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用社交媒体提高投资回报率

www.yingfu001.com 2013-04-28 05:24 赢富财经我要评论

  英国 《金融时报》专栏作家吉莲-邰蒂文章,该作者指出,当投资者与不同的社会群体建立联系,从而能够接触到来自多个社会群体的信息时,才会取得最佳投资回报。

  从众心理如何影响投资回报?自交易员们第一次在实体的交易区、交易大厅或电脑屏幕旁“扎堆”以来,经济学家们就一直在思考这个问题。上上周黄金乃至比特币市场的动荡,加倍凸显出这个问题的重要性。

  不过目前,一些数据科学家也加入了这个问题的研究行列。麻省理工学院波士顿媒体实验室的两名研究人员——桑迪?彭特兰和亚尼弗?阿特舒勒——一直在处理海量的计算机数据,以追踪那些使用Twitter等社交媒体的投资者的投资回报情况。

  这在投资研究领域开辟了一条有趣的新战线;尽管经济学家们一直可以跟踪市场回报情况,但社交媒体和大数据时代的到来,令研究人员能够越来越准确地、顺着信息流来追踪投资回报情况。

  分析结果相当有趣。麻省理工这项研究(该研究尚未完全公布)显示,投资者在脱离社交群体的状态下,不会取得最理想的业绩。一名聪明绝顶又特立独行的交易员独坐一隅、做成一笔笔不断取得收益的交易,这种想象是错误的。但当交易员们在任一市场群体(或聊天室)——不管是黄金投资者、日本观察者、比特币狂人,还是其他任何群体——里陷入太深时,也不会取得骄人业绩。

  相反,当投资者与不同的社会群体建立联系,从而能够接触到来自多个社会群体的信息时,才会取得最佳投资回报。与现实生活中一样,有利可图的办法是在不同群体的外围打转,而不是对哪一个群体全情投入。

  麻省理工的研究者们用以衡量投资者在社交媒体上表现的工具,是一个名为“eToro”的交易平台。这个网站创立于15个月前,旨在利用散户投资者中的一种趋势——通过社交媒体来交流心得和消息。

  但eToro并非仅为交易员们讨论市场提供平台,它还让交易员们得以相互“效仿”。交易员们能够通过eToro随时掌握其他投资者的交易状况,在一个公开论坛上就这些信息展开讨论,还有一点很关键的是,他们还能拷贝其他投资者的操作(如果愿意,该功能可自动实现).

  这样一来,人们就可以根据各种关于市场的言论构建一种交易策略,也可以效仿某位成功的交易员(这些人被eToro的行政总裁尤尼?阿西亚称为“大师”或“部落首领”).

  现在,痛恨社交媒体(或从未关注过人们在网络空间里“扎堆”——借用Twitter联合创始人比兹?斯通的说法——现象)的勒德派(Luddite,19世纪初工业革命前发动破坏机器运动的英国工人——译者注)会觉得,效仿某个群体中的交易大师这个想法莫名其妙。该想法可能也显得十足的愚蠢,因为经典投资理论显示,依据常人不能自由获取的信息进行交易,才能获得最佳投资回报。

  尽管如此,还是有270万名交易员“扎堆”来到了eToro,他们执行着逾4000万笔交易,而其他同类网站也正大量涌现。

  彭特兰和阿特舒勒使用不同的对照组,对eToro上的投资者进行研究后发现,关于群体行为的传统看法站不住脚。从许多个社交群体接收信息、并效仿多名交易大师的“社交型交易员”,取得的投资回报比“传统”交易员高出10%。“社交意识更强”的交易员,取得的投资回报也比只效仿一两名交易大师的交易员高出约4%。

  麻省理工的研究人员正进行进一步分析。但这种正在兴起的模式的形态是清晰的:保持人脉的多样性,即,与多个不同群体交换信息,这通常会提高投资回报。

  彭特兰、阿特舒勒和他们的同事认为,他们可以估算出,能带来最佳投资回报的人脉多样性水平在哪里。他们已开发出一套系统,刻意打散交易员接收到的各种信息流和Twitter消息,从而创造出一种多样化的感觉,这种做法使交易回报大增了109%。

  那么,我们应如何看待这种现象?这种现象的影响之一是,投资者或监管机构需要花更多时间,思考社交媒体是如何影响金融市场的。

  几周前,美国证交会朝此方向迈出了(迟来的)一步,公布了如下规定:公司不得通过Twitter散布透露一项未公布政策内容的消息。

  但随着社交媒体的影响力日益扩大,需要采取的措施远不止于此。

  一条更根本的教训在于,我们也都需要反思我们在个人生活(或投资)中所用信息的类型。彭特兰和阿特舒勒的研究,选取的交易员样本数量较少,并且样本由他们自行选取。但这些交易员在舒适的网络空间群里里扎堆的喜好,可能谈不上有多么稀奇古怪:我们都喜欢紧跟那些恰合自己心意的观点或人。

  但以任何形式搞“小团体主义”,往往会让人眼光狭隘,造成“回音室”效应(指一个人接收到的信息呼应和增强其原本的看法——译者注),在网络空间里如此,在真实世界里亦然。而这往往造成很坏的影响,导致市场混乱,使投资者蒙受损失。只用问问那些损失惨重的比特币狂人、或黄金投资者,你就会就明白这一点。

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