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智能選股難道弄丟了“時間寶石”?
2019-05-09

  “說好的智能選股其實一點也不靈光,前幾年買的大數據基金,現在居然還跌破面值”,投資者趙先生吐槽。曾經一度火爆的大數據基金,卻并沒有抗住市場的波動,如今已經風光不再。

  現狀

  過半大數據基金凈值跌破1元

  國內第一只大數據基金在2014年3月成立,當時被一些市場人士認為A股市場將迎來大數據投資時代,并帶來全新選股模式,大數據指數及其配套基金的出現將成為投資者捕捉收益的新型渠道。

  一位基金公司人士稱,2015年是大數據基金最火爆的時候,一些大數據基金發行一日售罄,甚至還要配售才能買到,連帶互聯網巨頭BAJT爭相入場,大數據指數基金產品均是選擇與互聯網公司合作,利用其大數據資源制定投資策略。比如廣發基金與百度合作,南方基金與新浪合作,博時基金與淘寶合作。

  根據上海證券基金評價研究中心的分析,大數據基金主要的數據源有四類:第一是普通搜索數據,如百度、360等網站上的客戶關于證券市場的相關搜索記錄;第二是財經網站數據,如新浪財經、同花順東方財富等網站上客戶對行業或個股的關注度指標;第三是消費數據,如線上的淘寶、京東等網站上客戶的購買記錄,以及線下的POS機數據等;第四是社交網站數據,如微博、雪球等社區上投資者對證券市場的各種觀點。

  也就是說,大數據基金簡而言之是以互聯網大數據為信息源,以挖掘其中的有用信息為主要選股標準的基金。而人工智能可以不知疲倦地分析海量數據,迅速做出可能更準確的投資決策。

  不過,大數據基金跟蹤或者搜索的數據看上去很美,同樣的數據統計,相比普通主動型股票基金,大數據基金收益并未顯現出不凡。

  統計顯示,現存的大數據基金共計21只(合并份額),此前有一只基金保本期結束到期,一只靈活配置型基金規模過小清盤,目前大數據基金過半數的累計凈值在1元之下,跌破面值,大數據主題基金風光不再。

  從規模來看也是大幅縮水,大數據基金規模在2015年上半年沖高至超過200億元,之后規模回落,截至2018年6月30日大數據基金合計規模只有119.82億元。

  失靈

  智能選股聽起來很神奇

  另一位投資者小程說,早期成立的幾只大數據基金一開始確實表現優異,遇到了2015年的行情走高,再加上智能選股的市場宣傳也很誘人,讓其和幾個朋友也約好一起買了大數據基金。

  小程在2015年時買了淘金100大數據指數基金。這個基金說掛鉤的是全球首個電商大數據,而且淘金100大數據指數基金根據支付寶海量的消費數據,能及時反映國民經濟各行業的實時消費和景氣度。小程說,智能選股想想真的很厲害,哪知道隨著指數下跌,大數據基金跌得一樣沒方向,不僅擊穿了1元的面值,最低一度跌到0.7元附近,今年行情雖然有所回暖,但現在累計凈值還只是在0.8245元,至今這只大數據基金還沒有回到1元之上。

  遇上行情走高時,實在并不能說明大數據的能力,值得一提的是,在2015年某財經頻道曾經推出過羊駝選股,通過羊駝吃草來選出股票代碼并進行建倉和減倉,結果通過羊駝股票池投資的結果跑贏大多數分析師的投資組合。

  如今雖然過半大數據基金跌破1元,但業績差異還是明顯,目前表現好的是銀河定投寶騰訊濟安指數基金,累計凈值為1.5051元,該基金也是成立最早的大數據基金,成立于2014年3月14日。東方紅京東大數據混合基金累計凈值為1.3120元,該基金成立于2015年7月底。表現落后的有南方大數據100A成立于2015年4月24日,累計凈值僅有0.6444元,銀華大數據基金凈值為0.7190元,該基金則成立于2016年4月7日。

  記者搜索發現,當年行情火爆的時候,有基金公司稱,大數據基金選股模型是經過股市極端行情的考驗,多次優化升級,融入了精細化搜索數據、情緒因子數據、新聞輿論數據、研報基本面數據等多元數據資源優化選股模型內核,已經形成多維度、多層次的策略體系,結合風險控制體系及風險控制經驗,其投研團隊能夠對收益和風險進行全面的把控。很拗口很神秘的語氣,現在回頭看太夸大了。

  未來

  大數據基金產品亟需優化

  上海證券基金評價研究中心分析師劉亦千認為,大數據基金從本質上來說是量化基金的一類,但相較普通量化基金而言,大數據基金在利用傳統量化指標的基礎上,還融入了互聯網上的各類公開信息,以及線上線下的支付信息等。

  其實,從總體上來看,目前國內基金公司的大數據跟蹤或者搜索的數據主要分為三類,情緒類、行業景氣類和專家意見類。采用情緒類指標編制的大數據指數,大多基于搜索量或者關注度數據,往往有追漲殺跌的特征,屬于高彈性的指數,采用專家意見類指標編制的大數據基金,由于專家們在選股時兼顧了市場情緒與行業基本面,并且可能綜合調研信息,因此收益波動較小,風險也較可控。采用行業景氣類指標編制的大數據,主要依靠消費數據進行行業選擇,偏向基本面研究收益風險特征介于情緒類和專家意見類指數之間。

  雖然國內外許多研究都表明,通過大數據獲得的網絡信息可以有效反映投資者情緒,進而預測股票漲跌,此外,搜索量的增加顯著也會影響股票的交易行為。不過,至少目前來看,借助所謂情緒、搜索等大數據選股模型,還有待進一步挖掘和完善模型。

  市場也有觀點認為,當前整體業績欠佳并不代表大數據基金不行,可能是利用大數據的基金產品或者模型需要進一步優化。

  劉亦千認為,大數據基金產品亟需優化,隨著互聯網和計算機技術不斷進步,國外巨頭投行對大數據、人工智能都青睞有加,而且取得了不少進展。國內利用大數據采集和各種算法來指導投資仍處在發展初期階段,一方面,現存的一些歷史業績優秀的大數據指數還沒有產品進行跟蹤;另一方面,當前市場上不少大數據采集的是散戶的情緒指數、搜索行為,對于如何處理這些大數據,以及是否能采集其他關鍵數據,例如機構投資者或基金經理相關指標等等,仍然需要探索與努力。

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