京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
跨界掘金“大数据” 基金也玩“互联网+”
近期,不少公募基金联合专业互联网企业已经或酝酿发行“大数据”基金,给基金印上了深深的“互联网+”烙印。人们不禁要问,究竟什么是“大数据”基金,它又能为投资者带来怎样的回报呢?
选股标准是什么?大数据说了算
目前,市场中已有多只跟踪不同大数据指数的基金。据不完全统计,其中既包括银河定投宝、广发百发100指基等已经发行一段时间的基金;也包括即将发行的南方大数据100基金;此外,博时基金也将推出两只与淘金100指数挂钩的基金产品。
值得研究的是,这几只基金挂钩的数据在选股模式中各具特色。其中,广发百发100指基挂钩的是百发100指数,该指数由百度与中证指数公司、广发基金合作推出,业内人士表示,其最大的特点就是引入了“投资者情绪指标”。何为“情绪指标”?根据官方解释,当某只股票被搜寻的时候,意味着有投资者对这只股票产生了关注。因此,股票在百度的搜索量某种程度上就可以反映投资者目前关注的股票以及投资偏好。将这样的因子加入到传统的量化模型中,就能优化选股模型。
而银河定投宝追踪的中证腾安指数是国内第一家由互联网媒体与专业机构编制发布的A股指数。业内人士表示,与百度百发的思路不同,该指数并没有利用互联网引入模型因子,而是利用腾讯微博的影响力挖掘了一大批来自于财经媒体、证券投资、资本运作、行业研究等不同领域的专家以甄别股票。
即将发行的南方大数据100基金挂钩的则是i100指数,该指数由南方基金、新浪财经和深证信息公司联合推出。据介绍,该指数综合财务、市场驱动、大数据三大因子形成选股策略,通过对财经领域的“大数据”进行定性与定量分析,同时考量股票基本面与市场驱动情况,精选出综合排名靠前的100只股票组成指数样本股。
此外,上周“新鲜出炉”的中证淘金大数据100指数则是由蚂蚁金服、博时基金、恒生聚源及中证指数共同发布的全球第一个电商大数据指数。其官方资料显示,该指数是基于海量的电商交易数据,经过大数据与金融的碰撞后,产生的全球首个电商大数据指数产品。该指数量化投资模型由行业景气指数、财务因子、市场驱动因子等构成。
量化模型创新 最终还需市场检验
值得注意的是,相较于传统指数,大数据指数调整周期普遍较短。例如,i100指数、中证淘金大数据100指数和百发100指数的换股周期均为1个月,而像沪深300指数这样的传统指数,则是每半年调整一次成分股。业内人士表示,大数据指数样本股调整周期缩短,可以起到摊薄风险、提高收益的作用。
事实上,国外也已经有运作得颇为成功的先例。在2012年7月,保罗·霍廷(Paul Hawtin)成立基于推特(Twitter)、新闻媒体信息等数据进行交易的对冲基金。根据CAYMAN ATLANTIC在其官网披露的基金历史收益数据显示,截至2014年10月,该基金的累计收益率达到51.05%,年化收益率超过20%,在基金运行的28个月中有24个月获得了正收益,最大回撤为-0.33%。
那么,神乎其神的大数据基金真有那么厉害吗?它是不是基金公司用来吸引投资者的营销噱头呢?对此,数米基金研究部主管王炜表示,大数据基金并不仅仅是一个营销噱头,“而是一种创新的量化决策模型”。他指出,大数据紧紧依靠数据、同时创新量化模型,确实可为投资者带来实实在在的好处。德圣基金首席分析师江赛春则表示,虽然现在许多基金都冠以“大数据”头衔,但是“不一样的数据来源和操作方法带来的指数、投资决策是不同的”。因而并不能说所有大数据基金都很好,“最终还是需要市场对其进行检验”。
对于“大数据”基金的流行,江赛春也提出了质疑:“大数据基金的数据来源平台非常多样,不同的平台有不同的用户,我们并不知道数据是怎样被处理的,也不知道基金公司在挖掘数据后是否会加以处理再推出市场。”他认为,基金公司在挖掘数据后,如果再经人工加工,“那数据就会失去原本的意义”。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05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