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1、如何用大数据炒股

我们如今生活在一个数据爆炸的世界里。百度每天响应超过60亿次的搜索请求，日处理数据超过100PB，相当于6000多座中国国家图书馆的书籍信息量总和。新浪微博每天都会发布上亿条微博。在荒无人烟的郊外，暗藏着无数大公司的信息存储中心，24小时夜以继日地运转着。
克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中认为，大数据的核心就是预测，即只要数据丰富到一定程度，就可预测事情发生的可能性。例如，“从一个人乱穿马路时行进的轨迹和速度来看他能及时穿过马路的可能性”，或者通过一个人穿过马路的速度，预测车子何时应该减速从而让他及时穿过马路。
那么，如果把这种预测能力应用在股票投资上，又会如何？
目前，美国已经有许多对冲基金采用大数据技术进行投资，并且收获甚丰。中国的中证广发百度百发100指数基金（下称百发100），上线四个多月以来已上涨68%。
和传统量化投资类似，大数据投资也是依靠模型，但模型里的数据变量几何倍地增加了，在原有的金融结构化数据基础上，增加了社交言论、地理信息、卫星监测等非结构化数据，并且将这些非结构化数据进行量化，从而让模型可以吸收。
由于大数据模型对成本要求极高，业内人士认为，大数据将成为共享平台化的服务，数据和技术相当于食材和锅，基金经理和分析师可以通过平台制作自己的策略。
量化非结构数据
不要小看大数据的本领，正是这项刚刚兴起的技术已经创造了无数“未卜先知”的奇迹。
2014年，百度用大数据技术预测命中了全国18卷中12卷高考作文题目，被网友称为“神预测”。百度公司人士表示，在这个大数据池中，包含互联网积累的用户数据、历年的命题数据以及教育机构对出题方向作出的判断。
在2014年巴西世界杯比赛中，Google亦通过大数据技术成功预测了16强和8强名单。
从当年英格兰报社的信鸽、费城股票交易所的信号灯到报纸电话，再到如今的互联网、云计算、大数据，前沿技术迅速在投资领域落地。在股票策略中，大数据日益崭露头角。
做股票投资策略，需要的大数据可以分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据，简单说就是“一堆数字”，通常包括传统量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等专业信息；非结构化数据就是社交文字、地理位置、用户行为等“还没有进行量化的信息”。
量化非结构化就是用深度模型替代简单线性模型的过程，其中所涉及的技术包括自然语言处理、语音识别、图像识别等。
金融大数据平台-通联数据CEO王政表示，通联数据采用的非结构化数据可以分为三类第一类和人相关，包括社交言论、消费、去过的地点等；第二类与物相关，如通过正在行驶的船只和货车判断物联网情况；第三类则是卫星监测的环境信息，包括汽车流、港口装载量、新的建筑开工等情况。
卫星监测信息在美国已被投入使用，2014年Google斥资5亿美元收购了卫星公司Skybox，从而可以获得实施卫星监测信息。
结构化和非结构化数据也常常相互转化。“结构化和非结构化数据可以形象理解成把所有数据装在一个篮子里，根据应用策略不同相互转化。例如，在搜索频率调查中，用户搜索就是结构化数据；在金融策略分析中，用户搜索就是非结构化数据。”百度公司人士表示。
华尔街拿着丰厚薪水的分析师们还不知道，自己的雇主已经将大量资本投向了取代自己的机器。
2014年11月23日，高盛向Kensho公司投资1500万美元，以支持该公司的大数据平台建设。该平台很像iPhone里的Siri，可以快速整合海量数据进行分析，并且回答投资者提出的各种金融问题，例如“下月有飓风，将对美国建材板块造成什么影响？”
