互联网投资范文

导语：如何才能写好一篇互联网投资，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

在余额宝令天弘基金一举成为国内规模最大的基金公司后，公募基金再也不能无视互联网技术对本行业的冲击，开始积极谋变。

迄今，互联网对各传统产业的颠覆性影响已得到广泛认知。与一些业态被完全改写的行业相比，互联网对金融领域的冲击才刚刚开始――公募基金首当其冲；而在整个证券投资领域，互联网在资讯、研究、产品、销售等各方面，都在推动市场转型；甚至连银行这样的金融领域“巨无霸”都险些被余额宝撼动。

随着互联网金融方面的创新不断涌现，金融机构与互联网公司合作的深度、广度将极大拓展，创新能力将决定金融机构在未来行业中的竞争地位。

量化“投资者情绪”成创新热点

按照宣传，“新浪-南方”指数是“在南方基金量化投资研究平台的基础上，通过对新浪财经频道和微博财经大数据予以分析，找出股票热度预期、成长预期、估值提升预期的关系，构建策略因子，精选出具有超额收益预期的股票，编织成最终指数”；而“百度-广发”指数，是“以百度网页搜索和百度新闻搜索为基础的数据分析应用指标，可以反映不同关键词在过去一段时间的用户关注度和媒体关注度，也是利用互联网大数据挖掘投资者金融行为的工具。”两者皆指向互联网上投资者情绪的量化应用。

投资者情绪受到重视有内外两方面的因素：一方面，传统、教科书式的投资理论没有纳入对投资者非理的分析，因此，对股价的解释力差强人意。这在过去数年A股市场表现得特别明显。股价很大程度上是被“事件――情绪”所驱动，A股投资者越来越意识到了非基本面的市场情绪因素的重要性，迫切需要对其进行分析。另一方面，互联网进入大数据时代，为投资者情绪的挖掘和量化准备了技术条件。

股市中有一个说法，叫做“唯一确定的事情就是不确定”。而股市之变幻莫测，外部事件冲击固然纷至沓来，但投资者对事件的理解和反应，其复杂性往往更胜一筹。面对类似事件，投资者反应甚至截然相反。其中一些财经政策和数据的，市场反应还可以用预期来说明；而更多事件的反应脱离了当时市场心理状态则完全无从解释。

例如，“上海自贸区”概念股走出了一波大幅上涨的行情，同为区域经济政策题材的“京津冀一体化”概念股却表现一般。再比如，近一年多来驱动军工股、信息安全概念股的热点事件不断，两类股票总体上也表现强势，但若试图将事件强度与股价表现做一一对应，则难免失望。从某种程度来说，投资者的反应比事件的发生更难预料。

简而言之，在事件和股价之间，并不必然存在按图索骥的对应关系，必须考虑到投资者情绪所带来市场反应的复杂性。按事件分类，少数事件重要到足以成为股价变化的充分条件，投资者情绪无法不被引爆，这就像是一个物理反应；而多数事件对股价的影响可看做一个化学反应，投资者情绪就是催化剂――情绪爆发就发生反应；没有情绪就悄无声息。

风险偏好频谱

从理性角度看，A股市场上存在着太多无厘头的“因果关系”。例如，文章出事，网民支持马伊，伊利股份（600887.SH）上涨；奥巴马两次当选美国总统，澳柯玛（600336.SH）均涨停；局势紧张，名字中带“日”的股票下跌；李某某出事，ST天一（000908.SZ）跌停……上述现象用一种极端方式凸显了投资者情绪对股价的影响力，而与基本面完全无关。

市场情绪其来有自，所谓“投机如山岳般古老”，揭示的是人性不变。市场情绪来自于人性，很多投资者不完全由意识层面的理性做主，来进行分析判断和选择，而是屈从于潜意识的驱使，潜意识起作用的表现是激素水平激增，导致放纵情绪、任性而为。

很多投资者在买卖股票时，自认为有着合乎理性的诉求，例如，财务需要；以及恰当的操作理由，例如，基本面、政策、消息等。但真正的推动力来自潜意识层面，是激素水平的作用。其行为于是背离了财务需要的初衷，表现出赌徒心理或娱乐心理（寻找刺激）。这种非理性情绪时刻在寻找宣泄突破口，借助某个事件，再凭借意识层面的借口（比如以往经验），走向非理性操作。绝大多数投资者没有意识到上述情况，或者意识到了却无法自控，在股市中成为自身情绪的俘虏，即使建立了交易系统也难以执行。

A股基本盈利模式主要是做多，个股做空实现难度大，所以投资者情绪的宣泄在买股票方面体现得更加淋漓尽致，各种炒作类型应有尽有。在真实的A股市场中，恪守基本分析原则的理性投资者固然是极少数；看见奥巴马当选就去买澳柯玛的也并不多。如果建立一个A股投资者风格的频谱，那么按照“炒名字”、“炒代码”、“炒题材”、“炒概念”、“炒地图”、“炒行业”、“炒业绩”的次序，风格由完全的非理性而渐入理性。

而在总体上，市场风格也在理性和情绪之间摇摆。价值投资占主流的2002年-2007年，投机炒作依然不断；而在投机气氛甚嚣尘上的近两年，事件和股价的因果关系上也非全无逻辑。

只不过由于近两年极端投机行为屡屡得逞，市场情绪愈发肆无忌惮、不顾逻辑。相对应的是，投资者对于情绪的重要性也愈发重视。

尤其是市场短期内大幅波动、而基本面并没有巨变时，情绪影响显然是更好的解释。诺贝尔经济学奖得主罗伯特・希勒对1987年10月19日美股大暴跌的问卷调查中问到“哪一个理论更能描述你对股市的看法：关于投资者心理的理论，还是关于基本面的理论（例如企业利润和利率影响股价）？”调查样本中67.5%的机构投资者和64%的个人投资者选择了投资者心理理论。

不过，以时间为轴，假如A股出现风格转变迹象，则风格频谱也将发生相应改变。

把时间拉得更长，不同时资者身上也可以看到巨大的风险偏好差异。

1949年后，中国第二次人口高峰出现在1962年-1976年，2007年大牛市出现之际，这批人是购买股票和基金的主力军。大致上说他们的成长期，无论中国经济还是个人际遇，总体上处于上升。这难免助长个人盲目自信和过分乐观，这也是2007年A股达到惊人估值的因素之一。

其中很多投资者其实是抱着娱乐态度在炒股，表面上是为了财务原因，但实际上是在寻求刺激。他们所生活的时代娱乐还远没有产业化和专业化，股市涨跌带来的刺激还相当有吸引力。

80后、90后就完全不同了，他们拥有丰富、较高质量的娱乐服务，根本没必要在股市中“找乐子”，因此，对股票投资的诉求更多基于财务上的需求。当股票不能提供年化的稳定收益时，干脆去买余额宝。

虽然80后、90后的绝对生活水平肯定高于前一代人，但由于连续遭遇了升学、就业、买方等方面的激烈竞争，因为对世界的相对感受不如前一代人乐观，所以对待投资将会更理性一些。

也就是说，若对未来A股投资者风险偏好变化做预测，较大可能是情绪化和风险偏好的降低。这也被很多成熟市场已走过的历程所验证。

情绪化炒作

投资者情绪不但在“马伊”、“奥巴马”这样的人名炒作中发挥着作用，也从根本上影响着市场结构。

首先，从现象来看，股市中或多或少存在着索罗斯所称的“主流偏向”，即有别于事实的投资者带有倾向性的认知。假如投资者整体上表现理性，就可以自行纠偏，使得股价不至于过分偏离基本面。可事实上，由于情绪（比如贪婪和恐惧）的作用，投资者不但未能纠偏，反而任由“主流偏向”越走越远，严重地偏离了基本面，形成股价泡沫。可以说，在各类资产泡沫中，市场情绪有着比基本面更强的影响。而且不乏推波助澜的“主动投机者”，即看到了市场情绪可以利用，于是制造舆论、影响情绪、操纵股价，从中牟利。

其次，在上述现象中，投资者之所以无法冷静面对市场波动，能力不足是根本。主观上懒惰是能力没有得到提高的重要因素，而懒惰也是一种任性而为的情绪化表现。对于多数投资者来说，由于驱动买股票的是激素水平，根本没耐心、没能力做出基本面的研究和判断，只能随着情绪妄动，追逐短线强势股。能力需要培养，“低能力”之下的冒险操作，与缺乏培养能力的主动意识和意志力，二者都是懒惰的任性之举，并有可能形成恶性循环――越缺乏能力就越情绪化，以及越情绪化就越无法提高能力。

