大数据背景下金融投资者行为分析

陈媛

摘 要：近年来随着我国互联网金融和大数据的兴起，以及我国金融改革的不断完善，金融效率和交易结构都在发生着深刻变革。然而不可忽略的是，越来越多的投资者在获得大数据发展带来极大便利的同时，也面临着一些不成熟的投资决策所带来的风险。本文从行为金融学角度出发，深入分析我国互联网和大数据背景下投资者心理行为现状，并对投资者的行为进行分析，提出了在行为金融视角下的四个投资策略，以及基于行为金融给出了一些投资的建议。

关键词：互联网金融;大数据;行为金融;投资行为

一、行为金融理论概述

（一）行为金融理论。行为金融学的产生与传统金融学理论的缺陷有关，如现代投资理论、资本资产定价理论和期权定价理论等都认为投资者有完全理性和风险厌恶的特征，无法摆脱“理性经济人”的假设。随着金融研究的深入，证券市场中的一些现象无法用传统金融理论解释，原因是“理性经济人”的假说是不符合实际的，过于理想化，许多学者意识到仅仅依靠传统的金融理论已经不能准确解释投资者行为。行为金融学认为人虽然是理性的，但是这种理性是有限的，人们的认知水平决定了人的非理性决策，其核心内容是前景理论和有限套利理论。

（二）大数据。大数据是近些年出现并迅速走红的一个词汇。伴随着区块链、人工智能以及大数据的不断应用，金融科技在全球不断深化发展。相比于传统金融，基于大数据背景的行为金融学的更考虑行为数据、情绪的新金融科技能够在领域内更好地实现金融作用，促进金融市场宏观经济的深层发展。在账户数据和互联网金融数据中，投资者的个人信息数据、逐笔证券交易数据、资产数据、家庭成员信息数据、投资者之间的互动数据、投资者的网络借贷数据，都可以被清晰的展现出来。

二、大数据背景下投资者行为

（一）过度自信。心理学实验表明，过度自信主要源于人们对未来预期的乐观态度，人们倾向于高估自身的能力或者高估自身所拥有信息的精确性。目前，已有许多研究将过度自信引入金融市场学的研究领域。在早期的经典研究中，有学者将过度自信归因于人们的定位和判断所造成的行为偏差，提出“自我归因偏差”假说：人们倾向于将成功归因于自己的能力，而将失败归因于气运不佳等外部因素。具体而言，将过度自信视为投资者普遍存在的心理偏差，会引发股价的过度波动以及错误定价，降低市场的有效性。“过度自信”是中国证券市场投资者， 尤其是中小投资者普遍存在的心理。

（二）羊群效应。羊群效应又称从众心理，指的是一种从众行为。经济学里经常用“羊群效应”来描述经济个体的从众跟风心理。羊群是一种很散乱的组织，平时在一起也是盲目地左冲右撞，但一旦有一只头羊动起来，其他的羊也会不假思索地一哄而上，全然不顾前面可能有狼或者不远处有更好的草。在资本市场上，单个投资者经常会观察同类投资者的行为，并采取类似的投资行为。当证券投资者处于金融市场时，由于缺乏相应的经验和对局势的判断，投资方向不清晰，在这种情况下进行投资，很容易会出现羊群效应。

（三）认知偏差。认知偏差是指人们的认知受到心理因素的影响，偏离理性认知。投资者一旦形成一个信念较强的假设或设想，则会把附加证据错误地解释得对该假设有利，而不再关注支持或否定这些已定设想的新信息。证券市场中主要出现的是典型示范偏差，即投资者在观察市场时，将不确定现象作为主要投资依据，使投资者的行为产生偏差。这主要是因为投资者没有专业水平，投资时不理性，以证券市场上片面的信息作为投资依据使投资者对市场的了解下降，降低投资者获得收益的可能性。

（四）过度交易。过度交易即投资者交易频率过高的一种投资行为，其行为往往是为了通过不断交易而套取利润，然而过高的换手率往往并不能使投资者获得更多利润。统计表明，换手率和交易频率与账户平均收益成反比，在考虑交易成本后，频繁交易账户的平均收益将远低于市场平均收益。这种交易行为在全球各大证券市场都有出现，我国则尤为明显。导致互联网金融投资者出现过度交易的原因有以下三点。第一，信息化的金融机构带动了互联网理财的井喷式发展。第二，P2P网贷过低的门槛和监管缺失。第三，互联网的便利性易滋长投资者的过度自信心理，产生易获得性偏差。

三、行为金融视角下的投资策略

基于行为金融的投资策略是利用投资者心理偏差引起的对市场未来获利能力的偏差，并引起股票价格的错误定价，由于投资者行为模式改变得较慢，从而为利用这种偏差进行套利的投资者提供了机会。目前比较具有代表性的投资策略有逆向投资策略、动量投资策略、成本平均策略、时间分散策略、量化投资策略等。

（一）逆向投资策略。逆向投资策略在行为金融中是运用比较成熟的投资策略。它是利用投资者的噪声交易、从众行为、过度自信等非理性行为导致的证券市场的过度反应，购买过去一段时间表现糟糕的股票，并卖出同期表现良好的股票，以此获得收益的投资方法。在投资决策过程中，投资者常常看重公司近期的表现，并据此来预测未来的投资收益，导致投资者对新的信息反应过度，低估业绩较差公司的股价或者高估业绩较好公司的股价，使股票价格偏离其内在价值。随着投资者认知偏差的修正，股票价格会慢慢趋近于其真实价值，因此投资者可利用逆向投资策略获得超额收益。

（二）动量投资策略。动量投资策略又称惯性投资策略，它是利用动量效应所表现的股票在一定时期内的价格粘性，即在过去一段时间内表现较好的股票在未来一段时间仍能延续涨势。由于人们存在自我归因、锚定效应等认知偏差，导致了他们对公司盈利等信息反应不足，股票价格需要较长时间才能恢复到其真正价值，此时投资者可以买入具有上涨空间而卖出仍有继续下跌趋势的股票来进行获利。

（三）量化投资策略。量化投资策略是采用数量化模型的方法，并使用计算机的编程语言实现选股程序化的投资策略。相比于传统的投资方式，量化投资的科学分析方法依赖于海量的历史数据，关注更多数量的股票，从中得出相对可靠的统计规律，挑选出有效的因子，进而建立能够获得超额收益的量化选股模型并进行相当广度的量化交易。量化投资策略可以在一定程度上减少投资者情绪波动的影响，避免投资者在市场极度狂熱或悲观时做出非理性决策。

四、基于行为金融的投资建议

互联网金融作为一种新型金融业务模式，在整个金融领域发挥着越来越重要的作用，其中作为互联网金融的重要参与者，投资者的理性交易无疑是互联网金融储蓄发展的重要砝码。但通过上述分析得知，投资者受到信息偏差和自我认知影响，产生的非理性投资行为为投资市场增添了不稳定风险。由此提出在大数据背景下投资者进行金融投资的相关建议。

首先，投资者应提升投资经验并正确认识市场风险，树立正确的网络投资维权意识。广大投资者需要学习领悟证券投资技巧，了解除基本面分析外的技术分析方法，丰富投资工具和投资期限多样性，提升证券组合分散风险能力。其次，监管部门应健全投资者保护机制，并根据证券市场的实际情况完善法律法规，从而维持金融市场的稳定。最后，证券投资机构应为投资者提供优质服务。将合适的产品推荐给合适的投资者，最重要的是使其正确认识投资中的风险，提供合理化的投资建议。

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