4月1日，周二。深受美國投資者歡迎的股票分析網(wǎng)站SeekingAlpha，不論投資回報還是盈利預測，表現(xiàn)皆遠勝華爾街分析員和財經(jīng)媒體。隨著群眾外包”迅速入侵，金融世界變天之日恐不在遠。

上月中，老畢提及二事：一、英國政府在一份報告中指出，按照電腦交易系統(tǒng)的發(fā)展勢頭，金融市場對交易員需求日減，相關職位十年后必遠少于今天；二、隨著人工智能不斷自我完善，證券業(yè)的其他崗位，諸如分析師、研究員，同樣大受威脅。

獲Google等金主鼎力支持的哈佛博士生DanielNadler，開發(fā)出集資料搜集、處理與分析功能于一身的電腦程序Warren，既有問必答又能提供買賣建議，活脫就是一個沒有軀殼的證券分析員。Warren的終極任務是把分析員集體趕出華爾街，由它這個電腦股神”取而代之。

香港城市大學資訊系統(tǒng)學系助理教授陳海亮，最近與美國普渡大學和佐治亞理工學院三位學者合力進行了一項研究，發(fā)現(xiàn)立足于群眾智慧的股評，較閉門造車的專業(yè)證券分析更具點石成金之效，報告的標題就叫《群眾智慧：透過社交媒體傳播的炒股意見之價值》。

四位學者以基地設于以色列、每天活躍訪客在50萬至100萬之間的熱門股評網(wǎng)站SeekingAlpha（以下簡稱SA）為研究對象，觀察以各種筆名替網(wǎng)站撰寫股票分析的群眾提及的股票，于文章面世后數(shù)月相對同類股份表現(xiàn)孰優(yōu)孰劣。他們采用量化手法，以負面”字眼在整篇文章所占比率，替作者分析的股票定調(diào)。負面字眼高于特定比率被視作看空，低于則被視為看多。

定性完畢，四位學者隨即跟進文章面世后相關股票的回報表現(xiàn)。結(jié)果顯示，SA文章和社群回應負面字眼比率愈高，相關股票于隨后三個月的走勢有較大可能遜于同類股份；反之亦然。研究覆蓋期從2005至2012年，樣本數(shù)量約10萬。

根據(jù)研究結(jié)果，陳海亮等人構建出四個模擬股票組合，按SA社區(qū)喜惡多空兼施，買入負面字眼比率最低的股票，沽出負面字眼比率最高的公司。結(jié)果顯示，2005至2012年，四個模擬組合回報雖略有差異，但全部錄得正數(shù)，平均回報約40％。而同樣時間標普500指數(shù)八年升幅僅17％，明顯不如SA。

這說明，透過社群互動傳播的股票投資訊息，具有價值上的重要性；假以時日，不難發(fā)展成像維基百科一樣的公眾資訊平臺，威脅利益沖突無處不在的華爾街證券分析世界。

老畢對SA印象不壞，尤其喜歡部分寫手對流通性低的冷門金融產(chǎn)品如CLO和優(yōu)先股的評述。這類分析較難從其他媒體接觸到，別具參考價值。不管如何，從盈利預測服務不斷從華爾街大行流向Estimize一類群眾外包平臺可見，證券業(yè)大變天只是時間問題。