基金互联网推大数据炒股：看着很美 用着难说_网易财经
基金互联网推大数据炒股：看着很美 用着难说
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南方基金+，广发基金+，短短数日间，就有两家金融机构联手互联网巨头推出了基于“大数据(Big　Data)”的投资指数。大数据本就已经是炙手可热的概念，如今大数据不但可以提升企业经营效率，甚至有可能直接从金融市场赚取真金白银，这怎不令市场激动。从为数不多的中外市场研究来看，利用大数据发掘热门股票来投资，的确可行，至少是看着很美。看数据投资并不新鲜大数据是眼下炙手可热的词汇，但在投资界，利用大数据投资不算新鲜事，而是有着漫长的历史，很多时候，甚至算不上是一个褒义词。在“大数据”这个词汇未走红之前，相关技术就应用在投资界了，只不过当时被称为数据挖掘（Data&&mining）。作为今次大数据热的代表人物，的掌舵人杰夫·贝索斯曾经在著名对冲基金德劭集团干过，而后者就属于利用大数据进行量化投资的典范。当年，华尔街广泛招聘擅长数学的火箭科学家、物理学家来分析金融市场，把一堆庞大的数据用计算机分析，找出看似无关的数据之间的关系。华尔街曾利用股价大数据赚了很多钱，当然随后也亏了很多钱。这个领域的代表就是由两位诺贝尔经济学奖得主创办的长期资本管理公司(L)，他们基于大数据统计的套利模型遭遇了危机、俄罗斯债券危机这样的“非常态事件”，半年亏了43亿美元，最后被迫由美联储接管。正因为有太多负面案例，利用大数据进行数据挖掘，在华尔街只是和公司基本面分析师一样的一种投资路数，并未被视为“点金指”。搜索点击背后寻线索如果说很长一段时间，华尔街玩的都是基于股价大数据，那么伴随互联网尤其是搜索引擎的兴起，让投资者多了一种玩转大数据的思路——对搜索引擎搜索量和新闻等外部数据进行大数据分析，找出投资者可能青睐的公司，提前潜伏。目前而言，这方面最著名的成果，当属英国沃里克大学商学院的托比亚斯·普赖斯所带领的研究团队的研究。他们在2004年至2011年期间，利用公司的关键词搜索热度研究工具“谷歌趋势”进行了详尽的分析，发现如果大众利用搜索引擎对某个关键词进行搜索，往往代表了他们忧虑的情绪，这时候抛售是更好的选择。相反，如果网民不再搜索相关词汇，就可能意味着忧虑缓解，是建仓的好时机。在整个研究过程当中，他们发现“债务”这个热门关键词的搜索热度波动最大。在7年的研究时段中，利用搜索热度的反向操作，累计收益高达326%。从交易理念来看，近期广发基金联合百度推出的百度百发100指数也采用类似的策略，通过跟踪特定关键词在百度搜索引擎的绝对搜索量和相对搜索量变动来决定是否要持有相关个股。机器看新闻收益不俗做投资要看新闻，新闻中往往蕴含热点，这是许多老股民对新股民的告诫。当然，同样一句话，到了大数据时代就有了不同的内涵。眼下，利用大数据对成千上万篇新闻进行分析，已经成为了一种发掘超额收益的新方法。
近期发布了一篇研究报告，通过挖掘百度新闻下的指数成分股的新闻数量，一旦某上市公司的新闻突然增多就视为利好，反之则视为利空。广发证券利用2011年到日的历史数据回测发现，通过监测新闻的多寡，可以实现37.03%的年化收益，而同期沪深300指数却下跌16.24%，可见大数据“看”新闻，收益不俗。也进行过类似研究，当然他们对新闻的解读更深入，通过关键词的分析，将新闻分成负面新闻和正面新闻，然后研究好新闻的变化，并买入那些正面新闻大增的股票。近期，南方基金和新浪计划合推“财经大数据策略指数”，其中重要的一个数据就是财经新闻报道曝光度。
本文来源：新闻晨报
作者：张佳昺
责任编辑：王晓易_NE0011
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央广网财经北京7月15日消息（记者曾卫）据经济之声《天下财经》报道，大数据概念风生水起，现在基金公司也想来分一杯大数据的羹。广发基金近日联手中证指数和百度发布“中证百度百发策略100指数”。南方基金和新浪也宣布将要推出“财经大数据策略指数”。这两只指数与传统指数的不同之处在于，大数据第一次成为股票指数编制的核心。用大数据来编指数、玩股票，到底靠谱不靠谱？
央广网财经北京7月15日消息（记者曾卫）据经济之声《天下财经》报道，大数据概念风生水起，现在基金公司也想来分一杯大数据的羹。近日联手中证指数和百度发布“中证百度百发策略100指数”。和新浪也宣布将要推出“财经大数据策略指数”。这两只指数与传统指数的不同之处在于，大数据第一次成为股票指数编制的核心。用大数据来编指数、玩股票，到底靠谱不靠谱？大数据编指数并不复杂运用互联网大数据来编制上市公司指数，听上去玄而又玄，但其实原理并不复杂。根据百发100指数的说明，熊市时市场的恐慌情绪会逐渐蔓延和放大，大数据上表现为在搜索量上会出现大幅增加和大幅减少。当市场走牛时，市场的乐观情绪也会逐渐蔓延和放大，表现在大数据上，金融搜索量会出现大幅增加。南方基金媒介经理齐东宇介绍说，他们和新浪合作编制的“财经大数据策略指数”预计将在7月底左右推出。他们的指数会重点搜集新浪网页上的新闻、评论、微博等多种碎片化的关联信息。