
百度大数据渗透至金融业 最强大脑将影响投资风格
以拥抱移动时代,打造人与服务连接的移动开放平台为主题,“百度世界大会”再次成为各行业关注的焦点。今年大会推出的“百度直达号”和“百度筷搜”等新技术新硬件,彰显了百度移动大时代的战略布局。
其中大数据一直是百度引以为傲的核心竞争力,成为百度世界大会背后的最强大脑,其应用还率先渗透至金融行业,进入大数据引领的投资新时代。以百度大数据为编制核心的中证百度百发100策略指数发布以来取得了不错的收益表现,今年以来累计收益逾40%,跑赢传统指数,跟踪该指数的基金产品也已经近在咫尺,普通投资者利用大数据进行投资即将成为现实。
大数据与金融业碰出“火花”
广发基金联合中证指数公司、百度推出的百发100指数,通过采用量化算法构造基于百度互联网金融大数据的综合情绪模型进行指数选样。这一举动被业界看做大数据与国内金融行业的首次“碰撞”结合,具有重要的里程碑意义。
“一直以来,指数的创新,通常是围绕着权价方法和方式进行的,百发100指数首次创新性引入百度金融搜索和用户行为数据,通过搜索数据和用户行为数据的引用,能够更加准确地捕捉投资者行为对股票价格变化的影响。”中证指数公司总经理马志刚表示,百发100指数不仅是一款真正意义上的纯正的大数据指数,更是意味着这是对指数现有研发模式和研发基础创新的模式,在此过程中,指数已从最初的市场基准,演变成为指数管理、风险丰富等等的有效分析。
市场普遍认为,互联网企业主要负责下游渠道拓展,并未真正进入上游的产品开发和设计,是互联网金融领域里的“天花板现象”。百发100指数首次打破了互联网金融的“天花板”,让互联网企业真正参与到了权益类投资产品的开发和设计环节,这一结合碰撞出的“火花”也是惊人的。
百发100指数开创投资新模式
据了解,“百发100”指数在编制上主要考虑了三类指标,即财务因子、动量因子和金融大数据因子,综合考虑上市公司基本面、二级市场的表现特征和互联网大数据所体现出来的投资者参与特征,最后选取基本面情况较好和投资者关注度较高,同时有动量和反转比较高的股票。
事实上,从百发100指数的成份股来看,“大数据”的筛选也带来了良好的投资价值。根据最新一期的统计,从“百发100”指数100只股票的行业分布来看,相比沪深300指数,“百发100”指数行业结构分布更加均匀。其中金融地产权重较沪深300的38%显著更低,只有18%。在可选消费、信息技术、工业等行业方面,“百发100”指数相比沪深300明显高配,这些行业更多代表了当前经济结构转型的重点行业。从权重分布来看,“百发100”指数的样本股更能代表我国经济转型中新兴行业股票的业绩表现,投资潜力更大。
广发基金表示,基于百发100指数的指数基金已经着手开发,预计将于10月底推出,未来广发基金还将联合百度及中证,推出绝对收益类产品、增强型指数产品、量化对冲产品等。可以说,百发100指数的出现,为投资者提供了和“首富们”一样掘金大数据的投资利器。
大数据金融模式提升空间巨大
目前,百度的移动战略已见成效,首当其冲的是移动营收快速增长;其次是公司股价的不断攀高。依据百度的公告显示,今年一季度,来自移动端的收入,已经占到整体收入的25%。2013年第四季度的数据显示,百度的移动端营收占比达到20%。据悉,百度股价在今年4月7日达到2014年谷底之后,一路反弹,最新股价涨至190.68美元/股,直逼200美元。
据悉,百度内部对金融期待很高。谷歌在金融领域的收益大约为40亿美元,占10%左右,而百度还不到1%,因此,其商业模式具有较大提升空间。
百发100指数掀起的或只是大数据金融图像的一角。2013年以来,大数据、搜索引擎、云计算、互联网技术得到了广泛应用,在信息不对称,提升金融资源配置效率等等,极大的促进了金融业模式的发展,未来将继续带来金融业新模式和新业务。百度商业分析部总监李忠军表示,互联网大数据的有效挖掘将有利于将把握整个互联网金融行业的动向,助力金融和互联网的深度融合。同时,互联网行业和传统行业相互渗透、相互融合和创新,有望为客户带来更大的价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18SPSS 赋值后数据不显示?原因排查与解决指南 在 SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)数据分析过程中,变量 ...
2025-07-18在 DBeaver 中利用 MySQL 实现表数据同步操作指南 在数据库管理工作中,将一张表的数据同步到另一张表是常见需求,这有助于 ...
2025-07-18数据分析师的技能图谱:从数据到价值的桥梁 在数据驱动决策的时代,数据分析师如同 “数据翻译官”,将冰冷的数字转化为清晰的 ...
2025-07-17Pandas 写入指定行数据:数据精细化管理的核心技能 在数据处理的日常工作中,我们常常需要面对这样的场景:在庞大的数据集里精 ...
2025-07-17解码 CDA:数据时代的通行证 在数字化浪潮席卷全球的今天,当企业决策者盯着屏幕上跳动的数据曲线寻找增长密码,当科研人员在 ...
2025-07-17CDA 精益业务数据分析:数据驱动业务增长的实战方法论 在企业数字化转型的浪潮中,“数据分析” 已从 “加分项” 成为 “必修课 ...
2025-07-16MySQL 中 ADD KEY 与 ADD INDEX 详解:用法、差异与优化实践 在 MySQL 数据库表结构设计中,索引是提升查询性能的核心手段。无论 ...
2025-07-16解析 MySQL Update 语句中 “query end” 状态:含义、成因与优化指南 在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,开发者和 DBA 常会 ...
2025-07-16如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11