炒股這件事，機器能打敗人腦嗎？

數以千萬計的中國股民正活躍在移動互聯網上。百度新推出的股市通App，希望借助大數據推薦，幫助股民建立知識圖譜，并幫你推薦股票，你買賬嗎？

股市火熱，數以千萬計的中國股民正活躍在移動互聯網上，相比幾年前窩在辦公格子里刷行情的情景，散戶投資者們對于智能手機和大量財務類移動應用越來越依賴。

除同花順、大智慧、萬得股票等綜合類炒股軟件之外，各大證券公司（招商證券、華泰證券等等）也早已推出了炒股客戶端，下載一個應用就能滿足行情監測、薦股、交易等一系列需求。百度在今年2月推出了新產品股市通App，也想憑借產品優勢進軍投資者服務領域，不過，百度的思路是做一款基于大數據推薦的量化決策工具。

數據的價值

百度每天會產生數億量級的政經類搜索數據和數百萬新聞資訊信息，它們到底能產生什么價值？去年正式組建的股市通團隊正在通過專業的數據挖掘和分析技術，將每天產生的新聞信息、搜索數據等與股票建立起相應的關系，各種信息的熱度變化來實時分析股票市場板塊、個股的異動。

股市通產品著力解決一個問題：選股。“我們希望幫助投資者創建一套基于中國股市的‘知識圖譜’，直接被投資者所用。”股市通產品總經理金靈告訴《商業價值》。

在央媽宣布第三度降息的第二天，股市通App資訊欄目顯示了一則頭條新聞“央媽三度降息，我們這次買什么”，資訊下給出了3只相關股票：保利地產、萬科A、中信證券。從產品頁面來看和炒股資訊類軟件大同小異，但這些關聯股票并非由某位分析師給出，而是基于數據挖掘和算法模型，由機器自動推薦生成。

按其產品團隊的說法，這實際上是一個很重產品，技術門檻很高。股市通團隊的構成就很有意思，技術人員達到52%占了半壁江山，再有21%是開發人員，構建知識圖譜、機器學習算法;其他是產品、運營以及策略團隊。這個技術驅動的團隊，和傳統意義上以“營業部”為主的券商公司完全不同。

關于技術門檻有多高，金靈拿前不久國家推出的“一帶一路”政策舉了一個例子：

“熱點一出，我們就用爬蟲爬所有的新聞，機器處理完整段落時會做大量的分詞，關鍵詞各自有不同的頻次、每個概念本身會有大小之分，即權重。這些都通過賦值進行計算的。技術團隊做出算法模型后，我們再把這些信息灌進去、打碎之后，鐵路基建、港口海運、重工機械、精工船舶等等——這幾個關鍵的概念再從機器中吐出來。”

盡管基于數據用戶可以獲取大量的推薦個股、熱點板塊，但金靈表示股市通只負責提供參考，最終決策還是要投資者自己來做。

產品邏輯

金靈所說的知識圖譜對應在產品中就是“智能選股”這一核心功能。5月初股市通新版上線，智能選股方面集齊了3大核心功能：最新熱點、異動個股、優選公告。

異動個股充分體現了百度的搜索優勢。這個版塊的“異動”并非參照價格異動，而是開盤之前搜索量的搜索異動。在推出這個產品前，股市通的技術團隊自己經過了大量的測算，他們發現搜索量異動和交易量是有一定的、非常強的正相關關系。

百度還將“自然語義分析”引入了公告優選這個功能，機器取代人去讀取文本具有天然的優勢。

通常情況下，券商分析師研報、選股軟件股票池外加牛人（或神人）推薦是一般投資者決策的3個主要來源。而百度認為檢索量、搜索熱度等也可以成為選股的指標，“從熱點概念出現的這一天往后，我們根據數據去看，熱搜的曲線會一直在，這個數據是連貫的。我們產品上線3個月，運營團隊經過數據測算，所有熱點事件股票的上漲概率達78%，股票日均漲幅達1.7%。”

大多數散戶投資者選股有一定的盲目性，很多信息無法甄別反而更加困擾普通投資者。因此，通過搜索數據進行推薦，最大的意義可能在于消除薦股行業的“潛規則”。

機器能否打敗人腦？

不過股民真的會買賬嗎？資深的老股民往往更偏好其開戶公司旗下的App，方便交易和查詢。而對于大量的初級投資者來說，面對信息過載、信息素養參差不齊，可以找到論壇、股吧以及各種工具，專注在幫投資者選股決策炒股類App比比皆是。

一款叫做“牛股王”的軟件在App Store下載量非常之高，有近3000條真實的用戶體驗好評。“牛股”這樣的社交類炒股應用深得小白用戶喜歡，因為初期更多投資者會選擇找達人“跟買”。就目前國內散戶投資者信息素養水平并不高的情況來看，相比大數據篩選，恐怕“跟買”才是真需求。

利用搜索指數來指導行情并不是百度先想到的。事實上，美國早在2014年就有研究團隊通過Google Trends來預測“股市崩盤”，還有相關的分析師將其設計的股市大數據模型公布在互聯網上，供專業人士開源使用。不過這些研究目前還沒有被產品化。

“百度自身沉淀的海量大數據，再加上人工智能技術，可能成為中國股民投資決策的重要依據之一。”金靈對《商業價值》這樣描述股市通產品的愿景。證券互聯網化，確實是百度在深挖數據上做出的有益嘗試，但距離“成為小白用戶的良師益友”還很遠。