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发表于 2014-7-14 11:00:46 | 显示全部楼层 |阅读模式
       近日,中证指数公司、百度和广发基金联合推出“中证百度百发策略100指数”;南方基金与新浪也宣布即将推出“财经大数据策略指数”。两只指数与传统指数的不同之处在于,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。

  大数据指数有待产品化

  互联网大数据被运用于指数开发,还是由中证百度百发策略100指数和新浪财经大数据策略指数开了先河。

  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在一次对话中谈到,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。

  运用大数据编制指数的理论并不复杂。根据百发100指数说明,熊市时市场的恐慌情绪会逐渐蔓延和放大,大数据上表现为在金融搜索量上会出现大幅增加和大幅减少。当市场走牛时,市场的乐观情绪也会逐渐蔓延和放大,表现在大数据上,金融搜索量会出现大幅增加。

  大数据互联网指数成功开发以后,下一步就是将其产品化。广发基金表示,相关产品还没上报证监会,最快要9、10月份才能获批。南方基金量化投资总监刘治平则称,希望指数运行一段时间完全成熟之后再开发产品。

  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。

  36大数据创始人刘金玲告诉本报记者,大数据直接进入资产管理产品“非常靠谱”。她认为,大数据在中国还处于发展阶段,但中国缺乏完全B2C的大数据产品,缺乏能够像iPhone一样让用户实实在在感受到大数据技术的革新产品。“预计未来90%以上的企业都会通过新浪的社交媒体数据和百度的搜索数据来进行资产管理。”

  业内人士认为,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。

  能否成功要看收益

  “超额收益不突出”是指数基金面临的最大问题。一位基金业内人士表示,指数基金已经成为鸡肋,A股市场的长期熊市让指数基金很受伤。

  这两只创新的大数据指数又能否创造奇迹?一位了解百度指数开发过程的内部人士表示,百发100指数利用大数据挖掘发现投资者金融行为的价值,捕捉不同时期的市场热点变化,并根据这一变化快速调整相应的成分股,大部分情况下成分股的调整数量较大,这样有利于指数分享在市场轮动变化过程中的不同板块的投资机会。而根据中证历年指数编制情况,成分股调整的频率最快为6个月,调整范围不超过10%。

  对此,深圳某基金业人士表示,换手那么快,也未见得能完全抓住机会,互联网的大数据很多是基于散户的行为,散户喜欢追涨杀跌,追热点、题材股,而热点往往两周到一个月就迅速过去了,股价又会迅速跌下来。“但是,不得不说,大数据指数反映了投资者情绪,从纷繁杂乱的搜索数据中挖掘出有用信息,指数编制也是一项智慧工程。”

  南方产品开发部副总监鲁力向本报记者表示,情绪指标确实变化频率快,指数调整的频率越高,虽然越贴近市场真正情绪,但可能也会付出一定的换仓交易成本和冲击成本,这其中存在一个指数设计目的问题。指数设计的不同取向,会对样本选择和调整频率等产生较大影响。目前中国A股市场流动性并不好,一天的成交量类似美国一个标普500ETF的成交量,若较频繁地调整指数成分股,可能带来的交易成本和冲击成本会很高。

  “单纯从我们设计指数看,更倾向于兼顾投资和交易两个功能,不能单纯看频率,我们可能对于持续性较小且没有操作意义的热点不考虑,更多考虑可投资和可预期的热点。”鲁力说。

  华南一家基金公司量化部人士认为,这个东西看起来很美,但互联网大数据的效果可能没有大家想象的那么大。“大数据在金融产品中的应用更适合做主动、套利型的产品。”

  多公司考虑推类似产品

  目前互联网金融产品以类余额宝的产品为主,对接的都是货币基金,因此,上述两只指数的出现,引发业内关注,多家基金公司表示,将在合适的契机下考虑推出类似产品。

  上述华南基金公司量化部人士表示:“现在还在观察期,我们以后也会推类似的指数,但是可能产品设计上会有不同。”另一家基金公司市场部人士分析,“大数据互联网”的概念有助于基金销售,预计两只产品的发行规模应该都很可观,但是后续的投资管理会很考验基金经理。

  实际上,广发基金也认为,百发100指数是一只普通指数,因为其指数根本属性没有改变,主要的区别在于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,这是一次指数编制方法的探索和尝试。在产品设计上与其他指数基金的区别主要有三点:首先,这是一只盯住全市场平均收益的“贝塔阿尔法”的产品,未来这只基金跑不过创业板、中小板都是正常的;其次,这是一只半主动型基金;最后,百度提供的数据实际上是交易行为决策前的数据,不是决策后的数据。

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