最后，造成上述现象的，除了懒惰的主观因素外，信息爆炸的冲击也不可小视。面临各种观念和海量资讯冲击时，如果认知体系没办法将所有这些信息包容消化，就必须采取一些自我保护措施，将绝大部分信息屏蔽在外，以免认知系统陷入矛盾和混乱。这是一般人的正常反应。但这样一来，就不可能保留较高的开放性，而错失了学习知识、整合信息、提高综合判断能力的机会。

可以说，人的记忆力、注意力，乃至心智模式的有限性，是提高能力的根本性客观约束，如果再与主观上的懒惰叠加，走向情绪化操作不可避免。在此情况下，当投资者产生买股票的需求时，就只能在有限认知和无意识选择性接受的信息中寻找目标。此时起作用的信息，一定简单、易得、易懂，股票名字的炒作就是一个例子。

综上，情绪驱动下的操作必然与简化粗陋的认知判断相伴，导致投机盛行。炒人名是情绪化炒作的极致。

投资者情绪研究

传统投资理论精确化的数学模型是建立在“理性人假设”基础上；而在真实的投资行为中，潜意识层面难以自控的情绪驱动，是很多买卖操作的深层原因，是根深蒂固内在人性的外在表现。由是，如何将“非理性主导”的“行为金融学”作为起点，对投资者情绪进行量化分析、建立模型、挖掘商业价值，成为迫切任务。

以往投资者对市场情绪影响的重要性也有定性认识，并且发展出一些草根调研式的调查方法，例如，在营业部数人头等。此外，也发掘出了一些相对专业的投资者情绪研究方法，却各有缺陷。一是对特定对象的问卷调查，调查对象包括媒体、机构投资者、个人投资者（以及上述的综合），样本多在几百个上下。存在的问题除了样本太小，还有受调查者是否诚实作答，以及知行是否一致等。

二是通过“交易类型指数”和“衍生品交易指数”来分析，例如，保证金借款变化（Change in Margin Borrowing）、未补抛空差额变化（Change in Short Interest）、认沽认购比率（ PU T/ CALL）、期望与当前波动率比（VOL）等。从逻辑关系上看，这是一个“结果指数”，是用交易后的数据来预测未来，与大数据技术可能实现的前瞻性研究不同。此外，这也取决于金融市场衍生品发达的程度，这样才能从“做空”、“加杠杆”等操作行为中提炼数据。

三是市场价格所反映的“隐形投资者情绪”，例如，封闭式基金折价率、IPO上市首日收益率等。这受到特定因素的影响较大，比如封闭式基金折价率可能与封闭式基金的投资者结构有关，中国的新股不败神话让IPO上市首日收益率也没有那么大的差异。

总之，固有的分析方法受到技术条件限制，无法对投资者情绪进行高质量的研究。而大数据时代这个局面有望打破，近年来国外一系列相关应用多取得了很好的预测效果，例如，2012年美国总统大选、Facebook上市首日表现等。

构建前瞻指标

与既往的投资者情绪研究方法相比，大数据预测在表征上有着采样数据庞大、样本多维等差别。更根本的，是大数据预测在逻辑上确实有可能找到前瞻指标。

2012年5月18日，Facebook（NASDQ：FB）上市，社交媒体监测平台DataSift监测了当天Twitter上的情绪倾向与Facebook股价波动的关联：在Facebook开盘前，Twitter上的情绪逐渐转向负面，25分钟之后，Facebook股价便开始下跌；而当Twitter上的情绪转向正面，Facebook股价在8分钟之后也开始了回弹；接近收盘时Twitter上的情绪再度转向负面，10分钟后Facebook的股价又开始下跌。该机构得出结论：Twitter上每一次情绪的转向都会影响Facebook股价的波动。

过去的投资者情绪研究和一些股市技术分析（例如波浪理论）事后解释有一定作用，却很难在逻辑上被证明是前瞻指标。而大数据技术，通过采集投资者在互联网上留下的痕迹，按照“情绪表达――买卖操作――股价变化”的逻辑顺序，将投资者情绪量化，从而完成对股价的预测。

如前文所述，激素驱动、难以自知和自制的情绪，深深埋藏于基因中，是根深蒂固的人性表现。因此，投资者情绪逻辑上有成为股价的前瞻指标。

不但投资者情绪的量化有一定内在逻辑性，在大数据应用的其他领域，同样有着较直接的因果关系。

例如，淘宝上的不同类别商品的询价行为，按照一定转化率，准确地导向购买行为。询盘数在逻辑上和事实上是购买数的前瞻指标。

马云曾表示其提前8-9个月预测到了金融危机。海关要实际出货后才能获得数据，而阿里提前半年从询盘数急剧下滑推断出世界贸易情况将变盘。这才有了2008年7月马云给阿里员工的公开信，预言“冬天来了”。

最近一年备受关注的打击基金老鼠仓，同样是证监会、交易所通过数据挖掘来发现的异常操作。在缺乏其他手段和证据的情况下，仅凭借大数据和基本的逻辑推断，就挖出了不少老鼠仓。

看到市场的“底牌”

当然，上述前瞻指标特征是从总体来说的。对个人而言，不但理性投资者（能够控制情绪）不属于这个研究范畴，就是不用互联网发言的人（有情绪但不在网上表达）也没法研究。好在大数据之“大”，就在于挖掘能力不一般，例如Datasift每秒可实时挖掘12万条Twitter内容，足以找到所需的样本数量。

还有，以往的量化投资方法在因果关系上也缺乏明显的逻辑性，特别是仅以交易数据进行的挖掘，当市场结构发生转变，参数只能是后知后觉地跟随调整。

运用大数据进行的投资者情绪量化挖掘，因果关系清楚，一旦模型成熟，就等于看到了市场的“底牌”。

如果说以往的量化投资是金融学和数学的结合，那么通过大数据，新的量化投资可以实现金融、数学、心理学的跨学科应用。

大数据甚至可能对社会学研究构成颠覆。哲学家卡尔.波普尔曾经指出，与自然科学不同，社会学不能称之为一门科学，自然科学的研究方法也不能用于社会学。原因之一，是人的行为会影响社会演进的结果，当人的行为不可预测时，社会演进的结果也不可预测。

但是，就像一些科幻电影所表现的那样，当机器足够强大时，通过人群生活痕迹的高度互联网化，机器预测人群的整体行为特征和影响就成为可能。这甚至会颠覆社会学研究的某些既有观念。

如何量化投资者情绪

大数据有各种定义，研究机构Gartner Group给出的定义是：大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

要具备发现规律和预测未来的核心能力，大数据要具备四个典型的特征：1.数据量巨大；2.数据类型多样；3.数据中富含价值；4.在尽可能短的时间内发掘出价值。

大量、多维、价值、高速同样是对投资者情绪挖掘和量化所需数据的要求。所以投资者情绪量化的第一步是拥有满足上述要求的数据资源。

第二步，通过对互联网上文本、图片、色彩等非结构化数据进行赋值定义，来完成数据结构化。目前相关技术模块日趋成熟，与其他行业相结合的应用已有若干案例。对于投资者情绪研究来说，只需要将与金融投资有关的特定语义与其他行业的语义加以区分，对互联网上的有效文本信息按照“悲观――乐观”的维度给予“1-10”的赋值，变为可计算数据。同样，也可以从别的情绪维度来研究。

第三步是用传统量化方法建模，先达到对过去股价能够事后解释的效果，再看未来实践中是否具有真实的预测能力。这个过程中需要不断调整模型。

两个指数的异同

以上述数据标准和研究过程来看“百度-广发”和“新浪-南方”两个指数，两者有较多的相似性。

首先，从数据质量来看，大量、高速毫无疑问；国内最大搜索引擎的网页搜索和新闻搜索，以及微博数据也肯定能保证数据价值；唯一的缺憾是数据维度单薄，“百度-广发”指数的数据仅来自百度，“新浪-南方”指数的数据仅来自新浪。这可以理解――两家都希望实现闭环应用，而无需借助自身之外的数据资源。但缺乏多维数据计算结果的互相印证，无论如何是一个遗憾，这将对研究结果的有效性造成损害。

