智能化数据工具,真的能帮助股民更好进行投资吗

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股市行情起起伏伏,如何能帮助用户更好得进行投资理财,这是每个券商app产品经理在思考的问题。从17年下半年开始,互券行业吹起了打造智能化数据工具之风,各家券商纷纷效仿。此类产品也作为增值服务,成为平台寻找非佣金收入增长点。今天借此和大家一起来探讨下这类数据工具的价值以及后续发展。

什么是智能化数据工具

智能化数据工具,利用行情数据、财务数据、研报数据等基础数据进行量化计算处理,辅助用户进行选股、择时、交易和综合复盘的策略工具。

举例说明:相似k线,通过找出历史上出现过相似形态走势所有k线,从而辅助用户判断后续走势

首先我们解决一个最核心的问题:这类产品解决了什么用户在什么场景下的什么问题,带给了他们什么价值。

1. 什么用户?

中国广大股民,俗称韭菜。韭菜千千万,但是他们几乎都有很多通性:跟风,追涨杀跌。

证券市场的股民主要分为以下几个派别:

(1)技术分析派

他们依靠k线图去预测股价的未来走势,认为价格充分反应了市场所有行为信息,价格以趋势的方式演变,历史会重现

心法:技术指标、时空、形态、玄学

招式:

  • K线分析
  • 图形分析
  • 量价分析
  • 均线分析
  • 技术指标——MACD/boll/KDJ

理论体系:

  • 艾略特波浪理论
  • 江恩理论
  • 缠中说禅
  • 伏羲八卦、
  • 奇门遁甲(玄学)

如果证券市场中有100个投资者,那么起码有30~40个人属于技术分析派的,当之无愧的证券市场第一大帮派,他们根据k线波动来推算后续行情走势,指导投资建议,但图形形态或趋势容易变化,强调与人博弈,赌性强,容易大起大落,短线操作的投资者最爱。

(2)事件驱动派

他们认为股价涨跌受到事件影响,股票反映人们对价值的映射,市场永远都是对的,股价反映了基本信息面。

心法:主题炒作、环球宏观投资、公司事件投资、业绩估值。

招式:

  • 牛市炒主题,熊市杀概念
  • 马歇尔需求弹性分析
  • 相关性分析
  • PEG

事件驱动派,作为证券市场上的第二大派别,派别核心打法是买大家认为会涨的股票,而不是买自己认为会长的股票,此方式考虑到了人的情绪、基本面情况,但是我们大A股的风向是不能完全理性的角度来分析,比如:文章出轨,伊利股份大跌;2月14日情人节,东方宾馆涨停,海南橡胶大涨……

A股的逻辑特别奇怪,你在猜别人,别人也在猜你,如何与市场博弈是非常考验投资者的心智的。

(3)博弈派

他们认为股票的本质是筹码,庄家/主力决定股价的走势,炒股要听D的话。

心法:打板、跟庄家、轮动、题材、政策走向。

招式:

  • 龙一识别法
  • 龙虎榜分析
  • 筹码计算
  • 政策投资
  • 打涨停板

如何判断庄家在操盘,如何把握好跟庄买入的时机和要点这些都是博弈派需要修炼的功力,博弈派企图跟着庄家走,但却容易反被庄家套牢,在于庄家的的博弈中能胜出的人都是真英雄。

(4)价值投资派

他们认为股票终将反映公司的内在价值,以证券的内在在价值为基准,低于价值买,高于价值卖,就是常说的怎么用0.5元的买价值1元的东西,再以2元卖掉它。

心法:套利、低估、成长.

招式:

  • 内在价值
  • 边际效应
  • 财报分析
  • 低估价值投资

价值投资应该是非炒股用户最熟悉的词了吧,这得意于其忠实的推广者,著名的投资家巴菲特和查理芒格,但此派武功确是最难学的,不仅需要掌握大量的学科知识而且需要练就强大的内心,在实践中需要独立思考,不从众,反人性。虽然大家都在积极倡导价值投资,可是能做到并坚持下去的人寥寥无几。

以上的四大派别是我国散户市场上最常见的投资派系,其中技术分析和事件驱动派占据了60~80%左右,剩余的份额由博弈派和价值投资派均分。不过股民也经常互相转移派别或同时修炼几大派别的武功。

2. 在什么场景下解决什么问题

股民投资三大终极难题:选择、择时和建仓

怎么选股票 (选股)

  • 场景:用户自行研究之后,发现同时满足几个指标的股票后续可能出现上涨趋势;
  • 探索:给所有股票打上特定标签,支持用户自定义筛选或组合多种情况筛选股票数据(比如技术指标、财务指标等)。

怎么买卖股票(择时)

  • 场景:关注的公司最近发生了重大事件,不知道是否会导致后续走势下跌,是否现在应该卖出;
  • 探索:通过回看历史,回测本股或者同行业之前发生类似事件之后股市走势,辅助用户择时判断。

投入多少钱(建仓

  • 场景:手上同时持有多只股票,但是只有一只股票涨势喜人,是否要卖掉其他然后重仓这一只股票;
  • 探索:分析市场上类似持仓且高收益的用户数据和操作轨迹(包括仓位管理、行业分布、股票数据等),来提供用户进行判断。

3. 带来什么价值

一说到投资的价值,大家的第一反应肯定是赚钱,但是投资理财不是简单的一次性行为,他是动态的长期过程。在这一过程中用户的需求是不断变化的,平台需要做好引导,挖掘到用户每个阶段的诉求,从而给他们带去价值。