在Kensho处理的信息中，有80%是“非结构化”数据，例如政策文件、自然事件、地理环境、科技创新等。这类信息通常是电脑和模型难以消化的。，Kensho的CEO Daniel Nadler认为，华尔街过去是基于20%的信息做出100%的决策。
既然说到高盛，顺便提一下，这家华尔街老牌投行如今对大数据可谓青睐有加。除了Kensho，高盛还和Fortress信贷集团在两年前投资了8000万美元给小额融资平台On Deck Capital。这家公司的核心竞争力也是大数据，它利用大数据对中小企业进行分析，从而选出值得投资的企业并以很快的速度为之提供短期贷款。
捕捉市场情绪
上述诸多非结构化数据，归根结底是为了获得一个信息市场情绪。
在采访中，2013年诺贝尔经济学奖得主罗伯特•席勒的观点被无数采访对象引述。可以说，大数据策略投资的创业者们无一不是席勒的信奉者。
席勒于上世纪80年代设计的投资模型至今仍被业内称道。在他的模型中，主要参考三个变量投资项目计划的现金流、公司资本的估算成本、股票市场对投资的反应（市场情绪）。他认为，市场本身带有主观判断因素，投资者情绪会影响投资行为，而投资行为直接影响资产价格。
，在大数据技术诞生之前，市场情绪始终无法进行量化。
回顾人类股票投资发展史，其实就是将影响股价的因子不断量化的过程。
上世纪70年代以前，股票投资是一种定性的分析，没有数据应用，而是一门主观的艺术。随着电脑的普及，很多人开始研究驱动股价变化的规律，把传统基本面研究方法用模型代替，市盈率、市净率的概念诞生，量化投资由此兴起。
量化投资技术的兴起也带动了一批华尔街大鳄的诞生。例如，巴克莱全球投资者（BGI）在上世纪70年代就以其超越同行的电脑模型成为全球最大的基金管理公司；进入80年代，另一家基金公司文艺复兴（Renaissance）年均回报率在扣除管理费和投资收益分成等费用后仍高达34%，堪称当时最佳的对冲基金，之后十多年该基金资产亦十分稳定。
“从主观判断到量化投资，是从艺术转为科学的过程。”王政表示，上世纪70年代以前一个基本面研究员只能关注20只到50只股票，覆盖面很有限。有了量化模型就可以覆盖所有股票，这就是一个大的飞跃。，随着计算机处理能力的发展，信息的用量也有一个飞跃变化。过去看三个指标就够了，现在看的指标越来越多，做出的预测越来越准确。
随着21世纪的到来，量化投资又遇到了新的瓶颈，就是同质化竞争。各家机构的量化模型越来越趋同，导致投资结果同涨同跌。“能否在看到报表数据之前，用更大的数据寻找规律？”这是大数据策略创业者们试图解决的问题。
于是，量化投资的多米诺骨牌终于触碰到了席勒理论的第三层变量——市场情绪。
计算机通过分析新闻、研究报告、社交信息、搜索行为等，借助自然语言处理方法，提取有用的信息；而借助机器学习智能分析，过去量化投资只能覆盖几十个策略，大数据投资则可以覆盖成千上万个策略。
基于互联网搜索数据和社交行为的经济预测研究，已逐渐成为一个新的学术热点，并在经济、社会以及健康等领域的研究中取得了一定成果。在资本市场应用上，研究发现搜索数据可有效预测未来股市活跃度（以交易量指标衡量）及股价走势的变化。
海外就有学术研究指出，公司的名称或者相关关键词的搜索量，与该公司的股票交易量正相关。德国科学家Tobias Preis就进行了如此研究Tobias利用谷歌搜索引擎和谷歌趋势（Google Trends），以美国标普500指数的500只股票为其样本，以2004年至2010年为观察区间，发现谷歌趋势数据的公司名称搜索量和对应股票的交易量，在每周一次的时间尺度上有高度关联性。也就是说，当某个公司名称在谷歌的搜索量活动增加时，无论股票的价格是上涨或者下跌，股票成交量与搜索量增加；反之亦然，搜索量下降，股票成交量下降。以标普500指数的样本股为基础，依据上述策略构建的模拟投资组合在六年的时间内获得了高达329%的累计收益。