其次，在建模方面，两个指数抛弃了过去单纯用市值、成交量、财务指标等基本面和交易数据做因子进行选股的思路。

据媒体报道，中证指数研究公司开发部总监宋红雨透露，“百度-广发”指数在选取样本的时候综合考虑了多种指标，基本上可以分为财务因子（基本面因子）、动量因子（交易数据因子）和金融大数据因子。在因子分析框架下，将金融大数据信息与股票信息进行综合测度，采用量化算法构造基于百度互联网金融大数据的综合情绪模型（BF Sentiment Model）进行指数选样。其中的金融大数据因子来自百度，即“分别计算每一只股票最近一个月内在百度金融大数据里所体现出来的搜索增量或者搜索的总量。”

“新浪-南方”指数主要是将基金公司股票研究优势与互联网“大数据”结合，在南方基金量化投资研究平台的基础上，通过对新浪财经频道和微博“财经大数据”予以分析，找出股票热度预期（大数据因子）、成长预期（基本面因子）、估值提升预期的关系，构建策略因子，精选出具有超额收益预期的股票，编织成最终指数。其中的股票热度因子来自新浪，成长因子和估值提升因子来自南方基金。

由此可见，两个指数都是将大数据因子纳入金融机构原有的量化模型中，作为新的重要因子加以考虑。其逻辑是投资者情绪只是影响股价的部分因素。

作为专业投资机构，基金当然不会完全抛弃传统因子，不过大数据因子与基本面因子和交易数据因子也不乏重叠之处，例如投资者情绪很可能也反映了一部分对基本面的预期。随着互联网公司在金融领域专业化程度的加深，未来不排除大数据因子和传统因子地位互换的可能，甚至出现纯粹大数据因子的量化模型。

最后，两个指数的既往业绩都不错，具有较好的事后解释能力。模拟数据显示，“百度-广发”指数自2009年以来年化收益为40.9%，远高于同期沪深300以及中证全指；据媒体报道，南方基金内部人士称，“做了相关数据的回溯测算，收益率和广发的不相上下。”

两个指数的差别在于，合作中互联网公司和公募基金的地位不同。在“新浪-南方”项目中，互联网公司方面参与进来的只是一个财经频道，因此在模型构建上是以南方基金为主导，宣传中也一再突出了南方量化平台的重要性。相比之下，百度作为“BAT”巨头之一，在合作中明显强势。至于上述差别对两者收益率方面的影响，目前还无从判断。

量化“投资者情绪”产业链

大数据技术投入实际运用的时间还不长，在国内的相关行业应用更少。尽管有各种尝试，但该项技术与传统行业融合仍需要一定过程。

以投资者情绪的量化为例，如前文所述，一旦模型构建成功，等于是看到了市场的底牌。如此巨大的利益必将驱使众多互联网公司和金融机构进行相关项目的开发；同样是巨大利益，决定了这项研究的艰巨，没那么容易翻开市场的底牌。

投资者情绪量化需要实现金融学、心理学、数学的跨学科研究应用，而且产业链很长，这就决定了其收入模式的多元化和阶段化，阶段化是指在不同研究阶段和市场阶段，取得收入的侧重点不一样。

如果把组建对冲基金作为投资者情绪量化的终极目标，那么在整个产业链上，也有着若干阶段性目标。

首先，大数据是在互联网时代应运而生。中国80后-90后的新一代股民同时也是网民，他们的行为习惯都互联网化。对于老股民（60后-70后）来说，当他们情绪化时，买股票的根本原因是激素驱动，但仍有着意识层面的“借口”，比如看K线、技术指标、听消息、跟随股神等等。新一代股民在情绪化上没有根本不同，但他们意识层面的买股票理由一定会更新。从认知来看，互联网技术以及互联网塑造的神话，才更能契合他们的思维模式。因此，大数据技术所产生的投资预测，即使不够准确，也很能吸引新一代股民的眼球。从而使得投资者情绪量化的初级产品可以提供互联网平台上大众化的免费服务，例如点击个股，可以看到简单化的“个股情绪指数”为平台贡献流量。

其次，金融机构看到新一代股民的明显特质后，必然促使其服务和技术更加互联网化，以适应客户的习惯，快速开户、极速交易等固然可以提升用户体验，但咨询、投资建议等相对专业化领域更有必要互联网化。而这些领域很难进行形式上的触网，以互联网技术重新搭建研究咨询和经纪业务体系才是出路。所以，当投资者情绪的量化模型达到一定水平后，就将成为经纪业务和投资咨询的重要卖点。

第三，接下来顺理成章的，更好的研究成果，包含预测结果和基本分析框架，可以成为独立的卖方研究报告、或者作为策略报告的重要组成部分。

第四，金融机构可以根据研究模型发行产品，比如“百度-广发”和“新浪-南方”两个指数可以发行公募产品，至于收益率是否能验证其对投资者情绪的量化研究已经达到了很高水平，目前还不得而知。

第五，作为单独或者附加的价值，从大数据中发现不同偏好的投资人群，可以提供数据给第三方机构，供后者进行针对性极强的个性化营销之用。

第六，通过建立投资者应用平台，实现数据闭环，构建应用模型的独特和不可替代性。

最后，成立对冲基金。一旦技术成熟到这一步，机器通杀机构和散户的时代将会到来。

概念先行？？效果难料

基于产业链长、研究型开发耗时旷日持久等理由，进行投资者情绪量化的机构不必要求技术完美后再进行商业应用，而应该边研究边应用。

众多机构显然看到了这项研究的颠覆性和巨大商业价值，纷纷投身其中。

2014年4月1日，雪球“情绪宝”，称“当某只股票首次进入雪球热股榜后，它的股价在短期内会出现剧烈震荡。统计数据显示，买入2013年81只首次进入雪球热股榜的A股股票，统一两周后卖出，最后平均收益率达到惊人的7%”。将由此构建“情绪宝”股票组合。

事后得知，“情绪宝”是一个愚人节玩笑。但在当时，很多投资者都信以为真，因为这在逻辑上是成立的。直至三个月后，还有人跟帖要“预约购买”。而雪球受到的最主要质疑，也是认为其百万级的数据不足以完成高质量的量化研究。

借助“情绪宝”这个“探空气球”，雪球赚到了眼球，探明了投资者对此类产品的兴趣高低。两个月后，招商证券就推出了研究报告《基于雪球情绪指标的择时模型》。三个多月后，“百度-广发”和“新浪-南方”两个指数。

以互联网思维来看，虽然关于投资者情绪的研究还远未成熟，但先占据这一概念，边研究边应用，是“磨刀不误砍柴工”的有效策略。至于实现最终的完美模型确实困难不小。

首先，尽管有金融人才、大数据人才的鼎力合作，但要在纷繁复杂的互联网文本中发掘出有效信息，将是一项艰巨的工作。而且需要理论研究的相应推进，才能避免重复挖掘。

其次，即使找到了效果较好的模型，使用者仍处于“知其然不知其所以然”的状态，要把握模型的原理，还需要整合心理学资源，从行为金融学的视角，对投资者情绪与相应行为之间的联系进行解码，这其中又有天量的工作要完成。

第三，投资者情绪的量化模型反映了人性的因素，其参数稳定性要好于基本面数据和交易数据构建的模型。但时代变迁、市场结构转化依然会影响到模型的效果，所以要将对市场结构的变化也纳入到大数据量化的研究中，以做出预判。

最后，投资者情绪再重要，也不能完全解释股价走势，大数据因子与基本面因子、交易因子在不同市场结构下的比重如何调整也是一个课题。

机构各取所需

不同类型的机构，在投资者情绪量化的研究和实践中，其侧重点与所得不同。

互联网公司的长项是占有数据和流量资源、对用户体验的敏感和对创新的渴望，短板是金融业务方面专业性不足。用大数据实现对“投资者情绪”的量化，可以让互联网公司强势切入金融市场中高端的投资和研究领域，全面颠覆原有的投资研究模式。并且最大限度地贴近其用户（新一代股民也是网民），反映他们与上一代截然不同的思维模式和选择标准。技术驱动的产品和服务手段对互联网公司来说没有接受上的障碍，其创新冲动和占有“大数据”、“投资者情绪”两项心智资源的前景，比较容易促成互联网公司对研究的投入。

