基金抢滩大数据指数 互联网基因能否战胜市场

　　继“宝宝”类产品之后，互联网金融跨界合作涌现新模式。

　　7月8日，广发基金联合百度公司、中证指数公司联合开发的百发策略100指数对外发布。这是首只基于互联网金融大数据进行编制的指数产品，亦是互联网巨头与金融业在权益投资领域的“第一次亲密接触”。

　　这次合作，业内称之为开辟了基金行业“触网”的新模式——基金公司由在互联网平台销售“宝”类产品，转而开发互联网平台下的大数据应用。

　　21世纪经济报道记者了解到，继广发携手百度开发互联网金融大数据之后，南方基金和新浪财经即将推出财经大数据策略指数，也是基于对互联网“大数据”的挖掘。

　　而这股大数据指数的风潮已在蔓延。

　　21世纪经济报道记者得知，深圳有基金公司已正和东方财富网、大智慧等平台对接，打算利用大数据技术开发指数产品。

　　挖掘大数据应用

　　百发100是互联网巨头与金融业在权益投资领域的“第一次亲密接触”，亦是业内首只基于互联网大数据应用编制的策略指数。而百发100指数是以百度互联网金融大数据为基础进行指数成份股选择。

　　“百发100指数的选股模型的构建，主要依托于百度大数据技术。通过百度互联网金融大数据，融合传统金融数据，构建量化选股模型，从而实现指数成份股的选择。”广发基金百发项目核心成员、百发100指数拟任基金经理季峰博士告诉21世纪经济报道记者。

　　百发100选股思路源于互联网金融大数据，是基于行为金融学理论——有限关注度概念，通过百度互联网金融大数据构建的综合情绪模型即BFS模型，其结果更为直接和精确地反映了投资者对具体某只股票的关注的程度。

　　季峰介绍，指数研发团队利用百度的互联网大数据技术，进行投资属性分析，充分挖掘大数据背后的投资价值。

　　这是对指数编制方法的一次探索和尝试。

　　“市场上传统的指数选股方式主要将股票市值、股票成交量、财务指标等作为选股因子，但从未有按照结合互联网大数据作为重要因子进行指数成份股选择。”季峰说。

　　广发基金数量投资部总经理陆志明向记者表示，百发100指数的诞生，实质是将互联网基因与量化模型一起植入传统基本面因子的指数选样过程。

　　无独有偶。南方基金和新浪财经即将推出的财经大数据策略指数，也是基于对互联网“大数据”的挖掘。

　　“新浪财经的股票频道、财经新闻、股吧论坛和新浪微博，对上市公司有着及时全面的资讯覆盖，其财经数据的互动信息来自专业的投资者。”新浪方面的项目负责人称，新浪财经的数据平台隐含海量的投资辅助信息。

　　南方基金量化团队的工作是利用新浪在财经领域的大数据，深度挖掘网民关注度、新闻点击率等数据与证券市场潜在的趋势性联动信息，为指数编制提供决策参考依据。

　　“通过对大数据的定性与定量分析，找出股票热度预期、成长预期、估值提升预期与股价表现的同步关系，构建策略因子，精选出具有超额收益预期的股票，构建、编制并发布策略指数。”南方基金数量化投资部资深研究员雷俊表示。

　　雷俊透露，南方基金日前已经完成综合宽基指数、主题行业指数的历史模拟业绩测算。内部测算结果显示，该指数具有较好的市场代表性、收益性和流动性。

　　“互联网基因”指数战胜市场？

　　互联网巨头与基金公司利用大数据应用开发策略指数，引起了基金业电商部和量化投资部的高度关注。他们最关注的问题是，具有“互联网基因”的指数产品，是否可以战胜市场？

　　“评判指数最核心的问题是能否帮投资者赚钱。股票市场是少数客户赚钱的市场，依靠大数据分析大多数客户的行为，能够帮助客户实现盈利吗？”上海一家基金公司电商部人士对此抱有疑问。

　　上海一家基金公司互联网金融部总监向记者表示，他非常关注基于大数据开发的指数产品。

　　“传统指数定位是反映市场平均风险和收益水平（即传统Beta收益），策略指数定位是超越市场基准的收益（即传统的Alpha收益）。”这位总监称，其最关心的是基于大数据开发的策略指数能否取得超额收益。

　　截至7月8日，南方基金和新浪财经基于大数据开发的财经指数尚未对外发布，唯一的样本是广发基金与百度和中证指数公司合作的百发100指数。

　　据记者了解，百发100指数的金融地产权重只有14%，高配行业主要集中在可选消费、信息技术、电信业务、工业等行业方面，而这些是代表当前经济结构转型的新兴行业。

　　自2009年至2014年6月30日，百发100取得的历史模拟收益率达到545%，高于同期沪深300（2180.473， 4.18， 0.19%）取得的19%和上证综指12%的累计收益，也战胜了全市场业绩基准中证全指56%的累计收益。

　　，历史模拟收益并不代表未来。

　　有业内人士指出，基于百度金融搜索编制的指数，其成份股在一定程度上等同于“热门股”，有可能会出现股价高位时调入样本的问题。

　　对此，季峰解释，百发100选样的基础是百度互联网金融大数据和股票基本面数据，但还会加入量化投资策略，由此构建百度互联网金融大数据的综合情绪模型。

　　通俗地说，当某只个股的关注度在某个阶段达到顶点，股价已经出现反转时，会剔除掉这类个股。，若某些个股短期涨幅达到一定阶段，但还有动量效应的标的，会进入调入样本。

　　值得注意的是，与传统指数半年定期调整一次样本不同，百发100指数每月会对成份股进行调样。

　　“这是为了更好地反映市场或行业轮动，也有利于更敏锐地捕捉投资机会。”季峰指出，百发100指数利用大数据挖掘发现投资者金融行为的价值，捕捉不期的市场轮动规律，并根据这一规律快速调整相应的成份股。

　　而从结果看，百发100指数所选成份股大部分集中于基本面优良、契合市场或行业轮动特点等具有稳定业绩汇报和投资价值的股票。