大數據基金靠譜嗎？

一、導語

最近一年，有幾個概念廣受追捧，分別是“大數據”，“股市”和“互聯網金融”，而不斷推出的“大數據基金”更是將這幾個熱門概念融合起來，為投資者帶來了嶄新的投資選擇。“大數據基金”的團隊也可謂陣容豪華，“百度”加“廣發基金”，“阿里”加“博時基金”，“新浪”加“南方基金”，都是互聯網巨頭和實力基金公司的強強聯合。那么“大數據基金”到底靠譜嗎？它到底是基金的未來，還是僅僅借助了新概念的噱頭呢？

二、大數據分析在投資中有價值嗎？

先說結論再說解釋，大數據對投資一定是有價值的。這與市場上現有大數據基金業績如何無關，而是因為大數據作為之前投資過程中沒有被利用過的用戶行為信息，一定可以通過科學的方法提取出有價值的數據。我們可以從邏輯上驗證這個觀點，舉一個邏輯假象的例子即可說明。

例子：百度通過搜索行為尋找聰明的投資者

大家知道百發100指數基金的大數據源是由百度提供的，而百度作為中國市場占有率超過50%的搜索引擎，掌握著大量用戶搜索行為數據。通過這些行為數據，百度可以統計每一個用戶歷史上在哪些時點搜索過哪些股票，然后和這些股票在那些時點后一段時間的價格變動做比較，看看是否有顯著的聯系。

如果百度在海量用戶中找到了少數用戶，其搜索行為與隨后標的股票的價格變動顯著相關，那就可以發現少數聰明的投資者。百度甚至能夠做得更精細，比如識別出哪些賬號對醫藥股看得特別準，哪些對地產股看得特別準。之后就可以實時追蹤這些聰明投資者的搜索行為，并把他們的標的股匯總起來，形成一個更加強健的投資組合。

上例中，我們完全從邏輯上假想了一種百度利用大數據進行投資的方法，雖然實現時肯定會遇到各種困難和細節問題，但清晰的邏輯足夠讓我們相信大數據是對投資有價值的。我們只假想了百度用戶搜索數據的一種用法，肯定有更聰明的投資者想出更好的利用辦法，挖掘出更多價值。此外，其它大數據源，如微信用戶數據、新浪財經數據、淘寶/阿里巴巴交易數據、微博數據、甚至某個產業網站的交易數據，都蘊含有價值的信息。總有一天，技術的發展會使人們有能力評估每一個大數據源的信息價值并有效提取出有用的信息。

三、現在市面上有哪些大數據指數和大數據基金？

自2014年10月份以來，各大互聯網巨頭聯合幾只基金公司陸續推出了大數據基金，8月下旬，握有巨量用戶交易數據的銀聯也將推出大數據基金，以下詳細列出了目前市面上的大數據基金和大數據指數。

（注：還有一些涉及大數據的指數或基金產品，由于無法驗證或經過驗證感覺與大數據關系不大，所以未列入，如有疏漏或誤刪，請讀者不吝指教~）

四、事實勝于雄辯，大數據基金（指數）的歷史業績如何？

我們的評判方法就是觀察大數據指數/基金與同期傳統股票指數（例如中證500）的價格比值的走勢，如果這條走勢線向右上方延伸并且波動較小，那么提示相應大數據指數/基金的歷史業績較好。

對于價格比值的含義，讀者可以這樣理解：假設兩位投資者擁有相同的初始資產，分別投入大數據指數基金和傳統股票指數基金，那么價格比值就代表日后兩位投資者的資產比值。例如：如果大數據/傳統股指的比值在10年后從1.00上漲到3.00，就代表大數據投資者在10年后的資產是傳統投資者的3倍。

價格比值走勢實證

評價期：2014年1月1日-2015年8月4日

傳統市場指數：中證500

大數據基金：廣發百發100

從上圖中可以看出，代表“廣發百發100”大數據基金的藍色曲線在今年5月－6月的這波單邊上漲行情中取得了比紅色的中證500指數更好的業績，但卻在6月到8月的大跌中損失慘重，跌幅遠大于中證500指數。

大數據基金：南方大數據100

從上圖中可以看出，“南方大數據100”基金的表現在總體上優于中證500，無論是在上漲行情還是6月到8月初的下跌行情中，表現均強于中證500指數。

大數據基金：博時淘金100

“博時淘金100”這支基金表現類似“廣發百發100”，在下跌行情中表現較差。

從價格比值走勢圖看出，無論大數據指數還是大數據基金，產品化之后的表現都出現了不同程度的下滑。具體而言，幾只大數據指數在長期的歷史回溯期上，其相對于中證500的價格比值走勢持續上升，波動較小；而在產品化之后（圖中的小黑圈之后）的評價期上，期價格比值基本走平，且有較大的波動，因此就這段不太長的實盤產品運作期間而言，其業績相對于傳統股市指數并沒有顯著優勢。

五、如何看待大數據基金？

通過上面的分析，我們發現到目前為止，“大數據基金”相比傳統股市指數并沒有明顯的優勢，而由于各支大數據基金的上市時間都不到一年，所以還不能肯定他們的未來業績。但對于這樣一種嶄新的基金形式，建議每位投資者都應保持關注。因為我們相信大數據中蘊含的價值，期待有一家靠譜的基金公司能夠利用現代分析工具有效發覺利用，轉變為實在的價值，真正讓大數據基金變成基金行業的未來。

發表于 2015-08-11 00:00
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