国内券商目前的品牌只是规模品牌，缺乏差异化的定位。从低端的经纪业务到高端的卖方研究，区别度都不大。一旦有券商能够转型为“大数据驱动的创新型投资、研究和服务”机构，将成就其独特定位和杀手锏，在全方位的业务（特别是经纪业务和卖方研究）竞争中占据主动。

股票型基金的投资能力是公募基金立足的核心能力。2007年以来，公募基金的整体股票投资能力并不出色，难以支持基金的持续销售。通过与互联网公司的合作，将“投资者情绪”量化的研究成果投入实践，有可能找到股票型基金销售的突破口。一直以来，相比择股，公募基金的择时能力较差。而且从基本面出发，也难以为择时行为找到理论依据。而“投资者情绪”量化的成果，将为公募基金提供择时的理论依据和现实帮助。

对于软件公司、第三方机构等服务商来说，可以将大数据转化为优势服务产品，在行业中脱颖而出。

从所需资源来看，数据是进行“投资者情绪”研究的首要、决定性的资源。因此，目前的相关研究应用都离不开互联网公司的参与，例如雪球、新浪、百度。金融、技术、数学、心理学人才是不同研究阶段所需的次要配置资源。

颠覆近在眼前

据媒体报道，在北京召开的“大数据背景下的计算机和经济发展高层论坛”上，中国工程院院士李国杰表示：“生物信息学、脑科学、空间科学等基础研究早就采用以PB级计的大数据，却没能引发大数据浪潮。大数据如今引起各方重视，主要还是因为它蕴藏着巨大的经济价值。”

目前看来，大数据技术应用极有可能在金融投资领域引爆，金融很有可能成为继电商之后又一个互联网应用的热点领域。原因一是金融业商业价值体量巨大，互联网公司虎视眈眈；二是金融行业的互联网化程度还远远不够，可以挖掘的潜在应用领域众多。微博客 @陈如是说 写道：“互联网这一教门，正从自然、多神崇拜的初级阶段向一神崇拜的高级阶段演化。从目前的斗争情况看，金融神成为主神的机会最大。”

对于互联网公司来说，此前的“余额宝阶段”只是互联网金融试水，是简单将金融业务进行物理嫁接，互联网仅仅作为渠道，并没有对金融机构的专业地位造成冲击。“宝宝”们的生存有赖于中国金融体系漏洞的存在，一旦金融监管篱笆扎紧、金融机构积极应变，“美国版余额宝”Paypal的前车之鉴未必不会重演。

互联网公司要想在金融领域具备核心竞争力，就要从渠道迈向更高端的专业化部门。以大数据技术直接切入金融机构垄断的投资研究业务，是互联网公司迅速提升专业化能力以及在金融领域扩张的捷径。

另一方面，在互联网金融新一波浪潮中，金融机构若不能立足于自身专业化的强项，而只是跟随互联网公司的布局而动，则只能充当配角，渐渐失去主动，甚至被互联网公司吞噬。私募基金经理、微博客@神农陈宇写道：“我们必须把神农投资搬到海淀区去。我们要到创业者中间去，并且离金融街那些炒股票的远点。我们要和更多将改变中国的年轻人站在一起。”

如果说金融中的银行业因为重要性和所有制因素还难以在短期内被互联网根本改变，那么，互联网对于投资领域的颠覆已经近在眼前。中国股市的一个特点，是用20年时间走过了美国股市百年所走的道路，当A股投资者还在津津乐道于巴菲特（代表个人资产管理最高水平）、彼得・林奇（代表公募基金最高水平）时，索罗斯（代表对冲基金最高水平）、西蒙斯（代表量化投资最高水平）的模仿者也将在A股出现。

互联网颠覆投资，投资互联网化。

一场投资领域的革命开始了。

新闻对

股价的影响

按照一般思维方式，不但认为重大新闻对股价有着决定性影响，而且也认为股价的短期巨大波动一定与重大新闻有直接关联。

事实并非如此。

对于前者，并非每一个重大新闻都能够引发股价剧烈波动。最近的一个例子是，8月13日中国7月份的信贷融资数据公布，存款和新增贷款大跌，M1和M2走低。货币政策和信贷数据所反映的流动性状况一向对A股影响巨大，然而数据公布后，A股并没有出现大幅波动。

对于后者，罗伯特・希勒通过研究1929年和1987年美股崩盘时的新闻，发现并没有被公认影响了市场的重大新闻。1989年戴维・卡特勒等人列出了二战后美股50次最大短期波动，结果发现基本没有重大新闻可以作为合理借口，甚至得出一个极端结论：“重大价格变化日无新闻”。

这当然可以用“有效市场”来解释，即后者是重大新闻已经在公布前被先知先觉的投资者知晓，或者被市场“聪明地”预期到了。而前者是还没有公开的重大消息让股市产生了反应。

与上述学究气十足的理论解释不同，真实情况是，无论消息（未公开的新闻）还是新闻（已经公开的消息），其内容的重要性与传播力相对来说是两个独立变量――重要的新闻不一定有很强传播力；产生“病毒式”传播效果的未必都是传统意义上的重要新闻。

所以，一个真正重要的新闻，无论它是否提前泄露或被预期到，如果未能形成有效传播，就不能引发投资者“正常”的情绪反应，当然就无法扰动股价。所谓有效传播，并不是说了就算，甚至不完全取决于被多少人看见，而是真的引起关注。殊不知有多少新闻，读者只瞄了一眼标题就不再关注，时间、精力、心智资源的有限，决定了读者对大多数新闻视若无睹，其中不乏一些传统意义上的重要新闻。

反过来，一个看似很无聊的娱乐新闻，按照“正常”逻辑，跟投资八竿子打不着的事情，却凭借其传播威力，挑动市场神经，造成了股价波动。马伊与伊利股份的因果关系即在于此。

任何人都不可能掐死自己，这句话常被用来形容某一行业的从业者无法舍弃自身积累多年的认知和资源，转而认同和遵守更合理的行业逻辑。这同样适用于部分传统媒体人。

一些传统媒体人之所以抱住“内容为王”不松口，原因之一是他们的认知、能力、特质……都只适合做内容。当然，从纯粹新闻学学科的角度说，内容确实最重要。一旦涉及新闻的商业价值（例如对股价的影响力），传播才是真正的“王者”。如果说此前媒体人还可以掩目自欺，互联网时代则完全不可能了。

虽然为了适应网络传播，内容也做了一些适应性改变，但并没有真正颠覆新闻内容的一般生产规律；传播技术则翻天覆地变化了。两者相比较，就是内容更新方式的改变远不及传播技术的改变。于是，从新闻的现实效果来看，传播的作用远大于内容。

例如，从互联网的去中心化来考虑，任何被专业编辑选择提供的新闻，都不符合互联网上的新闻传播特质。即使是门户网站编辑充分考虑网民阅读偏好之后做出的选择，也难以避免编辑（新闻信息中心）的主观性。于是，适应互联网的计算传播学应运而生。

对此，豆瓣“计算传播学”小组的解释是：“传播学必须走出传统的研究套路，获得在网络上保存、抓取、分析、可视化大规模电子化数据的能力，也需要支持这些工作的工具。毫无疑问，传播学因此将和计算机科学开始交汇，至少需要程序员投入到这种大规模数据的挖掘工作中来。”（Cheng-jun Wang，2012）

“今日头条”App使用的就是计算式传播技术，对其新闻推荐技术的描述是“更快更全更懂你”，即通过用户反复使用留下的信息，让后续推荐越来越接近于用户个人的阅读偏好，从而达到私人定制资讯的效果。尽管其推荐技术仍显粗糙，却被投资者认可为未来传播技术的发展方向，获得了5亿美元的估值（2014年6月3日消息）。

而从传统餐饮业转型互联网的湘鄂情（002306.SZ）进军视频搜索业务，使用的也是计算式传播技术。消息公布后，股价八个交易日大涨60%。

反观传统媒体，在与“今日头条”的口水战中，仍然斤斤计较于内容的版权问题，而没有重视传播技术的颠覆性转变。殊不知，此时传统媒体最应该考虑的，是如何将自身内容与计算式传播技术相结合，以原创内容和全新传播技术将门户网站踢出局。所以说，“今日头条”杀伤力最大的是门户网站，而非传统媒体。在一定条件下，两者甚至可能成为同盟。