在美国市场上，还有多家私募对冲基金利用Titter和Facebook的社交数据作为反映投资者情绪和市场趋势的因子，构建对冲投资策略。利用互联网大数据进行投资策略和工具的开发已经成为世界金融投资领域的新热点。
保罗·霍丁管理的对冲基金Derent成立于2011年5月，注册在开曼群岛，初始规模约为4000万美元， 2013年投资收益高达23.77%。该基金的投资标的包括流动性较好的股票及股票指数产品。
通联数据董事长肖风在《投资革命》中写道，Derent的投资策略是通过实时跟踪Titter用户的情绪，以此感知市场参与者的“贪婪与恐惧”，从而判断市场涨跌来获利。
在Derent的网页上可以看到这样一句话“用实时的社交媒体解码暗藏的交易机会。”保罗·霍丁在基金宣传册中表示“多年以来，投资者已经普遍接受一种观点，即恐惧和贪婪是金融市场的驱动力。以前人们没有技术或数据来对人类情感进行量化。这是第四维。Derent就是要通过即时关注Titter中的公众情绪，指导投资。”
另一家位于美国加州的对冲基金MarketPsych与汤普森·路透合作提供了分布在119个国家不低于18864项独立指数，比如每分钟更新的心情状态（包括乐观、忧郁、快乐、害怕、生气，甚至还包括创新、诉讼及冲突情况等），而这些指数都是通过分析Titter的数据文本，作为股市投资的信号。
此类基金还在不断涌现。金融危机后，几个台湾年轻人在波士顿组建了一家名为FlyBerry的对冲基金，口号是“Modeling the World（把世界建模）”。它的投资理念全部依托大数据技术，通过监测市场舆论和行为，对投资做出秒速判断。
关于社交媒体信息的量化应用，在股票投资之外的领域也很常见Titter自己也十分注重信息的开发挖掘，它与DataSift和Gnip两家公司达成了一项出售数据访问权限的协议，销售人们的想法、情绪和沟通数据，从而作为顾客的反馈意见汇总后对商业营销活动的效果进行判断。从事类似工作的公司还有DMetics，它通过对人们的购物行为进行分析，寻找影响消费者最终选择的细微原因。
回到股票世界，利用社交媒体信息做投资的公司还有StockTits。打开这家网站，映入眼帘的宣传语是“看看投资者和交易员此刻正如何讨论你的股票”。正如其名，这家网站相当于“股票界的Titter”，主要面向分析师、媒体和投资者。它通过机器和人工相结合的手段，将关于股票和市场的信息整理为140字以内的短消息供用户参考。
，StockTits还整合了社交功能，并作为插件可以嵌入Titter、Facebook和LinkedIn等主要社交平台，让人们可以轻易分享投资信息。
另一家公司Market Prophit也很有趣。这家网站的宣传语是“从社交媒体噪音中提炼市场信号”。和StockTits相比，Market Prophit更加注重大数据的应用。它采用了先进的语义分析法，可以将Titter里的金融对话量化为“-1（极度看空）”到“1（极度看多）”之间的投资建议。网站还根据语义量化，每天公布前十名和后十名的股票热度榜单。网站还设计了“热度地图”功能，根据投资者情绪和意见，按照不同板块，将板块内的个股按照颜色深浅进行标注，谁涨谁跌一目了然。
中国原创大数据指数
尽管大数据策略投资在美国貌似炙手可热，但事实上，其应用尚仅限于中小型对冲基金和创业平台公司。大数据策略投资第一次被大规模应用，应归于中国的百发100。
百度金融中心相关负责人表示，与欧美等成熟资本市场主要由理性机构投资者构成相比，东亚尤其是中国的股票类证券投资市场仍以散户为主，市场受投资者情绪和宏观政策性因素影响很大。而个人投资者行为可以更多地反映在互联网用户行为大数据上，从而为有效地预测市场情绪和趋势提供了可能。这也就是中国国内公募基金在应用互联网大数据投资方面比海外市场并不落后、甚至领先的原因。
