京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据指基表现抢眼 部分跟踪效果差_数据分析师
互联网大数据的迅猛发展让大数据指数基金成为指数型基金行列中的新兵,大数据指数以及相关的大数据指数基金也一直是很多投资者关注的重点。中国基金报记者统计发现,大数据指基今年以来上涨幅度较大,市场表现非常抢眼,但部分大数据指基的指数跟踪效率较低,并不尽如人意。
大数据指数普遍跑赢大盘
截至2015年4月30日,市场上已有4只大数据指数,分别是中证腾安价值100指数、中证百度百发策略100指数、中证淘金大数据100指数和大数据系列策略指数(i100和i300),目前已经有银河基金、国金通用基金、广发基金、博时基金、南方基金等公募与之合作,发布了基金产品跟踪此类指数。
基金研究人士称,由于数据来源的不同,上述大数据指数也各具特点。中证腾安价值100指数是利用腾讯微博影响力和财经领域专家组成的指数评审委员会推荐,作为个股选择来源。中证百度百发策略100指数是通过统计用户在百度的海量搜索数据和投资新闻资讯等百度大数据筛选个股。大数据系列指数(i100和i300)则根据用户在新浪财经对行情或个股新闻的访问、搜索热度以及微博的多空分析数据推荐。中证淘金大数据100指数则基于阿里的交易信息、信用数据等分析细分行业电商的交易趋势,预测行业未来盈利状况而推荐。
这些大数据指数的市场表现非常抢眼。Wind数据显示,截至2015年4月30日,中证腾安价值100指数、中证百度百发策略100指数、中证淘金大数据100指数、大数据系列策略指数i100今年以来分别上涨67.67%、62.49%、63.03%、68.85%,而同期上证综指、沪深300指数的涨幅仅为37.31%、34.42%。
相关产品跟踪效果不理想
记者在采访中发现,虽然互联网大数据指数基金有不俗的表现,但并非尽善尽美,有些大数据指基的指数跟踪效率不甚理想。以跟踪中证腾安价值100指数的银河定投宝为例,其对指数的跟踪效率相对偏低。
据基金业研究人士称,全复制型指数基金的跟踪误差如果控制在0.2%之内,则指数基金运作状况较为理想,一般情况下,日均跟踪误差超过0.35%,年跟踪误差超过4%,则指数基金的跟踪效率就较差。
记者统计发现,截至2015年4月30日,中证腾安价值100指数今年以来累计上涨67.67%,而跟踪该指数的银河定投宝仅上涨54.80%。若按照基金合同约定,银河定投宝的业绩比较基准为“中证腾安价值100指数收益率×95%+银行活期存款利率(税后)×5%”,那么银河定投宝的收益应该是66.04%,但银河定投宝今年以来54.80%的收益,与跟踪的指数差距高达11.24个百分点。此外,广发中证百发100指数基金今年以来收益率也只有58.55%,与对应指数62.49%的涨幅也有一定差距。
此外,根据记者统计,银河定投宝产品还出现了上涨乏力、下跌失速的情况。统计数据显示,在所有上涨交易日行情中,中证腾安指数今年以来累计上涨78.38%,而跟踪该指数的银河定投宝仅上涨69.98%;而在所有下跌交易日的行情中,中证腾安指数今年以来累计下跌27.77%,而跟踪该指数的银河定投宝下跌27.15%。而根据该只基金的基金合同,并未出现会增加“指数增强”的策略。
基金业研究人士称,互联网大数据指数的兴起,丰富了当前国内的指数构成,也受到了众多投资者的追捧,而在大数据指数推出后,跟踪这些指数的基金产品的市场表现和跟踪效率就至关重要,只有跟踪效率良好、经得起市场考验的大数据指基,才能最终获得投资者的认可。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02