篇2

大多数生产企业在控制IT开支，他们中的大多数是在受千禧年问题鼓舞在20世纪末进行大规模技术投资之后养成这一习惯的，要知道，在此之后是一场令人痛苦不堪的制造业大衰退。尽管据诸如AMRResearch（波士顿）公司等调察机构表示，2005年IT预算平均增长7.4%，但是许多生产企业仍继续向CIO施加压力，要求他们抑制任何预算增长。

从事多种生产经营的制造商Ametek公司（宾夕法尼亚州Paoli）CIOBillLawson表示：“在过去的七八年中，我们的IT投资一直持平，甚至略微下降。我们永远都会进行IT投资，但是投资比率和现在相比不会有太大的出入。”

不断的升级需求

可是对新的IT服务的需求却在继续增长，IT资源的供应继续增加。许多生产企业的CIO得出的结论是，尽管他们不在IT方面进行更多的投资，但他们必须进行更明智的投资。调查机构AMR的执行副总裁BillSwanton表示：“对IT资源的争夺将会加剧。多数IT预算的60%～80%仅用于维持所安装设备的运行。IT将与车间、设备及其他潜在项目进行投资竞争。”

那么是什么力量在驱动对IT资源的需要日益增加呢？一个重要因素是全球化。随着生产企业继续在全球越来越广泛的范围内分散生产和供应网络，许多企业开始意识到，要想避免在全球经营范围内出现混乱局面，需要有连贯一致并经过整合的流程与系统。这导致许多制造商考虑升级现有业务与工厂生产自动化系统。

以Dana公司（位于俄亥俄州托莱多）为例。这一年销售额达91亿美元的汽车部件制造商目前在28个国家建有240座大工厂。然而，直到最近，该公司的IT都是以高度分散的方式运营。公司各大部门都有自己的CIO，在系统和业务流程方面几乎没有标准化可言。但是，去年一位来自Pepsico公司的CIO——BruceForrester来到Dana，使这一切得到改观。这是因为BruceForrester认为，提高效率的最佳做法是集中管理IT功能，开展连贯一致的项目管理流程，并尽可能实现核心企业应用的标准化。Forrester说：“我们将实施一些重大项目。过去，我们让工厂按照它们的意愿经营，这往往使技术过于老化。我们正在考虑实施的项目的确需要投入成本，但正是这些做法会使技术回归到应有的位置。”

此外，对技术预算的压力逐渐增加也与需要遵从政府的监管有关。影响美国上市公司的Sarbanes-Oxley财务报表法案是最为大家所熟知的，该法案对制造商有着巨大影响。但是许多垂直产业——从高科技到日常消费品，也要面对大量新的监管规定。其中许多要求升级现有的财务或其他系统，甚至部署新系统，以便进行分析和财务管理。AMRResearch最近对IT及业务主管所做的一项调查表明，遵从政府的监管规定将成为未来一年内推动IT预算增长的第二个重要因素，只有客户驱动的排名比它更高。

甚至企业合并软件市场的趋势也在迫使生产企业加速对软件的投资，尤其是对软件升级的投资。像SAP和Epicor软件公司等厂商已经开始鼓励制造业客户将围绕面向服务架构创建的企业应用升级到新版本。同时，像Oracle和SSAGlobal以及Microsoft已经开始竞相合并收购的产品线，并说服客户升级到他们最新推出的企业软件。

然而，正如许多制造商通过来之不易的经验所发现的：这种重要的软件升级可能需要付出极其高昂的成本，而且带给企业的价值往往是不确定的。

不升级也有理由

如果制造商日渐寻求各种方式推迟升级，只有在优势极其显著时才同意向新版本移植，这也并不令人惊讶。AMR对推迟升级的公司进行的调查发现，有76%的企业表示，他们这样做只是因为看不到升级企业应用的业务价值。根据ManagingAutomation对IT开支的调查，48%的大规模生产企业表示，他们只是迅速抓住有利时机升级应用软件，以便支持重大业务计划；16%的企业表示，他们进行升级只是为了避免厂商停止对他们的应用软件进行支持。

Ametek的BillLawson属于已经决定缓慢升级企业应用软件的IT主管之一，他宁愿将公司有限的技术预算投入到可带来具体、明显的业务价值的项目。Ametek在过去的三年中已经收购了14家公司。通常，当Ametek收购一家公司时会将业务移植到最新的企业软件标准，即Oracle的电子商务套件（E-BusinessSuite）。然而，在那之后，Ametek一般不再继续将那些业务升级到Oracle应用软件的最新版本。因此，它的业务部门正在运行多种不同的Oracle版本，以及一些其他传统应用软件。

原因何在？如果没有坏掉，就不要修复，Lawson如是说。他表示：“我们通常停留在某种既定的版本，除非是业务表现出对新技术的需求或者给定版本显示出不稳定性。通常这两种情况都不会表现出来。”一般出现例外的情况是，根据新的监管规定的要求，企业需要升级以获得新的软件功能。

许多制造商现在正在寻求低成本的软件维护，包括由来自第三方维护服务供应商提供的服务，例如由现在归于SAP的TomorrowNow公司提供的服务。

如何少花钱

由于“保持原位不动”的哲学在限制预算的制造商中间扩展开来，因此一些软件厂商迫不得已调整了向态度勉强的客户销售升级软件的方式。微软、SSAGlobal和Oracle已被迫延长对最近收购的目前企业应用的支持。例如，就在Oracle于今年1月份接管PeopleSoft/JDEdwards之后，JDEOneWorldXEERP的用户成功地迫使Oracle延长对产品的两年支持，而不是按照原计划停止支持。同样，SSAGlobal最近承诺，只要客户愿意支付维护费用，将永远不会停止对现有产品的支持，尽管SSA表示维护成本可能会随着产品的老化而增长。

SSAGlobal的首席技术官CoryEaves说：“对于我们的更多客户来说，必须同其他投资一样从财务方面严格证明升级的正当性。如果客户仅仅是因为厂商威胁停止支持而努力证明升级是正当的，这种做法是可疑的。”

但是，对于一些制造商来说，进行明智的IT投资并不仅仅是顽固地揪住企业软件升级等购买不放。更多的企业还引入流程、组织结构和工具，他们相信这些可为IT预算流程带来更多的严格性、透明度和可解释性。

SGI公司CIODeanDrougas表示：“我是公司中自由支配资本的最大开销者之一。当涉及到证明在业务部门投资的正当性时，我和我的许多同事过去都谈论与业务没有任何关系的技术性原因。如今我们不得不说业务语言，以确保IT正在为业务提供适当的服务。”

由于更多的制造商将IT视为集中、共享的服务，他们的客户——业务部经理们，要求提供关于有限的IT资源投向何处和实现什么目的的更明确、更新的信息。而IT部门要求业务部在批准之前提供对于IT项目的明确要求与目标，这在许多企业都是前所未有的事情。

怎么办好事

Dana公司的Forrester表示：“过去，我们不具备所需要的控制力。如果工厂经理要求什么，你就照做。现在，我们正向着正式结构迈进。这种结构有着经IT和业务双方非正式同意的决策标准，双方知道谁有权做出决定。通过这种方式我们将能够说‘不，我们不做那个项目，这就是原因’。它将赋予我们这种力量。”

在Forrester的指挥下，Dana正在规定一套可应用到全部现有和提议的IT项目中的通用项目管理流程——从诸如电子邮件等支持服务到重大的应用升级。一个新成立的项目管理办公室将编制目录并跟踪全部现有IT项目，并跟踪分配到每个项目中的人力等资源。Forrester表示，这不仅可帮助业务部门经理了解他们的项目正在使用的IT资源，还允许公司构建可用于分析并收取业务部门开支的成本分配模型。此外，由于能够统一查看现有和提议的项目，Dana的IT和业务部门能够明确了解对IT资源的预期需求和供应。

Dana还将引入通用的项目管理方法。除为IT项目的组织提供连贯一致的指导原则之外，该方法还为公司提供连贯一致的流程，可用于根据诸如需要的投资级别、投资回报以及战略适合度等标准，对所提议的项目进行批准或拒绝。除此之外，Dana还将向机构中引入更多的业务分析人员，他们将充当IT部门和业务部门之间的中间人。这些多数曾经是工厂IT经理的分析人员将收集业务需求，并帮助将这些需求转化为IT项目。

