摘要：本篇文章主要是整理来自财经权威对于新生基金-大数据指数基金的一些认识和观点。纵观几年来大数据基金的历史数据，我们明白大数据基金的确有自身的优势，开发大数据基金的背后动因是以市场情绪为驱动，结合财务因子、市场驱动因子和大数据得分模型选股，避免风格单一带来的踏空或重仓踩雷风险。其劣势导致大数据基金投资过于分散化，持有时间较短，对股票的投机性投资强于价值性投资。通过对大数据指数基金的认识和了解，我们必须明白投资理财永恒不变的真理，即使技术不断在进步，但是人性却永恒不变，投资理财的市场，从来就没有什么救世主，更不会因为突如其来的技术进步，能够让傻子躺着也能挣大钱。
在2014～2015年的大牛市中，中国互联网三巨头——腾讯、百度、阿里巴巴，先后分别与三家基金公司合作，推出了国内第一代大数据指数基金：银河中证腾讯济安价值100指数基金（定投宝）、广发中证百度百发策略100指数基金和博时中证淘金大数据100指数基金。
后来陆续出现的大数据基金中，有主动管理型，也有被动管理型。早期成立的大数据基金大多属于被动型，即跟踪某一大数据指数，比如银河定投宝、广发中证百发100A、南方大数据100A、南方大数据300A和博时淘金100 A就属于被动管理型。而后，随着大数据指数的丰富，主动型大数据基金开始出现，比如天弘云端生活优选、东方红大数据和广发百发大数据策略灵活配置基金则属于主动管理型。
目前规模比较大的两只大数据基金分别为南方大数据100A和东方红京东大数据，基金规模分别为28亿和21亿，截至2019年4月15日，南方大数据100A的净值只有0.73元，东方红京东大数据的表现稍好，净值为1.47元。
国内首只互联网大数据基金是广发百发100指数基金，它是一种以中证百度百发策略100指数的成份股及其备选成份股为主要投资对象的投资基金。其最大的特点是将大数据因子纳入量化选股模型，它打破了传统指数对行业、板块、市场题材的依赖。而由它所挑选的股票都是契合未来市场或行业轮动热点，且基本面良好，未来有一定成长空间的价值型股票。
其实，目前随着市场对大数据的热度不断升温，大数据基金的产品形态也越来越多样化，它加入了越来越多的人工选股因素。而如果按照投资理念分类，可以将这些基金分为被动指数型和主动管理型。
大数据基金主要的数据源有四类：
- 普通搜索数据，如百度、360 等网站上的客户关于证券市场的相关搜索记录。
- 财经网站数据，如新浪财经、同花顺、东方财富等网站上客户对行业或个股的关注度指标。
- 消费数据，如淘宝、京东等客户的购买记录，以及线下的POS机数据等。
- 社交网站数据，如微博、雪球等社区上网民对证券市场的各种观点。
从历史数据上来看，大部分大数据指数基金均跑输同期沪深300，拉长时间周期看，近3年同样跑输沪深300。
导致这样的原因是数据失灵还是策略短路？
对于大数据基金而言，最初的魅力在于以市场情绪为驱动，结合财务因子、市场驱动因子和大数据得分模型选股，避免风格单一带来的踏空或重仓踩雷风险，这也是大型公募基金前瞻性开发大数据基金的背后动因。
大数据基金的优势在于能够利用互联网海量数据的优势，及时反馈投资所需要的辅助信息。但劣势也同样明显，在信息元素较多的情况下，大数据基金投资过于分散化，持有时间较短，对股票的投机性投资强于价值性投，均较对其业绩形成负面影响。
随着互联网和计算机技术不断进步，国外巨头投行对大数据、人工智能都青睐有加，而且取得了不少进展。国内利用大数据采集和各种算法来指导投资仍处在发展初期阶段，当前整体业绩欠佳并不代表大数据基金不行，可能是利用大数据的基金产品或者模型需要进一步优化。
一方面，现存的一些历史业绩优秀的大数据指数还没有产品进行跟踪；另一方面，当前市场上不少大数据采集的是散户的情绪指数、搜索行为，对于如何处理这些大数据，以及是否能采集其他关键数据（例如机构投资者或基金经理相关指标）仍然需要探索与努力。
上面的文字是来自对大数据指数基金的财经相关报道，做一些汇总和整理以便日后思考和回顾。
最后，关于大数据指数基金的一些思考：
- 大数据指数基金真理一：投资理财永恒不变的真理，技术或许不断在进步，但是人性却永恒不变，不管社会如何发展，贫富差距始终存在，相对的弱者和穷者是不会随着技术的发展而消失的，相对的富者和强者说不定还会越来越多。
- 大数据指数基金真理二：投资理财的市场，从来就没有什么救世主，更不会因为突如其来的技术进步，能够让傻子躺着也能挣大钱，在投资的市场里，能赚钱的永远是少数人，而不是多数人，况且你永远也赚不到认知以外的钱。
- 大数据指数基金真理三：随着大数据和人工智能的蓬勃发展，哪怕未来能依托的数据更加丰富，算法更加强大，预测的准确度更高，但也无法预测未来。
- 大数据指数基金真理四：选择大数据指数基金一定选择基金规模较大，老牌的基金公司所发行的基金。既要考虑到本身的数据源是否丰富，是否足够有说服力，指数的编制原理是否值得推敲，基金公司的管理是否优秀。
参考资料
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