利用大数据基金优化投资组合_数据分析师培训

业务数据分析师

利用大数据基金优化投资组合_数据分析师培训


上世纪,计算机技术的广泛应用使得传统工业走向智能化,传统行业的计算机化大幅提高了各个领域的生产效率。近年来,移动互联网的飞速发展使得互联网向传统工业的渗透率越来越高,大数据、云计算、物联网与其他产业的结合使得信息的处理和传播更加高效和有的放矢,在大幅节约了信息成本的同时有效提高了信息使用效率。

在今年3月5日开幕的十二届全国人民代表大会第二次会议上,国务院总理李克强所作的政府工作报告中,八次提到了互联网,这是前所未有的。“互联网+”成为两会代表、委员们的热议之词,也成为投资界积极寻找的投资主题之一,而去年以来逐渐走入投资者视野的大数据基金则是受益于互联网主题的一类全新的基金品种。

所谓大数据,目前并没有统一的概念,一般指通过对海量数据的高效分析处理,获得商业价值和社会价值。譬如一些常用搜索引擎网站、知名门户网站、电商平台网站等互联网企业凭借拥有搜索数据、点击数据或网上消费数据等庞大的数据库,通过相关量化分析可以帮助企业了解消费者行为、兴趣变化,竞争对手动向等。

在以前,消费品制造企业或零售企业往往需要通过问卷调查的方式来了解消费者行为和消费倾向。这种方法不仅费时费力,而且会漏掉一些不愿或没时间回答问卷的消费者以及潜在消费者,而那些没时间回答问卷的消费者很可能是工作较忙的高收入群体。因此,调查结果的偏差将会影响公司经营策略和盈利水平。近年来电子商务在我国的发展如火如荼,电商销量在社会消费品零售总额的占比快速提高。厂商和零售商可以通过挖掘电商大数据,更加准确地分析消费者行为以及对应行业、商品的变化趋势,最终体现为经营效率的提升。

类似的,大数据的应用也为资本市场带来巨大的想象空间。与欧美等成熟资本市场主要由理性机构投资者构成相比,中国的股票市场仍以散户为主,因此市场受投资者情绪影响很大,而个人投资者情绪可以更多地反映在互联网用户行为大数据上,从而为有效地预测市场情绪和趋势提供了可能。

具体来说,资本市场可以通过大数据应用对投资者行为做出更精准的分析,从而有效预测市场情绪,获取超额收益,大数据基金就是其典型代表。所谓大数据基金,就是基金管理人通过构建专业的量化分析模型,从互联网公司提供的海量信息数据中提炼出与投资行为相关的信息,并以此作为基金投资决策的重要依据。

大数据基金也有主动投资和被动投资之分,我国首只主动投资大数据基金是天弘云端生活优选灵活配置混合型基金,该基金日前刚刚结束募集,将通过天弘基金数据研究平台,将大数据技术引入投研模型,进行大数据的量化加工和筛选,从而为基金经理提供决策的支持。

被动投资大数据基金的代表产品为广发中证百度百发策略100指数基金,该基金是跟踪某一特定大数据指数——中证百度百发策略100指数的被动投资产品。大数据指数的亮点在于通过充分挖掘互联网公司的海量数据,来分析当下市场中投资者关注的热点和焦点,形成与互联网相关的大数据因子,之后结合财务因子等其他选股因子进行优化,构建指数。

中证百度百发策略100指数的成分股由综合财务因子、综合动量因子、搜索因子三因素综合评分前100名的股票构成,成分股每月审核调整一次。这个指数利用了百度在搜索领域的强势资源,将其“网络搜索量”作为选择成分股的重要影响因素,具有显著的大数据特征。

自基期(2008年12月31日)至今,中证百度百发策略100指数的累计收益高达1074.98%,而同期上证综指和沪深300指数的回报率仅为85.24%和99.02%,收益不及中证百度百发策略100指数的十分之一。今年以来,中证百度百发策略100指数的涨幅为13.48%,远高于同期上证综指(4.27%)和沪深300指数(2.38%)的涨幅。可见,历史数据显示大数据指数获取超额收益的能力不可小觑。

大数据指数基金与普通指数基金的区别主要有三点:

首先,大数据指数是在互联网公司提供的海量数据的基础上编制的,具有明显的大数据特征。可见,大数据指数在选成分股的过程中,融入了对投资者行为的量化分析,因此大数据指数基金应属于策略指数基金的一种。

其次,大数据因子往往是捕捉市场热点、投资者情绪的重要指标,因此大数据指数具有更高的时效性,表现成分股调整频率更高、成分股行业分布变化较快等特征。因此,与传统指数基金相比,大数据指数基金对市场热点主题的跟踪性更强,换手率更高。

最后,从行为金融学的角度分析,投资者情绪将会在一定程度上影响未来股价的短期走势,因此与传统指数相比,大数据指数具有较强的预测性。在以散户为主的中国股票市场,大数据指数基金有望获取较好的投资业绩。

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