以下用举例的方式来阐述,针对不同的用户通过智能化数据工具获得的价值。

场景:小a对于炒股完全是赌徒心态,希望通过短线操作,能快速赚一波小钱,这对行情的实时获取的要求非常高,但他没有办法每一秒钟都盯着大盘。

价值:用户会对盯盘的要求会比较高,最好能实现自动盯盘交易、量化策略交易,按照自己的意愿进行ai化操作,那么相关的这类盯盘和ai交易的产品工具就能给他们带去方便、快捷、高效的价值。

原来的券商App只有简单的个股预警,系统根据用户设置的股票涨跌幅和涨跌价进行消息通知,然后用户再自行下单操作。这种预警维度太过单一,而盯盘类数据工具可以提供多维度的盯盘方式,甚至支持用户自定义维度。

但只盯盘对于短线操作者还是远远不够的,行情瞬息万变,待消息触发再操作已经晚了,条件下单则能支持系统自动下单交易,也可以设置复杂的交易策略,比如:网格交易等等。

智能盯盘

条件下单

注:条件下单的策略开放程度视各家合规而定

场景:小b入市已经有一段时间了,也进行了好几次的交易操作,但是每次操作都比较情绪化,交易完后又懊悔不已。

价值:用户对于炒股比较感性,缺乏理论支持,希望可以更好的分析股票和理解操作行为,平台可以分析用户的历史交易行为给出相应的投资分析报告,引导用户更好的进行决策交易,减少了盲目行动。

持仓分析主要从两方面分析:一是个人用户的数据统计(包括用户的选股、择时、建仓、风控等能力分析);二是对比内同类操作的高收益用户数据,通过两方面的数据给出相应投资建议。

虽然账户分析作为投后复盘的一个重要环节,但在券商APP产品里面相对比较缺失的,目前这块的设计还停留在的账户数据呈现上面,受历史原因影响,各家券商多账户的数据计算都有一些问题,后续本人将针对这个问题单独写一篇文章,就不再这里过多阐述了。

持仓分析

对于给用户带来的价值,除了针对不同派别,在其实操的时候提供更多的辅助产品之外,我们还应该关注到用户投资的整个流程中,给予更多的兴奋型的产品体验满足用户。

总结

数据化工具发展到今天,各家券商平台基本都完成了卡位战,但是如何找准发力点,突破产品同质化的问题呢?是否只要我们根据上文提到场景去满足用户提出的这些需求,就能赢得他们的喜欢呢?

令人沮丧的是,用户的大多数需求已经被满足了,如果我们的产品仅仅是满足用户的需求是远远不够的,而是需要不断探索用户内在核心诉求,制造、刺激用户潜在欲望。

目前行业各家产品几乎都停留在第一层面,直接解决用户需要数据的问题,就像一个小助手,按照用户的意愿把资料整理好而已,但是用户需要的内在、核心需求确触及甚少。

(1)表面需求

最外在的层面,直接满足用户的当下的需求:用户需要加工好的数据。

比如技术指标派用户,他们去查看不同的技术指标的买卖点的时候,需要逐一计算不同的股票对应的不同指标数据,这种计算量非常大,这个时候用户就希望有产品能算好指标,减少他们计算和操作的成本,那一款帮助用户回测数据的工具就能满足用户需求。

找准一个受众面的用户群体,按照投资流程(投前、投中、投后)选中侧重环节,提供相应的解决方案。目前行业基本都发力在投前环节,投中的策略交易因为涉及到一定的合规风险问题,布局的竞品不多,投后将是后续布局的重点,各家已经开始往这块发力了。

(2)内在需求

内在的深层需求:引导、辅助用户的投资决策。如果我们的产品关注点只是放在了第一个层面,那么顶多只能完成行业卡位,想要赢得用户喜爱胜算不大,我们需要往下深探,去解决用户的更内诉求。

比如获取技术指标计算的需求,计算数据只是表面的需求,用户是希望去验证技术指标是否靠谱,按照这个操作是风险多大,是否应该和其他基本面的结合起来判断,产品能帮助其决策分析。

根据用户的投资行为分析用户在选股、择时、仓位管理等多方面的能力,从而提出一整套完整的建议方案给到用户,引导用户去复盘其投资行为,优化后续操作。

(3)核心需求

关乎用户为什么需要这类产品的本质诉求:用户希望能提升投资能力,但是没必要而成为一名专业的投资规划师。

核心需求是关于为什么的问题。投资是一门广泛的学科,投资到了最后就不只是操作层面的学习,更多是人性的博弈,需要战胜欲望,做到知行合一。虽然这些数据工具不能直接告诉用户买什么股票能赚钱,但是他可以更好辅助、引导用户去思考投资这门学问,

用户在投资过程中无时无刻都存在着矛盾,交易前的纠结、兴奋、无奈,交易后后悔、伤心、愤怒等各种情绪。用户希望可以通过提高投资能力来减缓这种复杂的情绪,但是学习的成本如此高,而这类工具要做到就是缓解用户的阵痛, 扮演一个全投资流程的投资分析师辅助用户进行投资。

如果我们想要去做好这类产品,那么就应该结合外在、内在、核心三个层面的解决方案,只有这样才能实现平台自身的价值,看完整篇文章,您是否对数据工具有新的理解了呢?欢迎大家随时交流。

注:产品截图是随机选择,不作为推荐产品建议。

 

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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