百发100指数由百度、中证指数公司、广发基金联合研发推出，于2014年7月8日正式对市场发布，实盘运行以来一路上涨，涨幅超过60%。跟踪该指数的指数基金规模上限为30亿份，2014年9月17日正式获批，10月20日发行时一度创下26小时疯卖18亿份的“神话”。
外界都知道百发100是依托大数据的指数基金，但其背后的细节鲜为人知。
百发100数据层面的分析分为两个层面，即数据工厂的数据归集和数据处理系统的数据分析。其中数据工厂负责大数据的收集分析，例如将来源于互联网的非结构化数据进行指标化、产品化等数据量化过程；数据处理系统，可以在数据工厂递交的大数据中寻找相互统计关联，提取有效信息，最终应用于策略投资。
“其实百发100是在传统量化投资技术上融合了基于互联网大数据的市场走势和投资情绪判断。”业内人士概括道。
和传统量化投资类似，百发100对样本股的甄选要考虑财务因子、基本面因子和动量因子，包括净资产收益率（ROE）、资产收益率（ROA）、每股收益增长率（EPS）、流动负债比率、企业价值倍数（EV/EBITDA）、净利润同比增长率、股权集中度、自由流通市值以及最近一个月的个股价格收益率和波动率等。
，市场走势和投资情绪是在传统量化策略基础上的创新产物，也是百发100的核心竞争力。接近百度的人士称，市场情绪因子对百发100基金起决定性作用。
百度金融中心相关负责人是罗伯特•席勒观点的支持者。他认为，投资者行为和情绪对资产价格、市场走势有着巨大的影响。“通过互联网用户行为大数据反映的投资市场情绪、宏观经济预期和走势，成为百发100指数模型引入大数据因子的重点”。
传统量化投资主要着眼点在于对专业化金融市场基本面和交易数据的应用。但在百度金融中心相关业务负责人看来，无论是来源于专业金融市场的结构化数据，还是来源于互联网的非结构化数据，都是可以利用的数据资源。，前文所述的市场情绪数据，包括来源于互联网的用户行为、搜索量、市场舆情、宏观基本面预期等等，都被百度“变废为宝”，从而通过互联网找到投资者参与特征，选出投资者关注度较高的股票。
“与同期沪深300指数的表现相较，百发100更能在股票市场振荡时期、行业轮动剧烈时期、基本面不明朗时期抓住市场热点、了解投资者情绪、抗击投资波动风险。”百度金融中心相关负责人表示。
百发100选取的100只样本股更换频率是一个月，调整时间为每月第三周的周五。
业内人士指出，百发100指数的月收益率与中证100、沪深300、中证500的相关性依次提升，说明其投资风格偏向中小盘。
但事实并非如此。从样本股的构成来说，以某一期样本股为例，样本股总市值6700亿元，占A股市值4.7%。样本股的构成上，中小板21只，创业板4只，其余75只样本股均为大盘股。由此可见，百发100还是偏向大盘为主、反映主流市场走势。
样本股每个月的改变比例都不同，最极端的时候曾经有60%进行了换仓。用大数据预测热点变化，市场热点往往更迭很快；但也要考虑交易成本。两方面考虑，百度测算认为一个月换一次仓位为最佳。
样本股对百发100而言是核心机密——据说“全世界只有基金经理和指数编制机构负责人两个人知道”——都是由机器决定后，基金经理分配给不同的交易员建仓买入。基金经理也没有改变样本股的权利。
展望未来，百度金融中心相关负责人踌躇满志，“百发100指数及基金的推出，只是我们的开端和尝试，未来将形成多样化、系列投资产品。”
除了百发100，目前市场上打着大数据旗帜的基金还有2014年9月推出的南方-新浪I100和I300指数基金。
