大數據背景下金融投資者行為分析

陳媛

摘 要：近年來隨著我國互聯網金融和大數據的興起，以及我國金融改革的不斷完善，金融效率和交易結構都在發生著深刻變革。然而不可忽略的是，越來越多的投資者在獲得大數據發展帶來極大便利的同時，也面臨著一些不成熟的投資決策所帶來的風險。本文從行為金融學角度出發，深入分析我國互聯網和大數據背景下投資者心理行為現狀，并對投資者的行為進行分析，提出了在行為金融視角下的四個投資策略，以及基于行為金融給出了一些投資的建議。

關鍵詞：互聯網金融;大數據;行為金融;投資行為

一、行為金融理論概述

（一）行為金融理論。行為金融學的產生與傳統金融學理論的缺陷有關，如現代投資理論、資本資產定價理論和期權定價理論等都認為投資者有完全理性和風險厭惡的特征，無法擺脫“理性經濟人”的假設。隨著金融研究的深入，證券市場中的一些現象無法用傳統金融理論解釋，原因是“理性經濟人”的假說是不符合實際的，過于理想化，許多學者意識到僅僅依靠傳統的金融理論已經不能準確解釋投資者行為。行為金融學認為人雖然是理性的，但是這種理性是有限的，人們的認知水平決定了人的非理性決策，其核心內容是前景理論和有限套利理論。

（二）大數據。大數據是近些年出現并迅速走紅的一個詞匯。伴隨著區塊鏈、人工智能以及大數據的不斷應用，金融科技在全球不斷深化發展。相比于傳統金融，基于大數據背景的行為金融學的更考慮行為數據、情緒的新金融科技能夠在領域內更好地實現金融作用，促進金融市場宏觀經濟的深層發展。在賬戶數據和互聯網金融數據中，投資者的個人信息數據、逐筆證券交易數據、資產數據、家庭成員信息數據、投資者之間的互動數據、投資者的網絡借貸數據，都可以被清晰的展現出來。

二、大數據背景下投資者行為

（一）過度自信。心理學實驗表明，過度自信主要源于人們對未來預期的樂觀態度，人們傾向于高估自身的能力或者高估自身所擁有信息的精確性。目前，已有許多研究將過度自信引入金融市場學的研究領域。在早期的經典研究中，有學者將過度自信歸因于人們的定位和判斷所造成的行為偏差，提出“自我歸因偏差”假說：人們傾向于將成功歸因于自己的能力，而將失敗歸因于氣運不佳等外部因素。具體而言，將過度自信視為投資者普遍存在的心理偏差，會引發股價的過度波動以及錯誤定價，降低市場的有效性。“過度自信”是中國證券市場投資者， 尤其是中小投資者普遍存在的心理。

（二）羊群效應。羊群效應又稱從眾心理，指的是一種從眾行為。經濟學里經常用“羊群效應”來描述經濟個體的從眾跟風心理。羊群是一種很散亂的組織，平時在一起也是盲目地左沖右撞，但一旦有一只頭羊動起來，其他的羊也會不假思索地一哄而上，全然不顧前面可能有狼或者不遠處有更好的草。在資本市場上，單個投資者經常會觀察同類投資者的行為，并采取類似的投資行為。當證券投資者處于金融市場時，由于缺乏相應的經驗和對局勢的判斷，投資方向不清晰，在這種情況下進行投資，很容易會出現羊群效應。

（三）認知偏差。認知偏差是指人們的認知受到心理因素的影響，偏離理性認知。投資者一旦形成一個信念較強的假設或設想，則會把附加證據錯誤地解釋得對該假設有利，而不再關注支持或否定這些已定設想的新信息。證券市場中主要出現的是典型示范偏差，即投資者在觀察市場時，將不確定現象作為主要投資依據，使投資者的行為產生偏差。這主要是因為投資者沒有專業水平，投資時不理性，以證券市場上片面的信息作為投資依據使投資者對市場的了解下降，降低投資者獲得收益的可能性。