业务部门提出项目建议的第一步是写出详细的业务计划，说明项目必要的竞争因素、商机、潜在的成本节约以及与现有应用集成的机会。接下来，IT组对提议进行评估，开发一套可用于执行该计划的可供选择的技术，并附带每种技术的成本估算。此外，IT组还报告建议采用哪种可选技术。

如果业务部门和IT组一致同意项目有意义，他们共同提出初步设计，其中包括具体的成本估算。Ametek的财务组就是从中收集一系列报告，包括对项目现有净价值的、内在投资回报率以及风险的估计。而且在将提议的项目交由高层管理人员批准之前，要对公司的执行准备进行评估。这种用于评估提议的IT项目的判断常识及可重复流程可有效地确保制造商将有限的IT资源用在重要的事情上。

然而，在某些情况下，这可能还不够，因为这些用于评估和监控IT项目的流程缺乏透明度。业务部门经理往往不能确切地看到IT资源用在何处，也不明确业务从那些资源中获得什么价值。

Forrester说：“一般情况是我们听董事会向下传达‘我们将收入的3%用于IT投资，但是我们没有从中得到足够的回报’。解决这个问题的惟一办法是更紧密地把IT同业务挂钩。”

某些制造业CIO认为，解决这一问题的惟一方法是部署相对较新的企业应用软件。这些软件可望实现对与IT应用和项目相关的资源和成果进行自动跟踪，并以业务经理和IT经理均能理解的方式报告该信息。AMRResearch将这类新型应用软件称为ITResourcePlanning（IT资源规划）。ForresterResearch称之为IntegratedITManagement（集成式IT管理）。不论怎么称呼，就把它看作是带来IT功能的ERP。

AMR的Swanton表示：“对于这类应用的需求是有着真正的原因的。维护和供应大型ERP系统或其他IT资源涉及许多复杂的流程，这些流程主要是围绕变更控制和发现资源来满足需求开展的。这使得企业有必要拥有一种系统来帮助决定对哪些项目排列优先级，如何对这些项目进行预算，以及如何创建进度表并在事情完成时进行核实。”

热情的软件厂商

软件厂商热情高涨地为ITResourcePlanning理念推波助澜。最近，像MercuryInteractive公司和CA公司等老牌软件厂商已经介入这一领域（Mercury通过ITGovernanceCenterRPM产品套件，而CA是通过转售新成立的Niku公司的项目组合管理产品）。Mercury首席营销官ChristopherLochhead表示，IT治理产品是该公司的业务中增长最快的部分。

包括SAP和Oracle在内的企业应用软件厂商已经推出自己的应用组合管理产品。众多的新秀公司如雨后春笋般地纷纷登台，声称可解决不同的ITResourcePlanning问题。ForresterResearch最近的报告表明，ITResourcePlanning空间可分为四个功能领域：

—IT组合管理（ITPortfolioManagement，ITPM）。这些应用帮助IT机构编制目录、分析并规划广泛系列的项目。套件搜集可用于汇编有效的总体拥有成本的财务规划和员工配备数据等信息。这些工具还可用于排列现有项目和应用的优先级，排列方式与财务顾问根据客户的优先权使用软件工具策划投资的方式很相像。

—项目组合管理（ProjectPortfolioManagement，PPM）。这一套应用用于规划未来的IT项目，计算所需的资源以及那些来自IT和业务部门的可用资源，以及那些包括财务和技能集的资源。IT项目经理可利用来自ITPM应用的信息来组合这些信息，以排列日后的项目优先级。

—应用组合管理（ApplicationPortfolioManagement，APM）。这些应用帮助IT机构通过深入挖掘有关企业应用内部一个既定模块的使用量和使用的业务部门，了解现有应用的价值。它还可汇总有关保持应用运行需要多少成本的信息。这有助于IT机构及其客户了解哪种软件模块正在为谁提供价值，以及谁应该支付其维护费用。

—企业基础设施管理（EnterpriseInfrastructureManagement，EIM）。EIM工具执行的任务有许多与APM工具相同，但是EIM注重的是硬件和软件基础设施：网络、服务器、数据库等。这是一种由来自CA和HP等厂商的传统系统管理工具收集的数据。这种工具可与APM收集的信息相结合，从而提供有关全部IT资产使用度和成本的清晰视图。

IT资源计划的妙用

利用这些工具，IT经理及极其业务部门的客户可得到有关哪些IT资源正在用于哪些项目及其原因的最新信息。此外，双方可跟踪那些以业务经理能够理解的财务术语表示的投资成效。他们可以提高对正在进行的IT活动的可视性，这可使IT资源分配成为由业务优先级驱动的更具协作性的行为。

了解其完整的IT组合、使用度和成本，还可帮助生产企业确定支持哪些新项目或正在进行的项目是否毫无意义。最近MargoVisitacion做出的一项ForresterResearch报告中表示：“统一查看项目途径使企业能够消除重复项目，采取适当措施纠正出现偏差，并选择可提供强劲回报的项目，从而可实现20%～45%的节约。”

“现在我可以对某个业务经理说，‘您立刻就能获得我的资源的10%，您不可能获得更多。您需要坐下来告诉我，在未来的一年中对您最重要的两个项目是什么。”

Forrester说：“IT没有提供所允诺的价值。”部分原因在于IT和业务部门没有完全了解对方的所作所为。他说：“使用技术的决定在很大程度上与业务部门相关，但是在很多情况下业务部门对IT不够精通，因此不能理解技术可为既定业务功能提供帮助的原因。IT工作人员也有相似情况。我们将努力解决这个问题。”

篇3

互联网金融投资的表现是多样的，在现论中进行表述需要用很长的篇幅，为了较为简单直接的描述互联网金融投资的相关问题，笔者选择从投资的主要形式和特点两个问题作为研究目标对互联网金融投资的相关问题进行概述。

（一）互联网金融投资的主要形式

在我国现代科技的发展情况下，我国的互联网金融投资也呈现多种多样的形式，主要包括以下几类：第一种是网络银行，这是一种比较早的投资形式，也是我国国家银行机构利用现代科技主力推广的一种形式，其是通过现代网络的作用为广大的用户提供一些信息和服务；第二种是网络信贷，以网络信贷平台为媒介和载体的P2P借贷模式，形成了个人对个人之间的借贷提供中介服务，儿资金汇划通过第三方支付机构完成；第三种是第三方支付的形式，这种形式可以表述为一种交易支持平台，其是依靠信誉为消费者与银行之间形成良好的沟通机会。

（二）我国互联网金融投资的特点

互联网金融投资与其他投资形式的区别体现出了其所具有的特点，这也是我们判断投资形式的主要依据，其特点主要体现在以下几个方面：第一是具有便利性。互联网金融是通过现代网络进行交易、服务的一种方式，在这种金融方式的支持下，完全实现了去中介化的目的，互联网金融中能够有效的实现资源配置，而且这种方式还可以根据市场调查，了解用于对于互联网金融的需求方向，进而通过满足客户需求来发展自己；第二是门槛低。传统金融机构的投资活动都是有最低资金的限制，而互联网金融投资则没有最低投资额的限制，因为互联网金融投资面向的主体就是社会上的闲置资本，数量可大可小，这种较低的门槛正好可以吸收较多的资金，而且其运作方便，便于操作；第三是收益较高。开放式基金相较于封闭式基金具有较好的流动性，使投资者可以根据自己意愿随时提出赎回基金份额的申请；同时，投资者可以直接通过网上交易系统和银行等方式申购和赎回基金，非常适合追求低风险、高流动性的单位和个人。

二、互联网金融投资的风险

互联网金融投资也是存在风险的，而且其风险可能比国家金融机构的投资可能还高，总的来说，其风险主要体现在以下两个方面：

（一）货币资金市场风险

互联网金融投资活动是在市场之下运作的一种方式，其当然也面临者市场带来的一些风险，首先是货币资金在流通过程中可能产生的风险，这是受制于我国一些金融政策的影响，有些项目只适合阶段性投资，而不适合长期投资，如果不能认清这些投资性质就可能出现一些风险；其次是互联网金融投资不保证基金的安全，货币基金的安全程度和其规模有很大关系，对于规模较小，且长期进行投资业务信心不足的投资方式，就可能造成较大的风险。