南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪财经和深圳证券信息公司三方联合编制的。和百发100类似，也是按照财务因子和市场情绪因子进行模型打分，按照分值将前100和前300名股票构成样本股。推出至今，这两个指数基金分别上涨了10%左右。
正如百发100的市场情绪因子来自百度，南方-新浪I100和I300的市场情绪因子全部来自新浪平台。其中包括用户在新浪财经对行情的访问热度、对股票的搜索热度；用户在新浪财经对股票相关新闻的浏览热度；股票相关微博的多空分析数据等。
，阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大数据策略上做文章。据了解，天弘基金将和阿里巴巴合作，推出大数据基金产品，最早将于2015年初问世。
天弘基金机构产品部总经理刘燕曾对媒体表示，“在传统的调研上，大数据将贡献于基础资产的研究，而以往过度依赖线下研究报告。大数据将视野拓展至了线上的数据分析，给基金经理选股带来新的逻辑。”
在BAT三巨头中，腾讯其实是最早推出指数基金的。腾讯与中证指数公司、济安金信公司合作开发的“中证腾安价值100指数”早在2013年5月就发布了，号称是国内第一家由互联网媒体与专业机构编制发布的A股指数。不过，业内人士表示，有关指数并没有真正应用大数据技术。虽然腾讯旗下的微信是目前最热的社交平台，蕴藏了大量的社交数据，但腾讯未来怎么开发，目前还并不清晰。
大数据投资平台化
中欧商学院副教授陈威如在其《平台战略》一书中提到，21世纪将成为一道分水岭，人类商业行为将全面普及平台模式，大数据金融也不例外。
，由于大数据模型对成本要求极高，就好比不可能每家公司都搭建自己的云计算系统一样，让每家机构自己建设大数据模型，从数据来源和处理技术方面看都是不现实的。业内人士认为，大数据未来必将成为平台化的服务。
目前，阿里、百度等企业都表示下一步方向是平台化。
蚂蚁金服所致力搭建的平台，一方面包括招财宝一类的金融产品平台，另一方面包括云计算、大数据服务平台。蚂蚁金服人士说，“我们很清楚自己的优势不是金融，而是包括电商、云计算、大数据等技术。蚂蚁金服希望用这些技术搭建一个基础平台，把这些能力开放出去，供金融机构使用。”
百度亦是如此。接近百度的人士称，未来是否向平台化发展，目前还在讨论中，但可以确定的是，“百度不是金融机构，目的不是发产品，百发100的意义在于打造影响力，而非经济效益。”
当BAT还在摸索前行时，已有嗅觉灵敏者抢占了先机，那就是通联数据。
通联数据股份公司（DataYes）由曾任博时基金副董事长肖风带队创建、万向集团投资成立，总部位于上海，公司愿景是“让投资更容易，用金融服务云平台提升投资管理效率和投研能力”。该平台7月上线公测，目前已拥有130多家机构客户，逾万名个人投资者。
通联数据目前有四个主要平台，分别是通联智能投资研究平台、通联金融大数据服务平台、通联多资产投资管理平台和金融移动办公平台。
通联智能投资研究平台包括雅典娜-智能事件研究、策略研究、智能研报三款产品，可以对基于自然语言的智能事件进行策略分析，实时跟踪市场热点，捕捉市场情绪。可以说，和百发100类似，其核心技术在于将互联网非结构化数据的量化使用。
通联金融大数据服务平台更侧重于专业金融数据的分析整理。它可以提供公司基本面数据、国内外主要证券、期货交易所的行情数据、公司公告数据、公关经济、行业动态的结构化数据、金融新闻和舆情的非结构化数据等。
假如将上述两个平台比作“收割机”，通联多资产投资管理平台就是“厨房”。在这个“厨房”里，可以进行全球跨资产的投资组合管理方案、订单管理方案、资产证券化定价分析方案等。
通联数据可以按照主题热点或者自定义关键字进行分析，构建知识图谱，将相关的新闻和股票提取做成简洁的分析框架。例如用户对特斯拉感兴趣，就可以通过主题热点看到和特斯拉相关的公司，并判断这个概念是否值得投资。“过去这个搜集过程要花费几天时间，现在只需要几分钟就可以完成。”王政表示。
