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智能选股难道弄丢了“时间宝石?#20445;?/h1>

 “说好的智能选股其实一点也不灵光,前几年买的大数据基金,现在居然还跌破面值”,投资者赵先生吐槽。曾经一?#28982;?#29190;的大数据基金,却并没有抗住市场的波动,如今已经风光不再。

  现状
 

  过半大数据基金净值跌破1元

  国内第一只大数据基金在2014年3月成立,当时被一些市场人士认为A股市场将迎来大数据投资时代,并带来全新选股模式,大数据指数及其配套基金的出现将成为投资者捕捉收益的新型渠道。

  一位基金公司人士称,2015年是大数据基金最火爆的时候,一些大数据基金发行一日售罄,甚至还要配售才能买到,连带互联网巨头BAJT争相入场,大数据指数基金产品均是选择与互联网公司合作,利用其大数据资源制定投资策略。?#28909;?span id="Info.3163">广发基金与百度合作,南方基金新浪合作,博时基金与淘宝合作。

  根据上海证券基金评价研究?#34892;?#30340;分析,大数据基金主要的数据源有四类:第一是普通搜索数据,如百度、360等网站上的客户关于证券市场的相关搜索记录;第二是财经网站数据,如新浪财经、同花顺东方财富等网站上客户对行业或个股的关注度指标;第三是消费数据,如线上的淘宝、京东等网站上客户的购买记录,以及线下的POS机数据等;第四?#24039;?#20132;网站数据,如微博、雪球等社区上投资者对证券市场的各种观点。

  也就是说,大数据基金简而言之是以互联网大数据为信息源,以挖掘其中的有用信息为主要选股标准的基金。而人工智能可以不知疲倦地分析海量数据,迅速做出可能更准确的投资决策。

  不过,大数据基金跟踪或者搜索的数据看?#20808;?#24456;美,同样的数据统?#30130;?#30456;比普通主动型股票基金,大数据基金收益并未显现出不凡。

  统计显示,现存的大数据基金?#24067;?1只(合并份额),此前有一只基金保本期结束到期,一只灵活配置型基金规模过小清盘,目前大数据基金过半数的累计净值在1元之下,跌破面值,大数据主题基金风光不再。

  从规模来看也是大幅缩水,大数据基金规模在2015年上半年冲高至超过200亿元,之后规模回落,截至2018年6月30日大数据基金合计规模只有119.82亿元。

  失灵

  智能选股听起来很神奇

  另一位投资者小程说,早期成立的几只大数据基金一开始确实表现优异,遇到了2015年的行情走高,再加上智能选股的市场宣传也很诱人,让其?#22270;?#20010;朋友也约好一起买了大数据基金。

  小程在2015年时买了淘金100大数据指数基金。这个基金说挂钩的是全球首个电商大数据,而且淘金100大数据指数基金根据支付宝海量的消费数据,能及时?#20174;?#22269;民经济各行业的实时消费和景气度。小程说,智能选股想想真的很厉害,哪知道随着指数下跌,大数据基金跌得一样没方向,不仅击穿了1元的面值,最低一度跌到0.7元附近,今年行情虽然有所回暖,但现在累计净值还只是在0.8245元,至今这只大数据基金还没有回到1元之上。

  遇上行情走高时,实在并不能说明大数据的能力,值得一提的是,在2015年某财经频道曾经推出过羊驼选股,通过羊驼吃草来选出股票代码并进行建仓?#22270;?#20179;,结果通过羊驼股票池投?#23454;?#32467;果跑赢大多数分析师的投?#39318;?#21512;。

  如今虽然过半大数据基金跌破1元,但业绩差异还是明显,目前表现好的是银河定投宝腾讯济安指数基金,累计净值为1.5051元,该基金也是成立最早的大数据基金,成立于2014年3月14日。东方红京东大数据混合基金累计净值为1.3120元,该基金成立于2015年7月?#20303;?#34920;现落后的有南方大数据100A成立于2015年4月24日,累计净值仅有0.6444元,银华大数据基金净值为0.7190元,该基金则成立于2016年4月7日。

  记者搜索发现,当年行情火爆的时候,有基金公司称,大数据基金选股模型是经过股市极端行情的考验,多次优化升级,融入了精?#23500;?#25628;索数据、情绪因子数据、新闻舆论数据、研报基本面数据等多元数据资源优化选股模型内核,已经形成多维度、多层次的策略体系,结合风险控制体系及风险控制经验,其投?#22411;?#38431;能够对收益和风险进行全面的把控。很拗口很神秘的语气,现在回头看太夸大了。

  未来

  大数据基金产品亟需优化

  上海证券基金评价研究?#34892;?#20998;析师刘亦千认为,大数据基金从本质上来说是量化基金的一类,但相较普通量化基金而言,大数据基金在利用传统量化指标的基础上,还融入了互联网上的各类公开信息,以及线上线下的支付信息等。

  其实,从总体上来看,目前国内基金公司的大数据跟踪或者搜索的数据主要分为三类,情绪类、行业景气类和专家意见类。采用情绪类指标编制的大数据指数,大多基于搜索量或者关注度数据,往往有追涨杀跌的特征,属于高弹性的指数,采用专家意见类指标编制的大数据基金,由于专家们在选股时兼顾了市场情绪与行业基本面,并且可能综合调研信息,因此收益波动较小,风险也较可控。采用行业景气类指标编制的大数据,主要依靠消费数据进行行业选择,偏向基本面研究收益风险特征介于情绪类和专家意见类指数之间。

  虽然国内外许多研究都表明,通过大数据获得的网络信息可以?#34892;Х从?#25237;资者情绪,进而预测股票涨跌,此外,搜索量的增加显著也会影响股票的交易行为。不过,至少目前来看,借助所谓情绪、搜索等大数据选股模?#20572;?#36824;有待进一步挖掘和完善模型。

  市场也有观点认为,当前整体业绩欠佳并不代表大数据基金不行,可能是利用大数据的基金产品或者模型需要进一步优化。

  刘亦千认为,大数据基金产品亟需优化,随着互联网?#22270;?#31639;机技术不断进步,国外巨头投行对大数据、人工智能?#35760;?#30544;有加,而且取得了不少进展。国内利用大数据采集和各种算法来指导投资?#28304;?#22312;发?#38057;?#26399;阶段,一方面,现存的一些历史业绩优秀的大数据指数还没有产?#26041;?#34892;跟踪;另一方面,当前市场上不少大数据采集的?#24039;?#25143;的情绪指数、搜索行为,对于如何处理这些大数据,以及是否能采集其他关键数据,例如机构投资者或基金经理相关指标等等,仍然需要探索与努力。






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