大数据权益类 互联网基金的春天

时间:2014-08-06 17:04 栏目:基金 编辑:投资有道 点击: 1,947 次

互联网大数据时代的投资革命来了!近日,中证公司、百度、广发基金联合发布目前国内真正利用大数据平台开发的互联网金融指数--中证百度百发策略100指数(以下称百发100指数)。

大数据权益类 互联网基金的春天

指数编制深挖大数据

与互联网的深度融合,对基金业来说,是一次投研系统突破的机会。

中证指数公司、百度和广发基金三方强强联合,通过大数据挖掘和分析、结合可靠量化模型来开发指数化投资,共同打造新的互联网金融产品。南方基金则选择了一家网络媒体新浪财经进行合作。这注定了两家公司尽管在模式上相近,但是选取的策略因子和最终结果将不尽相同。

据百发指数相关研发人员透露,目前传统的指数编制方法是利用市值规模、成交金额、财务及估值等指标进行编制,模拟组合的收益表现不佳;而新的指数编制方法,创新性地融合了百度金融大数据技术,结合相应的量化分析模型,产生了数据层面的化学反应,其历史回溯模拟结果稳健性好、业绩表现优异,未来可以基于指数进行产品化、系列化的投资和运营,“该指数的推出,将给投资者分析市场情绪、参与市场投资提供独特的参照体系,这或将掀起指数界的革命。”

“百度互联网金融大数据与传统金融数据的结合,在某种程度说确实起了化学反应。我们把几类数据做多维度分析,类似于在一个高维空间,利用超平面将价值股和非价值股进行区分。”百发100指数的参与开发者、广发基金数量投资部的季峰告诉记者,通过对过去5年半的数据跟踪,相关摸拟的业绩数据和模型都是比较优秀的。

与此同时,南方基金也宣步联手新浪财经即将推出南方-新浪财经大数据策略指数。大数据首次被嵌入传统金融投资策略中,大数据因子成为指数编制的核心。

南方基金与新浪财经联合推出的财经大数据策略指数,是通过对新浪财经频道和新浪微博“财经大数据”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,选出具有超额收益预期的股票,构建、编制并发布策略指数。

此次南方基金与新浪财经合作,主要用的技术是类似于对相关新闻、内容的关键词“抓取”技术,可能会对相关的公司,以及相关的关键词进行“利好”“利空”的区分,以期对投资进行指导,而广发基金的中证百度百发策略100指数则偏重于数据分析。

大数据指数即将产品化

据悉,百发100指数的想法来自于一次对话。2013年底,广发基金副总经理邱春杨与百度金融事业部总监孟庆魁一次对话中谈到,能否将百度海量金融大数据转化为金融产品,之后双方一拍即合。

此后,中证指数公司、百度和广发基金三方投入大量人力物力进行策略研发,经过上千种的投资策略分析,和4个月时间的反复调试,才找到令人满意的结果。百发100指数的顺利发布,引发业内关注,多位基金业内人士表示,会关注其后续产品开发,并将在合适的契机下考虑推出类似产品。

在大数据指数产品化的过程中,广发基金速度更快。广发基金表示,百发100指数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中,是一次指数编制方法的探索和尝试。他们对“百发100”指数非常有信心,除已着手开发依托该标的指数的指数基金外,未来广发基金还将联合百度及中证,推出绝对收益类产品、增强型指数产品、量化对冲产品等。

季峰介绍,“跟踪百发100指数的公募基金产品预期最快9或10月份推出,由于报备产品是走普通通道,希望能比较快拿到募集批复。”而记者了解到,南方基金的计划则是今年将产品上报证监会,明年发行。

业内人士认为,待相关产品问世后,将成为资产管理行业的一个重大创新,因为目前市场上还没有利用大数据成果指导投资行为的产品。此外,这也将是互联网金融的一大创新。

大数据权益类基金领先出击互联网金融

有专业人士指出,大数据来自互联网,指数算法互联网化,未来指数基金的销售也会在互联网上进行,基金业可能先于其他资产管理公司全面步入互联网化。

目前,互联网金融产品主要是各类平台上面的各类“宝宝”们的货币基金产品以及淘宝店、第三方理财平台销售的各类公募基金产品,只是变换了一下销售渠道,本质上仍属于传统的基金产品。而大数据指数产品的将会是真正意义上的第一只权益类互联网金融产品。

据悉,百发100指数产品有可能依托互联网公司百度及银行等渠道为销售平台,面对的投资者主要是互联网用户群体等。利用百度金融大数据找到市场上关注的股票进行筛选后投资,更符合投资者的心理预期,也更易于让投资者理解和接受该产品。

对此,申银万国证券研究所总经理陈晓升认为,所有传统的金融研究都主要放在一些基本基础因子筛选,通过基础因子去筛选投资标的,在样本之间来选取。传统的股票关注,只能做一些市场上的交易行为。百发100指数能够将搜索的大数据用于股票关注,是创新的意义所在,“如果说能够把互联网大数据,除了搜索和关注度之外,可能还会有很多值得我们开发的一些行为领域,这些行为和传统的量化方法相结合,将会开发出更多有含金量的投资产品,能够帮助个人投资者,能够帮助我们整个市场找到更好的投资产品。”

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