“通联数据就好比一家餐馆，我们把所有原料搜集来、清洗好、准备好，准备了一个锅，也就是大数据存储平台。研究员和基金经理像厨师一样，用原料、工具去‘烹制’自己的策略。”王政形容道。
大数据在平台上扮演的角色，就是寻找关联关系。人类总是习惯构建因果关系，继而去倒推和佐证。机器学习则不然，它可以在海量数据中查获超越人类想象的关联关系。正如维克托`迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》中所提到的，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相互关系。
例如，美国超市沃尔玛通过大数据分析，发现飓风用品和蛋挞摆在一起可以提高销量，并由此创造了颇大的经济效益。如果没有大数据技术，谁能将这毫无关联的两件商品联系在一起？
通联数据通过机器学习，也能找到传统量化策略无法发现的市场联系。其中包括各家公司之间的资本关系、产品关系、竞争关系、上下游关系，也包括人与人之间的关系，例如管理团队和其他公司有没有关联，是否牵扯合作等。
未来量化研究员是否将成为一个被淘汰的职业？目前研究员的主要工作就是收集整理数据，变成投资决策，而之后这个工作将更多由机器完成。
“当初医疗科技发展时，人们也认为医生会被淘汰，但其实并不会。同理，研究员也会一直存在，但他们会更注重深入分析和调研，初级的数据搜集可以交给机器完成。”王政表示。
但当未来大数据平台并广泛应用后，是否会迅速挤压套利空间？这也是一个问题。回答根据网上资料整理

2、如何创建基金《创新基金》 需要什么手续 注册需要多钱

我觉得，你应该考虑自己实际情况，比如，你的年龄，自己属于什么类型的投资者是保守型、激进型，还是稳定型。激进型，建议选择指数型基金；稳定性，适合混合型基金；保守型，适合债券型基金。
选择基金，应当考虑基金公司，其管理制度是否完善，是否有过硬的投研团队。，考虑基金经理，其以往的业绩，从业经历、学历等。，选择基金的投资理念，是成长性（即起伏较大，涨起来快，跌起来也快），还是价值型（注重长远效益，起伏较小）。
以下，提供一些参考资料，仅供参考！祝你好运！！！
巴菲特八次力荐指数基金
■ 基金百脑汇
汇添富基金管理公司
首席投资理财师刘建位
根据晨星数据统计，上半年指数基金占据基金业绩前30名中的16席，达半数以上，上半年基金业绩冠军也是指数基金。
看到这个基金排名，不禁大叫，不听股神言，吃亏在眼前。
大家知道，巴菲特有个戒律，从不推荐任何股票和任何基金。只有一个例外，就是指数基金。从1993年到2008年，巴菲特竟然八次推荐指数基金。
第一次1993年巴菲特致股东的信
通过定期投资指数基金，一个什么都不懂的业余投资者往往能够战胜大部分专业投资者。
第二次1996年巴菲特致股东的信
大部分投资者，包括机构投资者和个人投资者，早晚会发现，最好的投资股票方法是购买管理费很低的指数基金。
第三次1999年巴菲特推荐书评
约翰·鲍格尔创立先锋基金公司，通过开发指数基金成为全球最大基金管理公司之一，1999年出版《共同基金必胜法则》，强烈推荐投资指数基金。“令人信服，非常中肯而切中时弊，这是每个投资者必读的书籍。通过持续不断的改革，鲍格尔为美国投资者提供了更好的服务。”巴菲特对该书高度评价。
第四次2003年巴菲特致股东的信
那些收费非常低廉的指数基金(比如先锋基金公司旗下的指数基金)在产品设计上是非常适合投资者的，巴菲特认为，对于大多数想要投资股票的人来说，收费很低的指数基金是最理想的选择。
第五次2004年巴菲特致股东的信
通过投资指数基金本来就可以轻松分享美国企业创造的优异业绩。但绝大多数投资者很少投资指数基金，结果他们的投资业绩大多只是平平而已甚至亏得惨不忍睹。
