京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据全面助力主动投资管理
随着互联网和基金理财业务的交叉融合,运用大数据进行投资的探索也在深入发展。近日,银华基金正在发行的银华大数据基金以“大数据择时”+“大数据选股”的投资特色备受市场关注。银华大数据拟任基金经理张凯表示,该基金有两大择时策略、四大选股策略,模拟运行的整体业绩乐观,体现了大数据应用于主动投资的比较优势。
两大择时策略降低系统风险
据了解,市场上已有的大数据基金多是被动指数型基金,通过高仓位被动跟踪一个大数据股票指数进而获取投资收益。
张凯认为,当前市场上的大数据指数基金多是在选股上运用大数据,但在择时上没有应用大数据,缺乏择时策略,而银华大数据基金是主动管理型基金,同时将大数据应用于选股策略和择时策略。
他说:“大数据基金如果不做择时,一直高仓位运行,尽管选股业绩优秀,但在发生系统性风险时仍将损失惨重。我们的新基金引入大数据择时策略后,就可以避免股市大幅调整时基金净值的大幅回撤。”
具体而言,张凯表示,银华大数据基金有两大类择时策略:第一类是基于宏观及行业景气度数据,包括货币供应量、流动性、经济同步指标、先导行业景气度等;第二类是基于市场行为及情绪数据,包括基金仓位、期指持仓及升水率、股票账户活跃度、分析师情绪等。
“基于宏观及行业景气度的数据对应的是中长周期的择时策略,基于市场行为及情绪的数据对应的是短周期的择时策略,两个策略影响权重各为50%,共同决定基金组合的仓位和大类资产配置,在择时上实现了长周期与短周期的均衡,提升了策略在不同市场波动下的稳定性。”他说,考虑到A股市场震荡多变,该基金将平均每月根据择时策略做出一次资产配置调整。
四大选股策略创造超额收益
大数据择时策略可以帮助规避系统性风险,而大数据选股策略则决定了基金的长期投资业绩。
据张凯介绍,该基金的选股策略分为四种,即股票关注热度策略、分析师荐股策略、财务多因子策略和公告事件驱动策略。这四种策略对应四类数据来源和四种投资逻辑,股票关注热度策略选择互联网关注度高的强势股票,卖方分析师推荐策略选择被最多优秀分析师推荐的股票,财务多因子策略选择基本面质地优良且低估最多的股票,公告事件驱动策略选择出现驱动股价走强的突发事件的股票。
张凯认为,在不同的市场环境和风格下,不同策略的短期表现可能各有不同,多数据源对应多策略的机制可以弥补单一策略的短期失效,并形成业绩互补,保证整体投资业绩的持续性和稳定性。此外,基于不同数据来源的策略相关性较低,更分散化的投资能够降低组合的整体风险。
谈及该基金数据源的特色,张凯特别提到卖方分析师数据:“我们的分析师荐股数据是公司独有的优势,公司搭建了分析师推荐股票自动化采集系统,我们会根据分析师荐股的长期业绩表现筛选出优秀分析师,并根据优秀分析师推荐的股票,自动构建股票组合,第一时间将分析师的研究价值转化为投资业绩。”
模拟运行年化收益可观
在张凯看来,相对于传统投资,大数据投资具备四大优势:一是股票覆盖面更广,利用大数据可以覆盖A股市场的所有股票;二是信息处理能力强,大数据投资能够分析基本面和非基本面的海量数据;三是投资策略更为多样化,大数据投资能够解决传统投资策略单一化和同质化的问题;四是避免人为主观性,大数据投资策略完全以数据为本,更为客观公正。
张凯介绍,该基金2010年就开始模拟运行,整体业绩可观。他说:“根据我们大数据基金之前的模拟运行,该基金的总体收益还是不错的,由于具备择时策略,2010年至今,年化收益可观,净值回撤较小,业绩长期稳定向上。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26