京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
股市上蹿下跳 大数据基金该怎么投_数据分析师考试
自去年以来,大数据基金纷纷成立。在运作了将近一年的时间里,这些大数据基金体现出来的特性如何?适合什么样的投资人?如何投资才能收益最大化?
风格迥异
目前市场上正在运行的大数据基金有4只,分别是中证腾安价值100指数、中证百度[微博]百发策略100指数、中证淘金大数据100指数和大数据系列策略指数(i100和i300)。4只跟踪上述指数的基金分别是博时中证淘金大数据100、银河中证腾安指数,广发百发100、南方大数据100。
具体从4只指数基金来看,风格迥异的同时也有相似点。
广发百发100跟踪百发100指数。该指数采用百度金融搜索和用户行为大数据,通过相应的数据挖掘和分析手段,将涉及特定金融实体的数据进行自动分析、归并、统计和计算,并引入量化投资模型,编制股票市场指数。
南方新浪大数据i100与广发 中证100 较为相似,它以新浪财经的互联网财经大数据应用为特色,基于财经新闻媒体与社交平台海量大数据,在选股策略上,i100指数综合财务、市场驱动、大数据三大因子。
博时中证淘金100,从编制方案来看,以电商商品类目相关中证三级行业的所有股票为样本空间,从中根据综合财务因子、市场驱动因子、聚源电商大数据因子选取综合评分最高的样本股,并采用等权重计算。数据来源为支付宝[微博]的实际交易,包含了行业的价格、销量、人气等景气程度数据。对样本空间的股票,按其综合财务因子、综合市场因子和淘宝大数据因子计算的综合评分降序排列,选取排名前100名的股票作为中证淘金大数据100指数成分股。
银河定投宝中证腾安价值100更偏爱被低估的上市公司:指数依据定价偏离程度排序,佐以质价比率、公司资质、每股评分等多项财务指标,选择市场价格相对低估的100家上市公司股票为样本。指数样本主要集中于工业、可选消费及医药卫生三个中证一级行业,样本数量分别达到30只、23只及14只,合计权重达67%。信息技术、原材料、金融地产、主要消费、电信业务、能源及 公用事业 依次排名4到10位。
高贝塔适合波段操作
从这些大数据指数走势来看,更具备高贝塔产品的特性。
今年以来,淘金100涨幅86.37%,中证腾安价值100涨幅64.01%,百度100涨幅51.65%,新浪大数据i100涨幅82.37%。同期上证综指今年以来的涨幅为25.83%, 沪深300 涨幅18.18%,创业板指数涨幅96.89%。
自6月份发生的股市大跌,沪深300由最高点跌至近期最低点的跌幅为34%,上证指数跌幅不到35%,创业板指数跌幅51%。同期,淘金100跌幅46%,中证腾安价值100跌幅44%,百度100指数跌幅49%,新浪大数据i100跌幅42.7%。
从4只大数据基金或长或短的历史业绩可发现,大数据基金相对于普通的权益类基金在股市中表现为净值波动大。有基金经理表示,与成熟市场主要由理性机构投资者构成相比,A股市场仍以散户为主,因此市场受投资者情绪影响很大,投资者情绪可以更多地反映在互联网大数据上,但投资情绪的巨大波动也会带来互联网基金的高贝塔属性,对此投资者要有心理准备。从目前来看,投资者在市场低位布局该类基金,等待市场热度提升,是比较好的方法。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01