第六次2007年5月7日CNBC电视采访
巴菲特认为，个人投资者的最佳选择就是买入一只低成本的指数基金，并在一段时间里持续定期买入。如果你坚持长期持续定期买入指数基金，你可能不会买在最低点，但你同样也不会买在最高点。
第七次2008年5月3日伯克希尔股东大会
Tim Ferriss问“巴菲特先生，假设你只有30来岁，没有什么经济来源，只能靠一份全日制工作谋生，根本没有多少时间研究投资，你已经有笔储蓄，足够维持一年半的生活开支，那么你攒的第一个一百万将会如何投资？请告诉我们具体投资的资产种类和配置比例。”巴菲特回答“我会把所有的钱都投资到一个低成本的跟踪标准普尔500指数的指数基金，然后继续努力工作。”
第八次2008年巴菲特百万美元大赌指数基金
美国《财富》杂志2008年6月9日报道，巴菲特个人和普罗蒂杰投资公司打赌，2008年到2017年间长期投资一只标准普尔500指数基金的收益将会跑赢普罗蒂杰公司精心选择的5只对冲基金组合，赌注高达一百万美元。
巴菲特八次推荐指数基金的信心来自于历史统计数据1968-1978年，标准普尔500指数战胜了83%的基金经理。1979-1999年，标准普尔500指数战胜了79%的基金经理。
连著名明星基金经理彼得·林奇也感叹只有少数基金经理能够长期持续战胜市场指数。
如果你不懂投资、不懂基金，是股盲又是基盲，根本没有时间和精力研究投资，听巴菲特的话，定期定投指数基金并长期持有，你这个投资“傻瓜”就能战胜绝大多数投资专家。过去半年如此，未来10年甚至20年，肯定也会如此。
指数型基金“像一颗恒星，持久发光”
转自一只花蛤
年初的时候，有一位朋友要让我推荐基金的品种，我一下子就向他推荐了指数型基金。这是因为我知道沃伦·巴菲特经常向人们推荐指数型基金，于是我依样画葫芦。
所谓的指数型基金就是指按照某种指数构成的标准购买该指数包含的证券市场中的全部或者一部分证券的基金，其目的在于达到与该指数同样的收益水平。在美国，第一只指数型共同基金出现在1976年，那就是先锋500指数型基金。指数型基金的产生，造就了美国证券投资业的革命，迫使众多竞争者设计出低费用的产品迎接挑战，其意义十分重大。在此后的10年间，竟无人步起后尘。在1985-1997年12年里，指数型共同基金迅猛发展，增加了近140家，其资产额也飙升了19357%，高达1320亿美元，呈现了其无限的魅力。
从投资收益来看，指数型基金有两点关键的优越性一是确定性，收益率始终与大盘收益率保持同步；一是低税金和交易费用。股票型基金通常都有一批证券分析师，在买进或卖出的必须承担巨额的交易费用。而指数型基金因为只跟踪股票和债券市场业绩，所遵循的策略稳定，它在证券市场上的优势不仅包括有效规避非系统风险、交易费用低廉和延迟纳税——这两方面都会对基金的收益产生很大影响，而且还具有监控投入少和操作简便的特点。，简化的投资组合还会使基金管理人不用频繁地接触经纪人，也不用选择股票或者确定市场时机。，从长期来看其投资业绩优于其他基金。不过由于指数型基金与大盘指数保持同步，这也使得它无法取得惊人的高收益。对于那些满足于与大盘收益持平的或什么都不懂的业余投资者来说，这种既节省费用又保证安全的方法很受他们的青睐。
在共同基金领域，地位与巴菲特一样在股票投资领域名声显赫的先锋集团的创始人约翰·伯格，当初就是为了他刚起步的公司寻找一条生存之路而创建指数型基金的，那时他的想法就是，要为个人投资者建立一种低交易费用的投资途径。后来的事实证明，指数化投资法确实就“像一颗恒星，持久发光”，因为“成本负担过重的投资者都不可能战胜市场”，而只有这种无为而治的方法比那些深思熟虑的方法更有效。在随后的岁月里, 先锋集团成长为全球第二大共同基金公司，集团旗下管理的资产高达9500亿美元，相当于13亿中国人所持有的全部美元资产的50％。《财富》杂志评选他为“20世纪四位投资巨人之一”，《纽约时报》也将他誉为“20世纪全球十大顶尖基金经理人”。
