大数据基金靠谱吗？

一、导语

最近一年，有几个概念广受追捧，分别是“大数据”，“股市”和“互联网金融”，而不断推出的“大数据基金”更是将这几个热门概念融合起来，为投资者带来了崭新的投资选择。“大数据基金”的团队也可谓阵容豪华，“百度”加“广发基金”，“阿里”加“博时基金”，“新浪”加“南方基金”，都是互联网巨头和实力基金公司的强强联合。那么“大数据基金”到底靠谱吗？它到底是基金的未来，还是仅仅借助了新概念的噱头呢？

二、大数据分析在投资中有价值吗？

先说结论再说解释，大数据对投资一定是有价值的。这与市场上现有大数据基金业绩如何无关，而是因为大数据作为之前投资过程中没有被利用过的用户行为信息，一定可以通过科学的方法提取出有价值的数据。我们可以从逻辑上验证这个观点，举一个逻辑假象的例子即可说明。

例子：百度通过搜索行为寻找聪明的投资者

大家知道百发100指数基金的大数据源是由百度提供的，而百度作为中国市场占有率超过50%的搜索引擎，掌握着大量用户搜索行为数据。通过这些行为数据，百度可以统计每一个用户历史上在哪些时点搜索过哪些股票，然后和这些股票在那些时点后一段时间的价格变动做比较，看看是否有显著的联系。

如果百度在海量用户中找到了少数用户，其搜索行为与随后标的股票的价格变动显著相关，那就可以发现少数聪明的投资者。百度甚至能够做得更精细，比如识别出哪些账号对医药股看得特别准，哪些对地产股看得特别准。之后就可以实时追踪这些聪明投资者的搜索行为，并把他们的标的股汇总起来，形成一个更加强健的投资组合。

上例中，我们完全从逻辑上假想了一种百度利用大数据进行投资的方法，虽然实现时肯定会遇到各种困难和细节问题，但清晰的逻辑足够让我们相信大数据是对投资有价值的。我们只假想了百度用户搜索数据的一种用法，肯定有更聪明的投资者想出更好的利用办法，挖掘出更多价值。此外，其它大数据源，如微信用户数据、新浪财经数据、淘宝/阿里巴巴交易数据、微博数据、甚至某个产业网站的交易数据，都蕴含有价值的信息。总有一天，技术的发展会使人们有能力评估每一个大数据源的信息价值并有效提取出有用的信息。

三、现在市面上有哪些大数据指数和大数据基金？

自2014年10月份以来，各大互联网巨头联合几只基金公司陆续推出了大数据基金，8月下旬，握有巨量用户交易数据的银联也将推出大数据基金，以下详细列出了目前市面上的大数据基金和大数据指数。

（注：还有一些涉及大数据的指数或基金产品，由于无法验证或经过验证感觉与大数据关系不大，所以未列入，如有疏漏或误删，请读者不吝指教~）

四、事实胜于雄辩，大数据基金（指数）的历史业绩如何？

我们的评判方法就是观察大数据指数/基金与同期传统股票指数（例如中证500）的价格比值的走势，如果这条走势线向右上方延伸并且波动较小，那么提示相应大数据指数/基金的历史业绩较好。

对于价格比值的含义，读者可以这样理解：假设两位投资者拥有相同的初始资产，分别投入大数据指数基金和传统股票指数基金，那么价格比值就代表日后两位投资者的资产比值。例如：如果大数据/传统股指的比值在10年后从1.00上涨到3.00，就代表大数据投资者在10年后的资产是传统投资者的3倍。

价格比值走势实证

评价期：2014年1月1日-2015年8月4日

传统市场指数：中证500

大数据基金：广发百发100

从上图中可以看出，代表“广发百发100”大数据基金的蓝色曲线在今年5月－6月的这波单边上涨行情中取得了比红色的中证500指数更好的业绩，但却在6月到8月的大跌中损失惨重，跌幅远大于中证500指数。

大数据基金：南方大数据100

从上图中可以看出，“南方大数据100”基金的表现在总体上优于中证500，无论是在上涨行情还是6月到8月初的下跌行情中，表现均强于中证500指数。

大数据基金：博时淘金100

“博时淘金100”这支基金表现类似“广发百发100”，在下跌行情中表现较差。

从价格比值走势图看出，无论大数据指数还是大数据基金，产品化之后的表现都出现了不同程度的下滑。具体而言，几只大数据指数在长期的历史回溯期上，其相对于中证500的价格比值走势持续上升，波动较小；而在产品化之后（图中的小黑圈之后）的评价期上，期价格比值基本走平，且有较大的波动，因此就这段不太长的实盘产品运作期间而言，其业绩相对于传统股市指数并没有显著优势。

五、如何看待大数据基金？

通过上面的分析，我们发现到目前为止，“大数据基金”相比传统股市指数并没有明显的优势，而由于各支大数据基金的上市时间都不到一年，所以还不能肯定他们的未来业绩。但对于这样一种崭新的基金形式，建议每位投资者都应保持关注。因为我们相信大数据中蕴含的价值，期待有一家靠谱的基金公司能够利用现代分析工具有效发觉利用，转变为实在的价值，真正让大数据基金变成基金行业的未来。

发表于 2015-08-11 00:00
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