计看重系数的显著性，但是系数再显著也只代表大概率，而生活总是充满变数，试图规避或者忽略的意外更具有认知价值。
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网络上曾流传“三峡大坝”能够抵御从“万年一遇”、“千年一遇”到“百年一遇”洪水的笑话，便是对没有大样本做支撑的专家论断的无情讽刺。投资圈的专家同样如此，他们常凭感觉研判行情，不加论证地抛出“政策底”、“估值底”或者“钻石底”之类的言论。但A股正是小数据、小样本的典型，与美国股市比更显稚嫩。美股一百多年间经历多轮经济、金融或政治危机，屡次考验估值极限。有了这个大样本，专家对股市进行预测也将更加合理。
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由样本到总体，对投资思维的最大启示在于信息获取的全面性。金融交易的本质是对信息以及观点分歧的处理。有信息优势的一方，在对未来的预测方面将更胜一筹，因此可从交易中获利。但问题在于，谁对影响市场的众多因素有把握能力呢？
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样本数据越多，蕴藏的信息可能呈现边际递减，但不会是存量减少，相反可能捕捉到随机抽样的盲点和死角。对投资策略稳健性的检验，如果没有纳入尽可能多的样本数据，其结论将十分可疑。埃斯瓦斯·达莫达兰在《打破神话的投资十诫》一书中，用严格的数据论证了高股息率、低市盈率、低市净率等10多项投资策略的可靠性。他悲观地发现，如果将样本量放大、检验时间拉长，这些看起来“简单又好用”的投资策略都将无效。资产管理机构在筛选投资人才时，要求遴选对象经历一个完整的牛熊周期，也正是出于这种考虑。毕竟股市风云莫测，没有足够长的投资经历，不足以证实该投资专家在投资思维、方法，乃至心态方面的稳健性。
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投资是对真实世界的理解。但是，投资分析如果连真实世界都看不完全，一叶知秋的理解力又从何而来？大数据让我们得以窥见事物的全貌，防止以点带面、以偏概全的认知误区，使投资更接近于“圣杯”[1]。
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抛弃因果，寻找相关
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人类对事物之间的联系分因果与相关两个维度，但相关是一切的前提。相关可独立于因果而存在，因为除因果关系的相关之外，还存在简单相关和时序相关。拿沃尔玛搭售尿布与啤酒的案例来说，这种相关关系的存在不是因为婴儿需要啤酒，而是背后有“超级奶爸”这个群体。这种购物篮里的相关就是简单相关，我们没有深究它的必要，它也不能放之四海而皆准，但是有重要的应用价值。《怪诞行为学》一书中介绍了一位饭店顾问，专门琢磨菜单定价与顾客消费的关系。他发现了件有趣的事情，就是主菜的价格定得高，饭店的效益将更好，原因是价格贵的菜没人点，价格便宜的菜反而好卖。你只要利用这个秘密赚钱就好，不用聘请心理学博士，去分析顾客们翻开菜谱时的复杂心理。
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与因果关系不同，相关关系在人类社会广泛存在。六度分隔理论认为，任何两个人都可经过6个中间人产生联系。这下你可以理解，为什么人与人之间的联系被叫作“关系”。互联网从1.0到2.0版（移动互联）的飞跃，为人类提供了无限相关的可能性。“互联”二字的真意，是超越空间与时间，将不同的人、不同的物和不同的事关联起来。
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大数据是人、事、物之间的多重耦合，复杂程度超出人类以往的经验、直觉。在纷繁复杂之中找出两个事物的关系，必须先去挖掘变量间的相关性。而且，人类思维由因果转向相关，也有对成本和收益的权衡。一方面，找相关更有效率。因为挖掘变量之间的相关关系，我们拥有度量和算法上的优势，可以交由智能化的机器处理，比挖掘因果关系更省时、省力。另一方面，盯住相关关系的收益显著。如前面所举的例子，有因果的相关关系可以赚钱，没有因果的相关关系也照样赚钱。
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