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智能选股难道弄丢了“时间宝石”?

发布时间:2019-06-11  阅读:51次   字号:  

智能选股难道弄丢了“时间宝石”?

  “说好的智能选股其实一点也不灵光,前几年买的大数据,现在居然还跌破面值”,投资者赵先生吐槽。 曾经一度火爆的大数据基金,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。   一位人士称,2015年是大数据基金最火爆的时候,一些大数据一日售罄,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资策略。 比如与合作,与合作,与淘宝合作。

  根据上海证券基金评价研究中心的分析,大数据基金主要的数据源有四类:第一是普通搜索数据,如、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,如财经、、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、等网站上客户的购买记录,以及线下的POS机数据等;第四是社交网站数据,如、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,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上去很美,同样的数据统计,相比普通主动型,大数据基金收益并未显现出不凡。

  统计显示,现存的大数据基金共计21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,让其和几个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,能及时反映国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,最低一度跌到元附近,今年行情虽然有所回暖,但现在累计净值还只是在元,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和减仓,结果通过羊驼股票池投资的结果跑赢大多数的投资组合。   如今虽然过半大数据基金跌破1元,但差异还是明显,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。

东方红大数据混合基金累计净值为元,该基金成立于2015年7月底。 表现落后的有南方大数据100A成立于2015年4月24日,累计净值仅有元,银华大数据基金净值为元,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,融入了精细化搜索数据、情绪因子数据、新闻舆论数据、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,其投研团队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中心分析师刘亦千认为,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有效反映投资者情绪,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型,还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,随着互联网和计算机技术不断进步,国外巨头投行对大数据、人工智能都青睐有加,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仍处在发展初期阶段,一方面,现存的一些历史业绩优秀的大数据指数还没有产品进行跟踪;另一方面,当前市场上不少大数据采集的是散户的情绪指数、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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