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    行業新聞

    BAT卡位“大數據指數基金”,互聯網金融戰火愈濃


    By admin-2015-11-06

    BAT卡位“大數據指數基金”,互聯網金融戰火愈濃


    從2013年互聯網金融開始興起以來,除了業務模式開始出現多樣化以外,更多的核心發展在于互聯網平臺上的以大數據為依托的互聯網征信技術。


    本質上,現有的互聯網金融發展中,信貸端的驅動產品是革命性意義更大的,因為目前不論是電商小貸公司的牌照,還是網絡銀行的牌照,根本的立足點在于信貸端功能的完善,也就符合了高層的促進小微企業和個人融資服務更全面的宗旨。


    隨著信貸端的數據征信和多維度的大數據組合技術的發展,大數據的分析和預測功能開始從單一的信貸端延伸到了更為廣泛的金融服務端,包括個人的全面征信,融合了大數據趨勢因子分析的大數據指數基金等。


    早在2014年7月,百度就聯合廣發、中證一起推出了廣發百發100指數基金,并創造了一天半狂攬18億、首次打開申購一天售出8.2億元的火爆場面。隨后,騰訊、阿里等也紛紛進行了結合自身數據庫的“互聯網+指數+基金”模式的大數據基金產品研發。也許是看到了百度百發100指數的先發優勢,阿里近期也在醞釀推出新的指數基金產品“淘金100”指數。


    如此看來,一場基金行業的大數據大戰即將開始,百度百發先走了一步,阿里開始準備迎頭趕上,而騰訊、新浪也在摩拳擦掌。


    為什么大數據能夠聯姻基金?


    1、完善投資策略的數據支撐,減少錯選的概率。


    不少私募基金之所以熱衷引入這類指數化產品,一是基于資管產品創新的需要,二是通過這類指數能洞察很多消費品細分行業在電商領域的整體發展前景,作為優化自身股票投資組合、降低選股錯誤概率的主要依據。例如,“百發100指數”綜合了財務因子、綜合動量因子和搜索因子,首次采用百度金融搜索和用戶行為大數據,通過相應的數據挖掘和分析手段,將涉及特定金融實體的數據進行自動分析、歸并、統計和計算,并引入量化投資模型,編制股票市場指數。


    2、洞察大眾消費行業的發展趨勢。


    不論是百度的搜索數據,還是阿里的電商數據,騰訊、新浪的社交和輿情數據,都會有涉及到消費、金融、能源、物流等多個方面的消費性和交易性、以及搜索性的數據,通過分析這些數據,可以找到基本的行業發展趨勢邏輯。以白酒行業為例,通過百度平臺搜索、點擊數據分析,電商銷售數據的挖掘分析,很多機構可以掌握高端、中端、低端白酒各自的電商銷售增減狀況,以此判斷他們整體銷售前景,作為資產管理機構優化股票組合,完善資產配置的一項依據。


    3、培養投資策略的大數據思維。


    券商、基金、保險近年來開始了業務的全面觸網,一方面是為了提高流程效率,優化用戶體驗,另一方面也是為了從根本上改變以往單一的產業和經濟數據的分析判斷思維?;ヂ摼W大數據以及由此帶來的行業預測和投資策略分析,雖然短期內無法完全取代以標準的行業研究分析為模板的投資模式,但是未來一定會成為一種重要的投研工具與應用手段。這也是傳統金融機構從簡單的線上業務銷售,進入線上數據綜合分析與業務深層次改造的一種積累。


    百度百發100指數的運作邏輯


    既然現在券商、基金開始了全面的互聯網化,從交易渠道和后臺的研發與產品匹配都開始利用互聯網大數據和渠道的優勢,那么在眾多的國內互聯網公司中,基金公司會如怎么樣的選擇,在哪些類型的數據庫中獲得更好的選股和產品組合投資的策略依據?


    從市場的綜合表現來看,百度在這一方面的先發優勢還是比較明顯的。騰訊早在2013年11月就曾發布“中證騰安價值100指數”,但是由于其數據庫價值在于社交與娛樂,因此對專業性的基金行業分析與購買的參考與轉化價值相對不是很明顯。而阿里近期準備嘗試的淘金100指數,主要是運用于自有平臺上的電商信息數據與訂單交易數據,結合淘寶、天貓等平臺上的細分行業成交與電商交易趨勢進行大數據分析,但是相對而言,這種純電商的數據帶有一定的局限和區域性,同時也可能會滯后于市場行情的發展。


    那么百度的數據庫呢?由于是最直接的搜索與全門類的服務入口,加上百度在大數據搜索引擎和百度大腦等人工智能領域的發展,結合百度長期以來形成的數據挖掘和處理優勢(每天百度處理的數據超過120PB,超過7000個國家圖書館的館藏圖書數據總量),在產生滿足基金公司產品策略和投資需要的數據服務上,優勢會更加明顯一些。當然,這里的優勢主要是在數據的門類與轉化效果上,具體的投資策略與效果還是要看基金產品的組合效果。


    這樣帶來的結果是什么?也就是大數據服務與投資策略的結合會更加完善一些,覆蓋面更為廣泛,帶來的參考與趨勢分析決策的準確性也就更高,而不會因為數據庫是局限在社交、電商或是生活領域而產生一定意義上的投資偏離。


    例如,百發100指數為典型的寬基指數風格,模型穩定、不因市場環境波動、振蕩而改變策略,但模型篩選的樣本股卻可以在每一期快速覆蓋市場熱點、敏銳反映市場輪動,如環保、工業4.0、“一路一帶”、充電樁等當期市場熱點,都在百發100的當期樣本股中得到了完美的體現。該基金自2014年6月20日實盤運行以來的漲幅大約218%,成立以來5個多月漲幅64%,并且將于4月10日15時再度打開,并于4月14日對基金持進行每份0.36元的大比例分紅,預計分紅金額約6.7億元。


    行業趨勢大定,如何優化提升大數據基金的效果?


    以百度、阿里、騰訊為代表的互聯網公司以及以廣發、中證為代表的基金、指數公司如何更好地進行大數據基金產品的合作?就拿百度百發100指數基金運營這么長時間的效果而言,可以獲得如下幾個方面的借鑒。


    第一,在基金公司的量化研究策略和百度這樣的互聯網公司之間做好數據標準的轉化和觀測模型,并且設定好一定的參數。這些標準化的數據接口和參數是需要一個較為長期的調試過程來完成的,也就是真正利用大數據的分析價值來給基金產品“保駕護航”。例如,百度100指數基金選取的是基金行業中“量化研究”排名第一梯隊的廣發基金作為合作伙伴。


    第二,根據平臺大數據分析的及時性和靈活性,對基金配置的產品進行更為靈活的調整,降低周期。百度在利用大數據引擎和智能分析平臺的技術基礎上,對趨勢把握的靈活性也得到了增強?!鞍侔l100”指數延續了互聯網快速發展的基因,將換股周期縮短至1個月,這將使得指數能夠更加及時、互動、敏銳地捕捉和反映市場變化。


    最后,注重長期穩健盈利。廣泛地選擇市場中具有投資價值的股票,在遠遠跑贏大盤同時有效規避熱點快速輪動帶來的投資風險。因為互聯網平臺的數據分析與趨勢研判具有一定的前瞻性,因此就要求大數據基金在產品配置上更為穩定化和長期化,百發100以長期價值投資作為優勢,不會刻意的追隨創業板、中小板等行情,也不會刻意的復制概念性行情,而是根據大數據的趨勢與技術分析來做理性配置。


    不久的未來,你會發現,大數據的互聯網+概念將會越來越多,互聯網大數據基金只是開始。




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