齐东宇：实际上是通过对新浪财经的新闻、评论、微博，还有页面的点击量，以及它的点击路径等这些多维度的数据，量化出来的一个民意，我们通过这些数据形成的民意来测量民意对股票热度的影响。介入资产管理还是头一次大数据现在在互联网界和金融界都是一个热门概念，但是互联网大数据真正直接介入资产管理，这在国内还是第一次，目前市场上还没有利用大数据成果指导投资行为的产品。36大数据网创始人刘金玲说，她非常看好大数据指数的发展前景。刘金玲：我觉得是靠谱的。我非常的看好，因为大数据技术以后肯定是要普遍落地的。这款产品以后会不会变得很好不敢说，但是只要一旦对这个领域进行投入，我觉得这个企业以后都是非常有前景的。不过，大数据指数能不能像刘金玲所说的那样前景广阔，现在需要解决的首要问题就是基于大数据计算出来的指数是否具备足够的信度。对此，互联网评论员魏武挥认为，网民言论和行为之间的差别，是大数据指数很难解决的问题。魏武挥：有什么在微博上的表态，可能和他的真实行为是完全不一样的。他的这种表态可能有其他意思，这恐怕是技术都没有办法解决的，所以有时候可以拿来说个事，但是真要真金白银的砸下去，参照这个指数做一些投资的话，其实不是很靠谱。
[责任编辑：robot]
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基金靠大数据炒股靠谱吗
&&来源：&&作者：佚名&&责任编辑：罗伯特
　　本报综合消息 “得数据者得天下”，基金公司围猎“”已有两年。
　　大数据基金最初与百度、京东、新浪、腾讯等互联网平台合作。2016年伊始，、也成为基金公司的数据合作对象。
　　“关灯吃面”的散户，碰撞基金公司的量化模型，这一次，大数据能否成功抄底？
　　发行火热，业绩平淡
　　互联网思维与基金投资的融合，引发了大数据基金在最近一年内的火热发行。
　　2014年首只大数据基金银河定投宝成立，此后博时、广发、南方分别和蚂蚁金服、百度、新浪财经开发成立大数据基金。
　　多只大数据基金发行规模在10亿元以上，个别基金的募集规模甚至超过100亿元，不少基金募集之初设定份额便被投资者抢购一空。
　　但是，大数据基金的业绩却差强人意。
　　第一代大数据基金都为指数型产品，呈现出高风险的特点。广发指数A去年最大回撤达到了60.21%。
　　此后，天弘、陆续推出主动管理型大数据基金，同样基于电商以及百度数据。截至去年底，天弘旗下云端生活优选大数据基金累计收益率为-6.94%。
　　互联网平台、搜索引擎、电商平台，虽然拥有庞大的数据库，但对股票价格有多少预见力，业内静观。
　　瞄上炒股数据
　　进入2016年，基金公司瞄上了同花顺和东方财富的数据库，前者是炒股软件，后者以股吧闻名。
　　至少从目前来看，这是两个和股民有着直接关系的数据库。公开数据显示，同花顺注册用户是两亿人，手机用户端的市场占有率业内第一。东方财富股吧是目前中国人气最旺的股票主题社区，股票关注度数据近25亿。
　　以海富通为例，主要运用东方财富股吧的数据，通过在股吧、网页、行情软件或APP对于个股添加关注或自选，形成“关注度”指标，抓取动态的关注变化。
　　记者曾获悉，有个炒股软件内测了一款基于股票关注行为的程序化交易软件，牛市初期成绩斐然，缺点对暴跌无力。这同样是指数型大数据基金的软肋。
　　可见的是，在发展了2年后，大数据基金主流向仓位灵活性转变。泰达宏利同顺大数据和海富通东方财富大数据量化掘金混合型，都以混合主动基金亮相。
　　炒股无非就是选股和择时。量化投资管理部副总监陈甄璞说，关注度增幅相对较少，但不是最少的，同时股价有小幅上涨的股票，后期上涨的概率最大；反之，关注度增幅最多的，同时股价有显著上涨的股票，后期下跌的概率较大。其透露说，在某地产龙头万科控制权争夺战初期，模型就发出了买入的信号。
　　听起来很美好。陈甄璞认为， 2016年潜力冷门股将更具有投资价值。
　　要过三道坎
　　从历史数据看，大数据基金确实能在牛市中乘风破浪，但在应对宽幅调整的市场时，也体现出了弹性大的特征，并没有显现出回撤小、收益稳定的能力。
　　上海证券分析称，大数据基金优势在于，能够利用互联网海量数据的优势，及时反馈投资所需要的辅助信息。但劣势也同样明显，在信息元素较多的情况下，大数据基金投资过于分散化，持有时间较短，对股票的投机性投资强于价值性，均较对其业绩形成负面影响。
　　陈甄璞坦言，当市场开始热了时候，相关数据再予以反馈，大数据基金从模型上确实具有一定滞后性。但海富通东财大数据通过建立择时模型，在模拟期中有效控制了基金回撤。
　　或许还不成熟，但大数据基金的未来还是备受看好。
　　注册制下的大潮，人才频繁流动的基金业，大数据基金无疑是基金公司发展的重头。
　　数据显示，目前大数据产品已达到20只，标的包括搜索引擎、社交平台、炒股软件等，基金公司期待大数据能够为投研操作提供有力的帮助。
　　北京量邦信息科技董事长、北京大学对冲基金实验室联合主任冯永昌告诉记者，目前大数据还要迈过三道坎：一是过于强调互联网大数据的信息优势，忽略量化投资建模的基本要点；二是大数据本身的代表性问题；三是大数据的持续性和持续有效性问题。
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