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大数据和投资间距离有多远?

木马童年 2018-11-10 01:40 8 0

核心提示:搜索、消费、医疗、交通……互联网 +之风使得大数据成为时下“网红”,资产管理行业也纷纷将目光投向大数据投资,多只大数据基金产品相继面世。

尽管“大数据”已成为时下“网红”,但并非所有的大数据都适合运用于投资决策。嘉实腾讯自选股大数据基金正在发行,在该基金的拟任基金经理、嘉实基金股票投资部Alpha策略组组长刘斌看来,首先,经过“降噪”处理的数据才能建立起自身与投资之间的强逻辑;其次,兼顾数据分析与基本面研究才能做出完善的投资决策;最后,需要不断优化策略模型,才能保证大数据产品的有效性和生命力。

“路径短”才能逻辑强

搜索、消费、医疗、交通……互联网 +之风使得大数据成为时下“网红”,资产管理行业也纷纷将目光投向大数据投资,多只大数据基金产品相继面世。

“这只基金的数据源来自上述用户的点击、关注、取消关注、搜索,以及对相关财经新闻的阅读等行为,我们通过分析、挖掘这些行为背后与股票超额收益表现之间的关系,找到行为表现和股价表现的逻辑,应用到投资中,力争为投资者创造收益。”嘉实腾讯自选股大数据基金拟任基金经理刘斌表示。

在刘斌看来,相较于搜索、电商等大数据,财经用户数据与真实的投资更近,传导路径更短,可以直接进行分析和挖掘。

“举个例子,你搜索某家银行,一定是想关注这家银行的股票吗?也可能只是登录它的网银,搜索引擎是存在噪音的。你在某家电商平台上购买了产品,它的销售数据反映到公司报表,再体现到股票上,又需要多长时间?”刘斌说,无论是搜索中存在的噪音,还是产品销售传递股票的较长路径,都不易于找到一套稳健、可行的逻辑,从而建立数据模型,指导投资。

“腾讯自选股的数据提供了直接和股票相关的行为信息,这和股票的表现更相关、传导路径更短,事实上,通过数据挖掘我们也寻找到了一系列可行的行为模式,易于建立模型。”刘斌说。

两条腿走路

需要指出的是,由于数据源与市场本身客观存在的“距离”,在刘斌看来,一个全面完善的投资决策背后需要将数据分析与基本面研究相结合。

“只有大数据是不够的,还需要借助基本面研究能力,结合自身在量化模型上多年的积累,优选股票形成组合,防止进入投资陷阱。”刘斌表示。

据悉,嘉实腾讯自选股大数据基金也是国内首只主动管理的大数据策略基金。

“我们的投资流程大体是,先通过腾讯提供的大数据构建一整套行为分析策略,从中筛选有价值、成长好、流动性强、盈利质量不错的个股,建立一套选股策略,然后与嘉实基金自有的股票池叠加,通过价值、成长、流动性、盈利率等基本面指标进行筛选优化,最终形成投资组合。”刘斌表示。

“大数据基金需要一揽子股票组合,而对于组合的调整体现了主动管理的特点。”刘斌介绍说,会根据腾讯自选股大数据反映的市场情绪、市场变化做一些灵活的调整,希望有效把握市场热点和提前布局,帮助投资者获得尽可能丰厚的超额收益。

量化不是“黑盒子”

此外,基于数据源本身的运行逻辑在不断发生变化,大数据基金也需要不断就数据模型进行优化。

“我们在做一套量化投资策略时并不是一劳永逸地构建一个黑盒子,而是每个策略背后都有一套简单易懂的投资逻辑,它会随着市场情况而发生变化,我们需要不断调整它,最终使这个策略一方面能够适合当前的情况,另一方面当它和现在市场运行特征出现偏差时能够及时修正。”刘斌说。

在刘斌看来,量化投资基金经理和传统基金经理不一样的地方是,传统基金经理需要每天调研上市公司,关注上市公司变化,而量化基金需要关注的是“数据背后运行的逻辑是不是在发生变化,投资背后所依赖的东西是不是在发生变化”。

就嘉实腾讯大数据策略而言,刘斌表示会对组合进行定期或者不定期的调整。“有的时候市场变化较快,信号波动比较迅速,因此定期和不定期地调整,也使该基金能够更迅速地捕捉到市场最新的变化。”据悉,嘉实、腾讯将强强联手构建有效的分析系统,实时更新投资者行为数据,力争更快发现未来投资热点,规避投资陷阱,及时调整投资策略和投资组合,以期为投资者长期提供稳定地超额回报。

此外,刘斌也强调,虽然在操作策略上会根据市场变化进行调整,但不是频繁地、随机地改变。“我们希望这只基金的投资策略具有较强并且稳定的风格,这样有利于投资者进行资产配置,并给他们提供一个好的投资体验。”

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