
大势不好,大数据基金能抗跌吗_数据分析师考试
在言必称“互联网+”的背景下,大数据投资显然是一件逼格很高的事情。因此,这一年的时间里诞生了多只大数据基金。
大数据基金是怎样描述自己的?
无论是主动操作品种还是指数型基金,都将来自互联网的大数据作为投资的参考依据之一。互联网大数据相比传统数据而言,基于电商的全样本、实时数据能更直观、实时地反映各行业变化。而且能够反映一些传统数据无法统计的方面,比如投资者情绪、市场热点的变化等。
听起来就非常有道理对不对?比如说搜索网站提供的大数据能够反映出用户的关注点和情绪;再比如说电商的销售数据能够反映出流行的趋势和热点;它们一旦数据化,能够洞察出,至少是提前洞察出经济数据的细微变化,把它们应用到投资里去,简直就是拥有了屠龙刀和倚天剑,江湖无不听令!
可是从5月份开始,股市遭遇了一次严酷的调整(说到这个,心都碎了,还好明天周六就不跌了),大数据基金在这次浩劫中的表现又如何呢?会不会有优于市场的表现?我们拭个目!
首先介绍一下7只大数据基金
简单地说:个个都出自名门,都有个让人仰慕的爹。
银河定投宝中证腾安指数基金(519677):最早的一只大数据基金,2014年3月发行,由腾讯参与开发,该指数旨在发掘市场中的价值低估个股组合,形成“黑马”指数。既可以作为基金指数化投资标的,又可以作为普通投资者的“股票池”。
广发百发100指数基金(000827),2014年10月份成立,由百度参与编制,并采用百度金融搜索和用户行为的大数据编制。
天弘云端生活基金(001030),今年3月份成立,第一只大数据主动投资基金,通过大数据、量化模型,进行数据的加工和筛选,从而为基金经理提供决策的支持。
今年4月份更是有3只大数据基金相继上市发售,掀起一波大数据基金浪潮。
4月21日,依托电商大数据指数淘金100产生的第一只电商大数据基金博时招财一号(001238)销售。淘金100大数据指数,由蚂蚁金服联合博时基金、恒生聚源、中证指数推出,是全球首个电商大数据指数。注意,这一基金是保本型产品。
4月22日,南方基金和新浪财经联合出品的大数据100指数基金(001113)开始发售,这只基金擅长对市场情绪的跟踪,通过新浪的股票信息点击量、阅读量、互动量等信息挖掘出股票热度预期。
4月27日,博时淘金大数据100基金(001242)上市发售。这只基金充分利用淘宝网在电商领域的领先优势,将淘宝网6000多种商品对应中证35个行业、1700只股票,根据淘宝商品的交易价格、交易量、用户行为等指标的变化,预测相关行业的盈利和景气程度。
6月还上线了一只南方大数据300 ,由于成立不久,我们就不进行统计了。
大数据能跑赢大市吗?
我们选取了6只大数据基金5月至今的净值增长与沪深300ETF进行了比较
(点击可查看大图)
发现大数据基金的表现还是可圈可点的,它们中的大部分跑赢了沪深300ETF。对于博时招财一号没有比较的意义,因为它是一只保本的混合型基金。但是像天弘云端生活、南方大数据100等跌势均弱于沪深300ETF。
再来看看它们5月份至今的走势:蓝色走势线为沪深300(白色走势线为银河定投宝)。明显地看出,博时淘金大数据和百发100近期在大跌中比较凌厉。其余的几只大数据基金相对表现较好,但并未明显走出不一样的行情。
(点击可查看大图)
再看一下今年以来的业绩数据。
银河定投宝、百发100去年成立的,今年提供的业绩回报大幅走赢了市场
其余四只基金今年3、4月份才成立,除了淘金数据100外,表现还称得上不错。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22