京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
首个电商大数据指数面世 大数据“碰撞”金融带来什么
淘金100的模式证明,当数据、技术与平台渠道成为金融业务的核心要素之后,互联网和金融的结合,确实能够产生深刻的“化学反应”,孕育出新的互联网金融产品。
用大数据指导投资策略,一直是很多投资者的梦想。现在,互联网与金融的深度融合,终于让梦想照进现实。
蚂蚁金融服务集团、博时基金管理有限公司、恒生聚源及中证指数日前共同发布全球第一个电商大数据指数——中证淘金大数据100指数(简称“淘金100”)。同时,基于淘金100指数开发的相应的公募基金产品随后也将在市场推出。
所谓指数,是根据特定标准采样部分股票或债券的价格统计,比如沪深300指数,是在沪深交易所选取市值最大的300只股票,根据价格计算出来的统计结果。博时基金副总裁王德英表示,现在互联网与金融的结合程度越来越深,特别是海量的、真实的线上交易数据,更成为极具价值的富矿。淘金100指数依托蚂蚁金服的大数据平台,基于海量的互联网电商交易大数据,来预期一个行业未来盈利状况,预判一个行业的繁荣程度,并在此基础上选取100只股票形成投资组合。
数据显示,目前,中国电子商务的交易总额已经占到社会消费品零售总额的10%左右,相比以往金融机构通过调研获取的数据,基于电商的全样本、实时数据能更直观、更实时地反映各个行业的变化。而这也是影响投资决策的核心因素之一。
“由于时效性的大幅提升,淘金100会每个月审核一次样本股,并将样本股调整周期缩短至一个月。这样有助于指数及时反映市场动态变化,发挥更快更好跟踪市场的作用。”博时基金相关人士说。据了解,博时基金将推出两只与淘金100指数挂钩的基金产品,包括一只淘金100大数据指数基金和一只大数据保本基金。指数基金的投资会与淘金100的成份股对应,并采用等权重方式。
相关数据显示,从2009年12月31日的基日计算,5年的收益率超过572%;2014年全年的收益率超过116%;2015年第一季度的收益率超过41%。据测算,2009年至2014年,淘金100的年化收益率约为54%,远超同期的上证综指、沪深300等大盘走势。
值得关注的是,淘金100指数是蚂蚁金服旗下金融信息服务平台与外部基金公司合作的首个大数据指数产品。“在这个平台上,汇集了线上线下海量的交易数据。通过对这些数据的脱敏、加工,再与行业业绩、财务表现等数据结合,可以形成供需、价格和成长活力等行业指标,最终综合成为行业景气指数。这个行业景气指数能够及时反映甚至预测不同行业的状况与前景。”据蚂蚁金服产品经理沈洲介绍,比如,通过分析电商平台上服装纺织、医疗保健、饮料行业的供需、成长和价格指数的变化,相关行业板块的股票价格与其走势曲线基本保持一致。以白酒行业为例,从蚂蚁金服旗下“维他命”平台产生的行业景气指数看,白酒行业在2012年6月份出现了明显的下跌,随后,白酒行业的股票在2012年四季度也出现大幅下跌。这大约领先了一个季度。
“目前平台的行业景气指数可以覆盖35个中证三级行业,超过1700只股票,覆盖约70%的上市公司。基金公司可以将这一行业景气指数作为投资选股的重要参考,与综合财务因子、市场驱动因子等因素一起,构成量化投资的选股模型。”沈洲说。
据介绍,以往,蚂蚁金服跟基金公司的合作更多是在支付和渠道层面。蚂蚁金服旗下的支付宝为基金公司提供支付服务,而招财宝则为基金公司面向用户销售基金产品提供平台。不过,随着金融信息服务平台的开放以及淘金100这样的大数据指数产品的诞生,基金公司跟蚂蚁金服的合作正在进入一个全方位合作的阶段。
蚂蚁金服金融事业部总经理袁雷鸣表示,技术与数据正在拓宽金融的边界,互联网的核心能力大数据、云计算、平台,将成为金融行业的基本要素和生产工具。而蚂蚁金服也将全面向基金行业开放自己的数据、技术和渠道能力。
“淘金100的模式也证明,当数据、技术与平台渠道成为金融业务的核心要素之后,互联网和金融的结合,确实能够产生深刻的化学反应,孕育出新的互联网金融产品。”袁雷鸣说,蚂蚁金服旗下的金融信息服务平台,将对外开放,成为金融产品创新的数据和技术引擎,与各家金融机构一起,为用户提供更丰富的金融服务。
据袁雷鸣透露,除了开放自己的数据、技术和渠道能力,蚂蚁金服还会逐步将所有基金的支付成本进一步降低。根据规划,支付宝对基金公司收取支付技术服务费的调整分为两步走。一是将计费方式统一为按流量收费。同时,支付宝把权益类基金的支付技术服务费的费率下降了一半。二是支付宝计划逐步将所有合作基金的支付成本进一步降低。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08