奇怪了，上证指数最近走势和这个公众号(IntBigData)关注人数变化的相关性达0.8
文摘
科技
2024-02-03 20:28
上海
好久没有写公众号文章，今天想起来看了一下关注人数的变化，最近31天该公众号(IntBigData)的人数变化如图所示，看到这个图让我想起了最近的上证指数。![]()
于是，从某财经网站抓取了上证指数，但由于公众号只能看到最近一个月的关注用户数，所以就把上证指数也取最近31个交易日的收盘指数。为了更容易看出这两条序列的相关性，分别对两条序列进行了归一化，并在双坐标上画了一下，可以看到相关度应该是很高。![]()
计算了一下相关度，竟达到了0.805。要知道，为了预测股票市场指数走势，金融市场研究人员在不断地千方百计寻找各种特征，以找到一个和上证指数具有高相关度的序列。从历史到现在被找到的序列有：每天交易所门口的自行车数、股票网络论坛每天发表的贴子数、财经新闻每天的条数、甚至运用了深度学习计算每个帖子的情绪进而得到每天的情绪值，但是效果都不理想，相关度大概不会超过0.6。所以本公众号(IntBigData)的关注人数为什么和上证指数的走势能达到0.8的相关度？从大数据的角度看，很多会认为这是伪相关，因为我们想不出两条序列之间之间有任何的联系。这是一个关于爬虫、互联网大数据、人工智能安全的技术型公众号（IntBigData），也并非财经类公众号。但是伪相关就真的没有用了吗？也许数据背后有相同的本质，只是我们无理解而已。剖析一下公众号关注人数的变化机制，也许可以对两者做更深入的思考。我最近一段时间来没有写文章，微信平台向微信用户推荐以前发送文章的概率会大大降低，但是这些文章值得一看，也许有人翻阅了公众号历史信息，感觉文章不错就把文章分享出去，从而引来一定的关注人数增加。但之后，缺乏平台推荐机制，光靠偶尔的分享就很难维持，所以在没有新文章的情况下，总体上关注人数会下降。对比股票市场，微信公众号平台应该类似于股票市场监管机构，偶尔出台利好政策，但不能长久。分享公众号文章的用户类似于大机构，也能促使市场转好，但能力总归有限。所以，为了扭转关注人数下降，根本上要多写好文章，大家多分享推文，平台推荐给更多的用户。所以，股票市场要怎么才能变化，也许可以从这里得到启发...![]()
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