跟着聪明人炒股

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  2015年4月8日,时隔7年之后,上证指数重新冲到4000点以上。牛市背景下,同样热切的还有不断涌进市场的投资者。当天,作为一款移动股票交易类工具,股票雷达由于服务器饱和,使用出现卡顿,不得不进行12小时紧急抢修。
  “现在用户数量几乎是在成倍增长,这个月的数据跟下个月又会差很多。”冯月对《第一财经周刊》说。股票雷达为用户提供多维度的财经信息搜索聚合服务,以及真实展示平台上高手的历史收益情况,用户可以选择订阅适合自己风格的高手,直接下单跟投买 卖。
  简单来说,就是能通过这个平台获得更全面的市场资讯和情绪预测,然后告诉你哪些人做得不错,可以跟着买。这种跟单交易可以套用一个叫做“社会化投资”的新趋势—将个人投资者往往依靠自己力量和能力进行研究、决策的投资思路,转变为在社会化投资平台上选择、跟随高手,自动复制他们的操作,以期获得更好收益。
  这款上线3年多的移动证券投资工具平台,经历了股票市场的阶段性起伏,目前的用户数量是500万。股票雷达通过跟对接券商机构的合作,赚取按流量效果计算的销售费用。


  从2010年开始,这类平台在美国便快速的兴起,著名的如eToro、Motif Investing。前者是做外汇交易,后者面向散户人群、通过圈子和社交化的方式为用户提供选股指南。股票雷达刚获得千万美元的B轮融资,领投的是全球最大的资产管理公司富达基金旗下风投机构富达投资。
  冯月把它解释为“顺应投资者的本质需求”。冯月和创业同伴都是技术出身,2003年毕业后在雅虎、阿里巴巴等做了8年的搜索引擎、数据挖掘、个性化推荐和自然语言处理(语义分析)等相关业务。
  业余,他也对金融投资感兴趣,可以写程序建模型,就尝试做股期权、美股、外汇的程序化交易,“收益还不错”。在创立股票雷达之前,他还做过外汇分析网站。这些经历,让他和团队慢慢熟悉金融市场,他们发现市场中不同投资者用不同的方法赚到了 钱。
  “这个市场里巴菲特能挣到钱,索罗斯、西蒙斯也能赚到钱。普通投资者的本质需求应该也是以结果为导向,能帮助他们做行之有效的投资决策。”冯月说。
  随着互联网的发展,这个领域最早的辅助应用从行情软件、到后来的股吧、再后来是移动化的工具—上一次出现变革性的产品是2006年东方财富推出“股吧”,通过BBS形态的互动交流创新,迅速获得上亿用户。现在又过去近10年。
  在国内,做出创新探索的还有比股票雷达早成立几个月的雪球财经。冯月同样也看到了新互联网时期的股票投资者的新需求,觉得这是新趋势和机会。“投资是件很专业的事,但没有多少人真正弄懂了。而手机端的使用场景是不适合做研究分析的,反而要求快速决 策。”
  跟投,看起来是一个有效解决方案。基本思路是搭建一个平台,以结果为导向,根据纯理性统计分析平台上高手的历史投资收益率。这些高手既包括擅长价值投资的,也有擅长炒概念做短线的。用户可以在平台里订阅这些信息,在他们下单的同时看到推送信息,并及时模仿跟随。
  这种理念,类似于“投资成功的方法有两个,要么成为巴菲特那样的人,要么找到巴菲特那样的人”。他的目标用户是更普通的股民、散户,而不是雪球上那种有研究能力和基本经验的人群。在他看来,前者的基数要大很多,而这个人群往往还被卖软件、纯忽悠的“假高手”欺骗。
  不过最开始的问题是如何获取用户、再找到高手。做资讯无疑是更容易的切入口。2012年前3个月,中国A股处于平稳的横盘期,这个不上不下的阶段,投资者对资讯的需求要高于交易等其他需求。
  “股票投资者对信息的需求是刚需,而这方面刚好也能通过技术去提升服务。”每天这个领域有大量的信息,投资者需要最及时、最全面的资讯。这很难通过人力去分析,必然需要机器做初选,从大量信息中找到有价值的信息,更有效率地给到用户。
  结合团队的技术优势,经过半年的准备,2012年1月第一版股票雷达正式上线。
  跟这个行业通常的做法一样,冯月觉得要尽早推到用户面前去,一是把握先机,二是可以获得用户的使用反馈,再通过后续软件升级来作改良。
  所以最早,股票雷达只是一个财经信息聚合平台,也就是说它把经过机器筛选的全网有价值的财经资讯按类别集合在一起,方便用户一键查看。打开一只股票后,可以看到关于它的财经新闻,仅公司的或全行业的、股吧微博论坛上关于它的讨论、机构研究报告和大V名博的博客等内容。横向纵向,一目了然。
  这听起来也没什么特别。上线最初3个月,作为资讯类工具,股票雷达的用户量也在自然增长。但市场拐点到来的日子令冯月印象深刻。2012年3月14日上午10时,当时的国务院总理温家宝在人民大会堂金色大厅举行的记者见面会上谈及经济“最困难的一年”和房地产政策,当天下午上证指数大跌2.63%。
  市场从此进入持续低迷状态,“到了2012年11月,中国股市几乎没有人在做交易了。”冯月回忆。这样的行情对股票雷达这样的创业公司明显不利。
