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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;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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