约翰·伯格给予投资者如此忠告“我们必须牢记，自己处于一个不确定的金融环境中，我们应该依靠的是常识性的原则。”所谓的常识性原则就是，原则一知识就是力量；原则二设计一个适应当前财务目标的基金组合；原则三投资不但要放眼长线，还得适时动态地调整资产配置比例。投资就要“把你的命运和企业绑在一起”，约翰·伯格的推理很坚实——企业改善了我们的生活并提高了生活水准，在美国是如此，在全世界也都是一样。难道你不想伴随着这些企业改善我们生活的过程投资于它们的股票吗？
伯格在一次访谈时说，“经典的指数化投资就是拥有涵盖整个美国股票市场的指数。当我在1975年第一次创建指数基金时——这是很早之前的事情了，当时它被称作伯格蠢行，每个人都说它行不通。它怎么会行不通呢？ 我们过去使用的指数是标普500指数，这几乎和使用涵盖整个股票市场的指数一样好，几乎一样，标普500指数里大盘股很多，小盘股和中盘股很少，有时候小盘股和中盘股的表现会比大盘股好，但从长期看，它们的表现还是会糟一些，不过这不重要。所以，我认为涵盖整个美国股票市场的指数是更好的选择。我对这个策略有些看法。所以还是让我们专注于美国国内的指数化投资吧，假如你拥有美国每一家公司的股票，这很重要，我相信指数化投资的优势今天要比过去任何时候都大得多。”
伯格在他1999年出版的《共同基金必胜法则》一书中强烈推荐投资指数基金要想获得最大可能的市场收益率，就必须降低买入和持有基金的成本。而基民要做的，就是购买运行成本低、没有或很少有佣金的基金，尤其是低成本的指数基金，然后持有尽可能长的一段时间。对此巴菲特非常赞赏“令人信服，非常中肯而切中时弊，这是每个投资者必读的书籍。通过持续不断的改革，伯格为美国的投资者提供了更好的服务。”，“我个人认为，个人投资者的最佳选择就是买入一只低成本的指数基金，并在一段时间里保持持续定期买入。因为这样你将会买入一个非常好的投资品种，事实上你买入一只指数基金就相当于买入了美国所有的行业。”“如果你坚持长期持续定期买入指数基金，你可能不会买在最低点，但你同样也不会买在最高点。”
这也就是我“依样画葫芦”的原因。
附 部分国内指数型基金一览
代码 简称 跟踪指数 管理公司 备注
050002 博时裕富 沪深300指数 博时
200002 长城久泰 中信标普300指数 长城
519100 长盛100 中证100指数 长盛
519300 大成300 沪深300指数 大成
040002 华安A股 MSCI中国A股指数收益率华安 增强型指数基金
510180 华安180ETF 上证180指数 华安 天天基金网上该基金代码是510181
510050 华夏50ETF 上证50指数 华夏
159902 中小板ETF 中小企业板价格指数 华夏
160706 嘉实300 沪深300指数 嘉实
161604 融通100 深证100指数 融通
161607 融通巨潮 巨潮100目标指数 融通 增强型指数基金
519180 万家180 上证180指数 万家
161903 万家公用 巨潮公用事业指数 万家 优化指数型基金
110003 易基50 上证50指数 易方达
159901 深100ETF 深证100价格指数 易方达
180003 银华88 道琼斯中国88指数 银华
510880 友邦红利ETF 上证红利指数 友邦华泰 天天基金网上该基金代码是510881
020011 国泰沪深300 沪深300指数 国泰
481009 工银瑞银 沪深300指数基金 工银瑞信
还有南方沪深300指数基金、广发沪深300指数基金、鹏华沪深300指数型基金等。

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