（二）与银行竞争过程中的风险

前面已经提到，互联网金融面向的客户范围较为广泛，而且其对于投资金额没有限制，这相比于银行投资来说其用户较为分散，且竞争力有待确定，而且在现代网络高速发达的时代，进行互联网金融投资行为难免会出现一些问题，其保密性和安全性都不如银行。这都是造成风险的主要原因。

三、互联网金融投资风险的防范措施

针对上述提到的问题，我国应当在鼓励互联网金融在市场上继续发展的同时，加大风险防范力度，通过对于风险的有效控制和缩小达到构建良好的互联网金融投资环境的目的。

（一）对于投资项目进行重新组合

在互联网金融投资结合的模式中，既要注意结合又要注重优化，因为在现代金融投资中，基本上做到的信息的透明化，但是这种透明化另一方面也造成了信息的不对称，这就降低了交易的成本，提高了效率，而且通过优化项目可以为客户提供更多的项目选择，让用户充分了解不同项目的特点，进而提高其对互联网金融投资活动的信任。因此实施互联网金融投资项目的管理者要充分了解广大客户的需求，通过有效的调研发展互联网投资业务。

（二）做好资金的流动性规划

阿里巴巴是余额宝的开发者，其在开发过程中为了更多的获取资金投资对自身的资源进行了重新优化，以提高资金的流动性。

（三）增强客户信息保护措施

不论是企业还是个人，诚信都是立身之本。在互联网金融时代，发达的信息技术在为企业谋利益的同时，也给客户带来了隐私信息安全保护的不足。作为互联网金融企业，应该将“非公开化的个人金融信息”严格保护起来。

四、结语

篇4

在市场具有操作价值机会时候，我们应该把握什么板块未来的操作机会呢？今日就和大家分享“互联网”未来的投资机会：互联网板块自今年2月10日开始下调以来，一直没有操作机会，从2795点回调到2025点，几乎回调了40%的下跌空间，从5月20日以后，连续11个交易日在市场成交量并没有放大很多的情况下，互联网板块却出现连续10多个交易日放量交易。从“互联网”主力资金流向来看，主力近期以大单和超大单进场的资金比较多，流入明显是大于流出的，净流入比较明显。

在“互联网”板块有海虹控股、生意宝、拓维信息、焦点科技、三五互联、中青宝、东方财富、乐视网、顺网科技、上海钢联、三六五网、掌趣科技和人民网等13只个股，投资机会较易把握。我们来看看哪几只个股具有投资机会？

东方财富（300059）：公司是我国网络财经信息平台最大的综合运营商，通过提供资讯，满足广大用户对财经资讯的金融信息的需求。凭借着这个平台形成了核心竞争实力，经济价值将逐步显现，互联网的广告服务和付费金融数据服务持续快速发展。2012年6月，公司设立全资子公司负责研发金融数据服务平台系统，机构投资者猛增，参与互联网的大数据概念建设。目前该股从今年1月到现在连续横盘5个多月，建议积极关注，止损价10.35元，越是靠近止损价吃货越好。

顺网科技（300113）：2014年5月，公司拟出资2.2亿元向炫彩互动增资，占其22%股权，电信集团持有其65-70%股权。公司的主营业务是互联网娱乐服务，主要从事互联网娱乐平台的设计、推广、网络广告推广以及互联网增值服务相关业务，公司通过联合运营方式已经与盛大、腾讯在内的互联网巨头全方位合作了。公司已经在连续13个交易日在下跌当中放量，建议关注，止损价：23.70元。

篇5

对美国的投资者来讲，中国互联网行业存在着诸多难解之迷：MP3搜索在中国是最受欢迎的搜索服务之一，占到百度访问量的20％左右，而外国的竞争对手，则可能因版权问题而不能经营这项业务；在美国很少有人听说过彩铃铃声，而在中国，单是中国移动的彩铃用户就达4400万人；2004年，每日平均有3000万读者查看新浪网的内容，超过了中国十大报纸合计的总数；2004年第4季度，腾讯的即时通讯服务同时在线用户最高达到1300万，这一数字比正在同一时刻交谈的所有纽约居民的数字还高。

与此对应的是，中国手机业务使用的情况同样可能让美国人无法理解：2004年中国每部手机收发的短信平均为652条，而美国平均为139条；中国的移动电话用户数量2005年6月达到3．63亿，居世界首位，是互联网用户的3．6倍，相当于排名紧随其后的三个国家用户的总和，而美国是互联网用户相当于紧随其后的三个国家用户的总数。

上述数字的背后，是日新月异的中国互联网和以手机为中心的种种商业机会。为探究竞争格局迅速变化的中国互联网行业，在本期封面文章中，我们得到摩根士丹利的授权，将其中国互联网分析师季卫东和全球互联网分析师、有“网络皇后”之称的玛丽・米克刚刚合作完成的名为《在数字中国为客户创造价值》的中国互联网研究报告，独家编辑刊发。

在这个报告中，作者对引人注目的中国互联网行业进行了全面的分析，认为互联网行业是投资者从中国消费市场增长中获利的最佳途径之一，并鲜明地指出目前中国互联网是以手机为中心而不是以电脑为中心，业务更多地是线上和线下相结合而不是纯粹的在线实体。文章也对中国互联网价值链各个具体领域作了详细分析，值得细细品味。

本期杂志中，我们首次推出了“中国股市投资者信心指数”。这一开创性的指数项目是由行为金融学的主要奠基人、耶鲁大学经济学教授希勒亲自设计问卷，美国耶鲁大学管理学院国际金融研究中心与中国北京大学中国经济研究中心联合发起，北京色诺芬信息服务有限公司具体承办，《新财富》杂志承担机构投资者调查部分并受权独家刊发该项目分析报告。头两期的调查已于7月和9月完成，本期以“特写”的方式予以呈现。从下期起，我们将为这一长期的项目设定固定的栏目，希望得到大家的持续关注。

篇6

传漾科技CEO徐鹏表示，精准营销将成为下一个互联网投资热点，过去10年卖流量的网络营销方式将逐步被取代。传漾科技独立开发的Media Matrix“一站式”网络营销平台，将凭借技术优势在网络精准营销领域抢占先机，并利用融资迅速完成布局扩张。

一站式+精准

当你打开某网站首页时，右下角的奥迪视频广告也许会被你无情关闭，但是喜欢车的我却可能会津津有味的反复观看。我和你的不同行为以数据的形式真实地反馈给奥迪和其他车商，从此我会经常看到有关汽车的广告，而你却不再被汽车广告困扰。完成这一切的就是互联网营销领域的“新贵”——视频广告左下角的上海传漾科技。

徐鹏告诉记者，“互联网营销的一大特点就是可计量性，现在很多网站都在依靠流量获得广告，但是广告主并不知道这些流量对产品销售是否真正有效。互联网营销发展到今天，广告主需要让自己的预算更加高效，而我们可以用技术满足广告主的需求。”

此次传漾科技推出的Media Matrix就是集用户群分析、媒体分析、媒介计划、精准营销和效果监测等功能于一体，为广告主提供一站式网络营销方案支持。目前国内市场尚无同类产品。这个平台涵盖了传漾Max平台下的1000多家优质媒体资源，可供广告主任意的选择和组合。

Media Matrix平台可以帮助广告主一站式的实现主要需求，比如：追踪用户的网络浏览行为轨迹，从而判断出目标人群；指导广告排期，告知广告主一周中哪些天投放广告效果最好；引导广告分布，告诉广告主投什么样的媒体，搜索引擎、门户网站还是微博效果更好；分析投放到达率，告诉广告主该不该追加投放额，追加多少效果最好。

徐鹏表示，一站式精准营销是在美国和欧洲被证明了的成熟商业模式，目前美国60%以上的互联网广告都是通过这种平台的。而平台化产品的优势是改变了广告投放劳动密集型的本质，其给广告主带来的回报将几倍于传统商的模式。

网络精准营销潮起

在易观国际CEO于扬看来，数字精准营销将成为继电子商务之后又一个资本追逐的热点。传漾科技的融资速度有力地证明了这一点。

传漾科技成立于2009年3月，之后两年的时间里，传漾科技就获得了两轮私募融资。第二轮投资方代表，海纳亚洲创投董事总经理龚挺更是直截了当的公开表示，将对传漾科技给予持续的资金支持。

