ビッグデータ基金が殺到しているが、収益率は予想に及ばない

昨年末に広発基金が市場初のビッグデータ基金を発表した後、ビッグデータ基金が殺到し、ビッグデータ投資は多くのファンド会社が追いかけている焦点となっている。現在8つのビッグデータ基金が運用されているほか、9つの基金会社は合計12本の名称に「ビッグデータ」が付いた基金を申告しており、現在も証監会基金の募集申請の流れを歩いている。

ビッグデータファンドが追跡するデータベースも百花斉放で、アクティブ投資型のものもあれば、パッシブ投資型のものもある。ビッグデータ基金はどのように選択すべきですか。ビッグデータファンドの収益はどうなっているのでしょうか。本文は詳細な紹介をします。

各種ビッグデータが花盛り

業界内の定量的投資の専門家によると、ビッグデータマイニングを通じて、マクロ経済、業界景気度、上場企業のファンダメンタルズ、さらには最先端の行動金融学分野でもデータ定量化が可能であり、伝統的な投資の有益な補充であるという。

今年下半期、ビッグデータ指数の発表速度は明らかに加速し、7月から、中証電子商取引ビッグデータ指数、三条銀聯ビッグデータ指数、中証雪球智選ビッグデータ100指数、中証房天下ビッグデータ指数などが続々と発表された。11月13日、中証指数有限公司は12月7日に中証艾瑞中国インターネットテーマ指数、中証ビッグデータ100指数、中証ビッグデータ188指数を正式に発表すると発表した。この3つの指数はそれぞれ広発、博時、建信基金管理会社がカスタマイズして開発した。

嘉実基金はこのほど、嘉実テンセントのビッグデータ戦略株からのビッグデータを発表した基金データは「テンセント財経とテンセントの自己株式選択における5000万人以上のユーザーの行為」に由来し、「5000万人の株式選択の知恵を融合させる」と述べた。

データによると、現在存在している8つのビッグデータ製品には明らかな優位性は現れていない。8つの製品のうち、アクティブタイプとパッシブタイプに分かれています。5つの受動的に管理されたビッグデータ基金は、現在、南方ビッグデータ100と南方ビッグデータ300だけが同期の上海深さ300指数と中証500指数に勝っており、残りの3つの基金はいずれも同期の上海深さ300と中証500指数に負けている。

3つのアクティブ管理型ビッグデータ基金は、それぞれ天弘クラウドライフ、東方紅ビッグデータ柔軟配置、広発百発ビッグデータ戦略柔軟配置基金である。3匹の基金のうち天弘雲端だけの生活は好ましくは設立から3カ月を迎え、すでに倉庫建設期を過ぎており、残りの2匹の純価値にはまだ明らかな変動は見られていない。

そして設立以来の収益率見てみると、5データだけが調べることができる受動型ビッグデータ基金の分化が明らかになった。比較的前の統計によると、10月19日現在、中証騰安基金と百度百発基金の設立から統計時点までの収益率はそれぞれ79.5%と49.2%で、ビッグデータ100、ビッグデータ300、ゴールドラッシュビッグデータ100の収益率はそれぞれ-4.29%、-4.39%、-16.43%だった。

ビッグデータ基金の選択方法

ビッグデータ基金の選択方法について、李さんは2つの提案をしました。

1つ目は、大量のデータを持つモデルを選択することです。ビッグデータの最大の特徴は大量のデータであり、現在の個別ビッグデータ製品追跡モデルのデータは少なすぎて、非常に歪みやすく、投資家はできるだけ回避しなければならない。また、市場の機会は目まぐるしく変化しており、ビッグデータの株式プールは迅速に調整できるようにしなければならず、1ヶ月に1度も株プールを調整しない製品も回避しなければならない。

2つ目は受動的な製品を選択することです。ビッグデータ製品はデータが多すぎるため、人工スクリーニングは基本的に不可能な任務であり、人為的な操作はかえって巧妙で拙劣であり、国際的な実例から見ると、完全に受動的な製品は長い時間帯に走り出した業績は能動的な製品より優れている。

情報11月20日、易方達基金は同日から会社の公式サイト、モバイルクライアントeウォレットが行う貨幣基金の迅速な買い戻し業務の限度額を引き上げ、単一基金口座の1日累計の迅速な買い戻し上限20万から100万に引き上げると発表した。この迅速な償還は、現在13の主流銀行カードをサポートしており、資金は最速1分ですぐに入金されます。

国投瑞銀国家安全基金精選が発行されている。この基金は主に国家安全テーマに関連する上場企業に投資し、株式倉庫は0%~ 95%で、株式債は柔軟に配置され、攻守を兼ね備えている。

全体的に見ると、ビッグデータ基金の収益は予想ほど理想的ではない。これはビッグデータ設計の原理によって決定されたもので、ビッグデータ追跡のデータは市場で最も人気のある会社であることが多いが、これらの人気企業が人気になったのは、これまで十分に宣伝されてきたためであり、この時ビッグデータに注目されたからである。多くの場合はすでに相場の中後期になっており、収益は当然予想される。第二に、ビッグデータ追跡のモデル間にも優劣があり、いわゆるビッグデータの中には実際には本当の意味でのビッグデータではなく、現在国内の株式所有者はすでに億人に達しているが、ビッグデータは数十万人から数万人のサンプルの中で選別されており、データ歪みは確率イベントである。

しかし、財経ハンターの李CEOは、ビッグデータ製品は結局新しいものであり、完全な過程が存在し、全体的に見ると、ビッグデータの業績は一方的な相場の中で、指数基金に追いつくのは難しいが、偏在型製品の中では中上流にあり、投資家の配置の目安とすることができると考えている。