  但这样的“冷静”,也给了冯月一段时间重新思考和研究用户的行为。“牛市的时候大家疯狂往里面涌,很难分析用户是不是真喜欢你的App、喜欢你哪个功能。他们是非理性的,就像此时。”冯月说。他和团队在跟平台上的用户沟通、聊天时发现,股市不好的时候,用户决策时更谨慎,他们想知道市场上的观点、那些名博大V们的言论到底可不可信。
  结合自己的老本行,冯月又给股票雷达加入了语义分析技术,将这些资讯和讨论中传达的情绪量化统计出来并追踪—你直接可以看到市场当日关于一只股票的看涨看跌预期百分比。
  语义分析技术,简单说,比如机器先抓到一句话:“某只股票一定会涨,这话鬼才信,谁买谁傻瓜。”通过语义判断这句话的观点和情绪强烈程度,给它加权赋值,再把网络上尽可能多的观点收集起来,做出一个情绪曲线,计算出一个涨跌预测。   这跟之前国外Twitter预测股市情绪一样,支撑理论是比较火的投资行为学。现在打开股票雷达,找到一只股票,不仅可以看到过去一小时或一天内,互联网有多少人发表了新的言论,还可看到其中有百分之多少是对这只股票看涨、百分之多少是持悲观态度的。这类全网观点分析指标可以辅助投资者做决策判断,也让平台产生一些精选股票榜单。
  目前股票雷达覆盖了国内1000多家财经媒体以及一些互动社区的信息。“但并不涉及版权合作,相当于是做财经搜索引擎。每条信息都会标注来源。”冯月介绍。此外,他们还采购了一些数据库内容,如巨灵。每天股票雷达后台都要采集上千万条数据,再删除上百万条垃圾数据。
  本质上看起来它更像是一家大数据公司,技术成为核心竞争力。冯月的苦恼是如何跟上用户量的增长速度,找到合适的人才来扩充目前仅50人的团队。
  一开始,股票雷达App就舍弃了传统的把手机屏幕横放过来看K线趋势等功能。“我们觉得这是违背用户需求的,看K线、做技术研究根本不是手机上应该做的事,而要用专门的时间在PC端进行。”总之,自主分析在手机移动端的场景下是个巨大挑战,手机端做决策最好的解决方案就是跟随交易。“中国的投资者,大部分交易背景并不高,没有自己清晰的分析能力,反而很容易被骗。”
  随着行情转暖,股票雷达已经积累起前期稳定的用户。到2014年下半年,股票雷达开始引入模拟交易和真实交易功能,通过券商对接交易所,掌握平台上用户账户的交易情况。这样能客观地统计平台上高手过去的历史收益,并按风格统计排名,比如稳定盈利、实盘高手、7天排行等榜单。
  这种做法像一份体检报告,纯基于数字的统计分析,很理性地告诉用户某个“高手”过去的交易赚多少赔多少;收益波动上很激进还是稳健;好几个板块都擅长还是只擅长创业板等等。投资者通过研究平台展示的高手们的投资风格、擅长领域和收益记录,选定跟随交易的对象,设定投资金额,即可在自己的账户同步、自动化地复制高手的交易。
  投资界流传的定律是“如果一项规律太多人同时使用,它就失效了。”这种跟随交易是否在市场中完全有效也不免让人担心。
  从股票雷达的统计上看,平台上排名靠前的高手的粉丝数量都比较分散,每个人风格不同。“A股市场能承载的跟随交易空间还是很大的,而另外我们作为平台也有限制机制,比如检测到某只股票跟随资金量过大时就切断跟单选项了。”冯月说。
  从做资讯、情绪分析、高手订阅、模拟交易、真实交易到最后跟随交易,股票雷达也如此找到了变现的方式。他们的实盘交易可以给接入绑定的券商带来开户、交易流量,这完全可以按效果付费。目前合作的券商有广发证券和信达证券,其他券商也在接触 中。
  根据股票雷达副总裁向华梁的说法,实盘累计成交额已经过百亿元,这也给平台带来近千万元的营收。
  剩下的问题就是如何吸引更多高手汇集到股票雷达平台上来、并主动分享账户情况。冯月理想的状态是“用户用脚投票”。平台坚守以真实证券账户的交易情况和模拟账户的数据,来客观统计投资者的收益,“相比其他网站不透明的方式更利于证明自己的实力,自然有效应吸引真正的投资高手过来展示。”参与投资社区的人往往喜欢自己的投资能力得到更多认可。甚至有一些投资顾问、阳光私募基金经理也出现在股票雷达平台上,吸引人气。
  此外,从营销角度,股票雷达还通过与广发证券等以低佣金或免佣金开户等方式吸引新用户;每月举办股票投资大赛,对高手进行现金奖励。之前他们还会以数量来宣传,类似“十万高手聚集”“国内最多高手数量”的平台,“现在不说了,因为眼下行情下‘高手’太多。”冯月透露,后续会有一套标准,要约束比如投资年限、稳定性等门槛。
  目前他们也在不断根据用户体验,修改一些功能和流程。比如账户公开的功能在前期并没有隐私设置,运营团队也看到很多体验反馈,并不是所有人都愿意展示自己的资金量。通过用户调查,冯月调整为可选项,全部公开、只公开仓位比例、只公开收益结果等。
  而相比个股跟随,股票组合式的分散投资推荐更适合大部分投资者的需求。这也成为股票雷达接下来主要做的方向,眼下它还是高手推荐的模式,“数量还比较少,我们想控制住质量,也看看用户的反馈情 况。”
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