徐鹏告诉记者，拿到第二轮融资后，传漾科技将迅速进入“圈人圈地”环节，深入二线城市，完成在西南、西北、华中、华南等地区的布点，同时开展大规模人员招聘。

在徐鹏看来，传漾的商业模式前景非常广阔。据统计，2010年互联网广告共计356亿元，其中不到10%是由他们这种模式出去的，很多互联网广告还在通过传统的卖位置的方式出售。如果达到美国60%的市场占有率，数字精准营销的市场规模将是214亿元，况且互联网广告每年还在以超过50%的速度在增长。

篇7

Marin Software成立于2006年，总部位于旧金山，通过该公司运营的广告管理平台，互联网广告主无需登陆多台平台，就可以直接评估广告在Facebook、Google、百度等平台上的表现。该公司的商业模式基于这样一种理念：即人们在互联网与社交媒体上花费的时间越来越多，因此广告主必须清楚自己所投放的广告是否产生了效果。

2013年2月13日，Marin Software提交IPO(首次公开募股)申请，拟以代码“MRIN”在纽交所上市融资7500万美元。高盛、德意志银行、瑞银集团、Stifel将作为其IPO的联合承销商。上周五，Marin Software正式在纽交所挂牌交易，IPO发行价为14美元，上市首日一度上冲至19.95美元高位，最终以16.26美元收盘，当日涨幅16.14%。

文章指出，对于搜索、社交网络、新闻及电子邮件服务商来说，如果用户没有为这些服务支付费用，那么这些公司最主要的营收都来源于广告。而从Marin Software上市首日的股价表现来看，其IPO非常成功，这意味着投资者对互联网广告产业的未来充满信心。

Marin Software在提交给美国证券交易委员会(SEC)的文件中表示，根据市场研究机构的数据显示，2012年全球互联网广告市场规模达到980亿美元，到2017年，预计将达到1740亿美元。

Marin Software首席执行官克里斯莱恩(Chris Lien)指出，互联网广告市场规模急剧增长，这不仅意味着将产生更多的广告，也意味着广告质量将逐步提高。他说：“在未来几年，互联网广告产业将迎来更多积极的变化。此前，广告被认为是对消费者的一种打扰，但由于相关性逐步提高，预计将有越来越多的人接受并欢迎广告。”

篇8

迄今，全球移动通信用户已超过50亿，互联网用户超过20亿，比十年前的数字增长近10倍。这一高速增长的现象反映了随着时代与技术的进步，人类对信息的需求在急剧上升。同时，越来越多的人希望在移动的过程中利用其碎片时间高速地接入互联网，随时随地获取网上信息，进行互动娱乐、电子商务或者是移动办公。移动通信与互联网相结合的业务已经逐渐展现出其巨大的市场需求，移动互联网产业的发展前景一片大好。

那么，移动互联网产业哪些细分行业具有更好、更快的发展前景，值得创业选择与风险投资的重点关注呢？下面，我想从移动互联网产业链的三大部分出发，给出我对此问题的认识与看法。

首先，运营商基础网络设施建设方面：随着3G业务的进一步普及，网络优化以及网络深度覆盖的需求将会显现得更加明显，其中，拥有较好技术实力的软件企业将展现高投资价值；另外一个就是无线WLAN相关设备制造，WLAN是3G的有效补充，预期未来五年WLAN市场将有大的发展潜力。还有就是终端产品及器件方面：智能手机以及平板电脑产业链的各个环节，比如：产品所用的电池、触摸显示屏、终端操作系统等，都蕴藏着创业、投资机会。鉴于终端产品制造环节处于竞争相当激烈的红海市场，我认为，拥有创新商业模式的终端销售商也值得投资的关注。第三方面就是移动互联网产业链最丰富多彩的应用软件领域，在此领域中，我把预期的热点细分行业按软件功能分类列举如下：

1.工具性应用类，包括：手机搜索、手机杀毒、图片处理软件、导航软件；

2.媒体性应用类，包括：移动数字阅读平台、移动资讯门户网站、新形式的新闻信息平台(比如：微博)

3.娱乐性应用类，包括：手机游戏、手机音乐以及视频网站

4.交互性应用类，包括：语音信箱(微信、米聊)，移动(语音类)论坛、社区

5.商务性应用类，如：移动电子商务平台、移动办公软件。

移动互联网跟传统固定互联网相比，多出一个独特的看点就是，基于LBS的应用—LBS有望在手机游戏、社区平台以及电子商务营销推广中获得重要应用。由此可以预期，基于LBS的创新型应用软件或平台也将是创业、投资的热点领域。

篇9

不过，免费法律咨询显然不是赢了网的最终目的。资料显示，2014年10月上线的赢了网是国内第一家以诉讼为切入点的法律服务平台，其目标是通过竞标模式帮助用户选择最合适的律师，实现效益最大化。换句话说，线上法律咨询服务之后，是希望能“推销”出线下官司中实打实的律师服务，从而构成“互联网+法律”的o2o闭环。

那么，这一o2o模式是否闭合了呢？从创意来看，互联网法律平台确实具备一定优势。一个显著特点是，互联网平台的律师资源能像淘宝店一样，突破原有线下律所律师数量局限，为客户提供更多的建议或意见。据赢了网宣传，其平台已吸引6000多名律师和100多位法学专家顾问，其自有的客管团队也由拥有法律背景的专业人员组成。

同时，电商平台中惯用的比价模式也为“互联网+法律”提供了客户与律师双向选择、利益最大化的机会。赢了网在将线上咨询变为线下服务的过程中，采取“律师竞标模式”。即针对用户提交的案件信息，多名律师同台竞标，输出多个方案，用户可以根据法律意见和报价选择最适合自己的律师。对律师来说，这一竞标模式也能激发起业务探讨的积极性，从而在竞争中提升业务能力。

此外，“互联网+法律”大大提高了找律师的效率。在传统的诉讼中，当事人需要3天-7天才能联系到律师，而从赢了网提供的数据看，用户在线提交需求后，通常会激活15名-20名律师参与案件，最快在1小时内便有律师提交法律意见。据悉，有超过70%的当事人在对比了不超过3个律师的法律意见后就能确定委托意向，近50%的案件在3天内完成委托流程，律师启动工作。互联网的效率显然大大超过线下。

但“互联网+法律”毕竟是新生事物，并且属于专业性最强的一类服务，因此平台搭建、人员管理以及业务模式完善仍有很大的改进空间。举例来说，法律咨询不同于普通的电商购物，对细节的沟通要求远甚于普通事件。那么，移动端的交流平台、碎片化的交流时间，能否满足专业沟通的需要呢？恐怕还得打个问号。

篇10

首先，从下图中可以看到，四年来中国互联网整体市值上涨了300%多，而纳斯达克指数基本没涨。而广告媒体类公司总市值则上涨了700%。证明了中国互联网行业过去四年是朝阳产业。过去四年网民数大幅增长，互联网享受人口红利。现在网民增速放缓，未来中国互联网还有多大空间？是否黄金期已过？

接下来看看有关互联网公司的市值，当年同时起家的四大门户，现在差距已很大。其实过去八年最失败的是新浪。市值一直20多亿，只守着门户，而搜狐和网易都进军了游戏市场，新浪由于管理层不稳定错失历史机遇。但曹国伟翻身当主人后抓住了微博，市值一年翻4倍。搜狐则显得落后了。可见战略和创新决定未来。

最后看看过去几年互联网公司的投资收益率，在过去里四年回报最高的是百度，其次腾讯。其实搜狐回报率比新浪还高。新浪最近涨的好是因为以前做的太差。一年来新浪涨的最好，但搜狐也回报率不错。四年来盛大回报率为87%，一年回报率仅7%，属于战略上失败的。阿里就不用说了，股东第三嘛。小公司前程无忧其实回报率很高。

下图是中国互联网半年回报率，它所带来的启示是，过去半年，中国互联网整体大幅跑赢大盘。但是，可以看出整体指数、媒体类和网游类的走势图形基本一致，可见这轮上涨应该不是业绩盈利本身驱动的，而是概念驱动的，是中国互联网热导致了总体估值的提高。这说明未来必有分化，一定有些资质低劣的公司沾了光跟着上涨的。

前十年中国互联网是靠人口红利。后十年人口红利已过，现在靠的是互联网对传统经济的渗透。