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大数据基金纷涌而至 六大鲜明特点

温州财经网   2015-06-18 14:53
稿源:作者:众禄基金研究中心  编辑:温州财经网
关键词:大数 基金 指数
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  正在发行的南方大数据300,成为目前第七只大数据基金。在“互联网+”时代背景下,大数据投资俨然成为牛市热潮,为投资者提供了新的投资选择。

  众禄基金研究中心点评:从去年3月银河定投宝中证腾安指数( 爱基 , 净值 , 资讯 )基金发行,拉开了大数据基金的序幕,银河定投宝跟踪的指数中证腾安价值100指数由腾讯参与开发,是首只互联网与专业机构联合推出的指数。去年10月份成立的广发百发100跟踪的指数由百度参与编制,并采用百度金融搜索和用户行为的大数据编制而成,也是首只真正采用互联网大数据的指数。今年3月17日,天弘云端生活优选基金成立,这只基金被称为业内第一只大数据主动投资基金。今年4月份更是有3只大数据基金相继上市发售,掀起一波大数据基金浪潮。4月21日,依托电商大数据指数淘金100产生的第一只电商大数据基金博时招财一号在招财宝平台独家销售。4月22日,南方基金和新浪财经联合出品的大数据100( 爱基 , 净值 , 资讯 )指数基金开始发售,4月27日,博时淘金大数据100基金也上市发售。加上目前正在发行的南方大数据300,目前已经有7只大数据基金。

  大数据基金有如下特点:

  1、依据互联网数据:无论是主动操作品种还是指数型基金,都将来自互联网的大数据作为投资的参考依据之一。互联网大数据相比传统数据而言,基于电商的全样本、实时数据能更直观、实时地反映各行业变化。而且能够反映一些传统数据无法统计的方面,比如投资者情绪、市场热点的变化等。

  2、调整更为灵活:跟踪指数调整周期短,一般为一个月,传统指数调整周期大多为半年,且大多数采用等权重投资,避免单一股票对组合的影响,此类基金换股快,个股投资比例小。从已经成立时间较长的银河定投宝和广发100来看,两只基金前十大重仓股持股比例不超过20%,而且前十大重仓股更换率达到80%。

  3、大数据的运用不是单一指标:大数据基金实际上是基于多因子模型的一个量化选股。互联网大数据是其选择股票的一个因子,其他的因子大多为市场以及基本面因子,比如百发100指数以财务因子、综合动量因子和搜索因子作为选股模型,淘金100指数则以财务因子、市场因子以及淘宝大数据因子纳入选股模型,大数据100以及300指数选择因子也包含了财务因子、市场因子与大数据因子。

  4、大数据来源不同:目前大数据基本来源于三个渠道:电商(淘宝、京东)、门户网站(新浪、腾讯)、搜索网站(百度)。不同渠道的数据特征有所不同,比如,电商的数据代表了真实的成交额,价格走势等,而搜索网站的数据更多的反映了用户的关注点以及情绪因素,而不是实际发生的行为,门户网站的数据也更多的反映了用户关注点和情绪。

  5、风格差异大:大数据指数依据的大数据来源、特点不同,量化选股模型不同,造成各个基金的风格、投向不同。即使依据相同大数据的基金风格也差别很大,比如同样依据新浪数据的大数据100和大数据300,前者偏成长,后者偏蓝筹,同样以淘宝大数据为投资依据的博时淘金100和天弘云端生活优选业绩分别为-0.69%和-3.74%,差距也非常大。

  6、中长期业绩稳健:从基金成立后业绩表现来看,成立时间较长的基金广发百发100业绩排名持续位于30%左右,银河定投宝业绩排名持续位于40%左右,其余基金成立时间较短,业绩还不稳定,但是在大概率下能够排名在前50%。但是由于大数据基金,尤其是指数型基金持股十分分散,因此在业绩排名上很难排到十分靠前的位置。

  名称近一周近一月近三月近六月近一年成立日

  广发百发100指数A( 爱基 , 净值 , 资讯 )221/835 56/794 106/733 197/700 2014-10-30

  银河定投宝中证腾安指数480/835 216/794 343/733 348/700 234/650 2014-03-14

  天弘云端生活优选350/609 89/520 2015-03-17

  大数据100 184/835 352/794 2015-04-24

  博时招财一号保本47/66 57/58 2015-04-29

  博时中证淘金大数据100A( 爱基 , 净值 , 资讯 )41/835 461/794 2015-05-04

  众禄基金研究中心认为,大数据基金融入了对投资者情绪以及更实时数据的分析,对市场的变化也更敏感,也更具有前瞻性和预测性,从业绩来看,表现较为稳健,但排名也很难十分靠前,同时受到数据的质量、受众、覆盖度、时间等的影响,也受到构建指数的量化模型的影响,大数据对于业绩并不是点石成金的金手指。对于目前日渐火爆的大数据基金,投资者应当存一份理性,在购买时还是需要多了解一下基金的风格、过往业绩表现、大数据的有效性等因素。

 
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