智能投研：爬虫与大数据在金融领域的应用

"广发证券的研究报告探讨了爬虫与大数据在投资研究（投研）场景中的应用，强调它们如何为价值发现提供线索。报告由广发证券金融工程团队撰写，介绍了资产管理机构如何利用大数据辅助投资决策，并提到了Python在大数据技术中的重要角色。报告还阐述了传统投研方法与智能投研的区别，特别是在数据获取方面的变革。" 1. 投研场景中的大数据应用： - 大数据分析可以帮助资产管理机构通过各种来源（如卫星影像、社交媒体、新闻等）获取信息，以预测企业运营状况或市场情绪。 - RSMetrics利用卫星影像监控停车场车流，CargoMetrics通过监测航运数据来研究市场动态。 - iSentium借助推特情绪指标进行市场择时。 2. Python在大数据中的角色： - Python是当今最流行的编程语言之一，尤其在大数据领域，它被用于网络爬虫、自然语言处理（NLP）、数据科学、以及办公自动化等。 - JP摩根要求新入职分析师学习Python，反映了金融行业对数据分析能力的需求。 3. 爬虫技术： - 爬虫是自动获取网页内容的程序，可以模拟人工操作，大量采集网页信息，提高数据收集效率。 - 广发证券通过爬虫获取公司公告、研究报告、股吧舆情等另类数据，用于更深入的分析。 4. 文本挖掘与数据科学： - NLP技术用于分词、语义理解、情绪分析等，帮助解析和理解收集到的大量文本信息。 - 结合统计分析、机器学习和数据可视化，爬取的数据可以转化为洞察力，支持投资决策。 5. 应用实例： - 广发金工的研究涵盖了网络舆情对概念轮动、行业轮动、大类资产配置的影响。 - 个股新闻热度、财经门户选股、热点题材动向以及社交网络情绪（如股吧、微信、雪球和网络搜索热度）都是大数据分析的重要应用场景。 综上，大数据和爬虫技术在金融领域的应用日益广泛，它们不仅改变了传统的投研方式，而且通过深度挖掘非结构化信息，为投资者提供了更全面、实时的市场洞察，从而助力价值发现。