（四）過度交易。過度交易即投資者交易頻率過高的一種投資行為，其行為往往是為了通過不斷交易而套取利潤，然而過高的換手率往往并不能使投資者獲得更多利潤。統計表明，換手率和交易頻率與賬戶平均收益成反比，在考慮交易成本后，頻繁交易賬戶的平均收益將遠低于市場平均收益。這種交易行為在全球各大證券市場都有出現，我國則尤為明顯。導致互聯網金融投資者出現過度交易的原因有以下三點。第一，信息化的金融機構帶動了互聯網理財的井噴式發展。第二，P2P網貸過低的門檻和監管缺失。第三，互聯網的便利性易滋長投資者的過度自信心理，產生易獲得性偏差。

三、行為金融視角下的投資策略

基于行為金融的投資策略是利用投資者心理偏差引起的對市場未來獲利能力的偏差，并引起股票價格的錯誤定價，由于投資者行為模式改變得較慢，從而為利用這種偏差進行套利的投資者提供了機會。目前比較具有代表性的投資策略有逆向投資策略、動量投資策略、成本平均策略、時間分散策略、量化投資策略等。

（一）逆向投資策略。逆向投資策略在行為金融中是運用比較成熟的投資策略。它是利用投資者的噪聲交易、從眾行為、過度自信等非理性行為導致的證券市場的過度反應，購買過去一段時間表現糟糕的股票，并賣出同期表現良好的股票，以此獲得收益的投資方法。在投資決策過程中，投資者常常看重公司近期的表現，并據此來預測未來的投資收益，導致投資者對新的信息反應過度，低估業績較差公司的股價或者高估業績較好公司的股價，使股票價格偏離其內在價值。隨著投資者認知偏差的修正，股票價格會慢慢趨近于其真實價值，因此投資者可利用逆向投資策略獲得超額收益。

（二）動量投資策略。動量投資策略又稱慣性投資策略，它是利用動量效應所表現的股票在一定時期內的價格粘性，即在過去一段時間內表現較好的股票在未來一段時間仍能延續漲勢。由于人們存在自我歸因、錨定效應等認知偏差，導致了他們對公司盈利等信息反應不足，股票價格需要較長時間才能恢復到其真正價值，此時投資者可以買入具有上漲空間而賣出仍有繼續下跌趨勢的股票來進行獲利。

（三）量化投資策略。量化投資策略是采用數量化模型的方法，并使用計算機的編程語言實現選股程序化的投資策略。相比于傳統的投資方式，量化投資的科學分析方法依賴于海量的歷史數據，關注更多數量的股票，從中得出相對可靠的統計規律，挑選出有效的因子，進而建立能夠獲得超額收益的量化選股模型并進行相當廣度的量化交易。量化投資策略可以在一定程度上減少投資者情緒波動的影響，避免投資者在市場極度狂熱或悲觀時做出非理性決策。

四、基于行為金融的投資建議

互聯網金融作為一種新型金融業務模式，在整個金融領域發揮著越來越重要的作用，其中作為互聯網金融的重要參與者，投資者的理性交易無疑是互聯網金融儲蓄發展的重要砝碼。但通過上述分析得知，投資者受到信息偏差和自我認知影響，產生的非理性投資行為為投資市場增添了不穩定風險。由此提出在大數據背景下投資者進行金融投資的相關建議。

首先，投資者應提升投資經驗并正確認識市場風險，樹立正確的網絡投資維權意識。廣大投資者需要學習領悟證券投資技巧，了解除基本面分析外的技術分析方法，豐富投資工具和投資期限多樣性，提升證券組合分散風險能力。其次，監管部門應健全投資者保護機制，并根據證券市場的實際情況完善法律法規，從而維持金融市場的穩定。最后，證券投資機構應為投資者提供優質服務。將合適的產品推薦給合適的投資者，最重要的是使其正確認識投資中的風險，提供合理化的投資建議。

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