京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代下的私募研究方式
我国私募基金发展迅猛,规模越发壮大,据中国基金业协会发布的最新数据显示,截至2017年2月底,已登记备案各类私募基金认缴规模为11.35万亿元,实缴规模8.55万亿元;已登记私募基金管理人18306家;已备案私募基金48626只。
私募基金发展驶入快车道,同时也在各种投资领域中发挥着重要的作用。但一直以来并没有得到相应的政策“优待”。在国内,“私募基金”一直是一种非公开宣传的、私下向特定投资人募集资金进行的一种集合投资。
一个“私”字决定了其本身低调的行事风格,但私募阳光化一直在曲折中推进。2013年6月1日新《基金法》正式实施,把私募基金正式纳入监管范畴;2014年2月7日正式实施《私募投资基金管理人登记和基金备案办法(试行)》,私募行业的实质性监管政策才得以落地。2016年2月5日,中国基金业协会发布了《关于进一步规范私募基金管理人登记若干事项的公告》,加强对私募资管产品的备案管理,私募基金从此由游击队转向了正规军,正式被纳入监管范畴。至此,私募基金阳光化进程更进一步。
私募数据服务快速崛起
随着中国金融市场的逐渐完善与私募行业的快速发展,私募基金的前景也会越来越广阔。但信息来源分散,数据收集难度大,给私募研究带来较大难题,不管是投资者筛选产品还是机构投资者管理产品都遭遇很多不便,市场急需专业权威的私募数据做参考、对比及评测等。
此外,市场上更没有统一的披露途径,而且由于私募的信息公布没有明确的标准,所以私募数据多来源造成的差异较大,处理和校对也异常艰难。
在此背景下,专业的私募数据服务成为迫切需求,随之相关数据业务也快速崛起。而朝阳永续十余年来凭借专业、严谨、务实的精神,已经拥有行业内相当成熟的私募数据业务。在完整性、准确性、及时性方面都有着不可比拟的优势。国内主流的私募研究机构,均以朝阳永续的私募数据库为基础研究库。
数据积淀深厚。自2003年始,朝阳永续开始以商务会务、俱乐部活动、投资研讨等多种形式聚会和持续发掘优秀的资金管理人,并与他们保持长期的交流、合作和联系,这也是朝阳永续私募数据积累的最早尝试;2006年开始,朝阳永续率先在业内推出了“中国私募基金风云榜”评选活动,这一活动被业界称为中国私募基金阳光化最早的勇敢尝试。至今,该评选活动已成功举办至“第十一届”,见证了一批批优秀私募机构和投资精英。在业内享有盛名,这也彰显私募数据共识性、专业性被大众深度认可的一种沉淀。
数据完整、覆盖率高。数据覆盖率高于同业竞品,且最早的私募数据可追溯到2003年,各主要产品类型收录数量均好于市场同类产品。截止目前,朝阳永续私募数据库已覆盖的私募产品总量125119只,覆盖基金经理4749人,私募机构18119家。数据库覆盖了通过私募公司发行的产品、信托平台发行的私募产品、券商集合理财产品、公募基金一对多专户理财产品、期货资管发行的产品及单账户证券等基金产品信息。
在准确性方面,朝阳永续严苛的校对和拜访机制提高私募数据准确性。首先,朝阳永续有严苛的数据录入与校对流程,严格区分不同来源数据,造就国内最严谨的数据源。其次,朝阳永续基于十余年来的数据沉淀,以及定期从私募机构收录数据,然后经过严谨的数据处理、检验和核实规则。使得私募数据更加真实、准确、可靠。
私募管理人研究独树一帜
私募行业欣欣向荣,私募产品的丰富多样化,私募基金管理和评价也一直是专业基金研究者和投资者关注的热点,但由于非公开渠道发行、信息披露相对不透明等因素制约,让私募蒙上一层神秘面纱,使得投资者既好奇又敬而远之。
随着私募基金的发展扩大,与之相关的评价体系也逐渐增多。私募评级机构增多反映的是阳光私募话语权的增强。科学完善的私募评价体系对于投资者甄别投资选择,净化行业秩序具有重要帮助。但总观我国的评级体系,可谓是乱花迷人眼,没有统一的标准。如今,券商研究机构、第三方以及部分媒体都参与其中。但是高同质化的评级使得大部分评级准则不会相差太远,这使不少评级机构缺乏实际竞争力。
值得一提的是,在目前市场仅单纯的按收益率排名的评级体系下,朝阳永续提出“私募管理人研究”概念可谓是独树一帜,不仅丰富了市场的评级体系,更是使得基金研究更严谨更实务。该体系是采用定量与定性相结合的方法,综合评估管理人旗下产品的业绩表现和公司团队、治理、信誉等方面,最后给予管理人等级评定。
投资管理人研究,简单地说,就是找出未来最有赢利潜力的资产管理人,为投资者选择理财产品提供决策的依据。基金评级与排名的研究方法多偏重于纯量化的方法,从历史业绩与波动性的角度,对基金产品进行评级与排名,其基本假设是历史业绩能够代表未来。而投资管理人研究的方法则更要复杂得多,除了要分析历史业绩与波动性指标以外,还要分析历史的仓位、持股、操作风格、风格漂移、风格随市转换等,同样也要考虑投资管理人的策略、方法论等,甚至还要包括投资管理人的健康状况、性格特质等因素,其基本假设是历史并不能够完全代表未来,必须了解业绩背后的故事,全面地对投资管理人进行分析。
因为投资管理人研究学科很多时候要涉及人的因素,所以我们更愿意将它作为一门艺术学科进行研究。基金评级与排名是选取一个时点与时间区间,静态地分析各基金产品。而投资管理人研究则需要根据市场环境的变化,动态地对投资管理人进行跟踪与分析。
专业独特的私募评价体系成就朝阳永续有别于市场的评价优势,以评价私募管理人的风格归因为逻辑,界定经理的风格,与可能存在的风险暴露点,这才是能真正体现投资实务中最具直接操作意义的所在。
大数据支撑 助力私募研究
近年来,大数据的热潮渐冲击到金融市场, 中国金融企业也争相步入大数据时代。券商、互联网公司等纷纷拥抱大数据,以大数据为支撑的私募基金研究应用平台相继诞生。
作为业内专业的金融数据服务商朝阳永续更不例外,拥有10年的数据挖掘和量化研究经验的朝阳永续,在过硬的技术团队的支撑下推出的私募研究平台,是集私募产品的同行业评价、组合配置、组合追踪等私募数据分析于一体的工作平台。依托平台上众多私募的业绩记录、归因分析,不仅可以帮助机构打造优秀产品孵化体制,可协助深度调研阳光私募基金经理,寻找最有效的的人,更能深度解析私募基金研究,投资策略等,寻找优秀的私募产品。数据分析、处理的整个过程,均由云计算来完成,有效规避了人为主观因素的影响,确保数据及评价结果的客观准确,流程快捷高效。
最具实务的评测体系。私募研究平台改变了目前私募产品研究市场这一块最为薄弱的环节,在各大第三方网站主要对产品收益率及排名研究的情况下,为配合客户进行私募基金的分析和评价,朝阳永续已对各分类口径下私募产品的收益排名、风险评价指标(如波动率、夏普值、最大回撤)等进行了数据衍生。为方便客户进行各类产品的基准比较,朝阳永续对提供各类私募产品的基准指数数据;为方便客户在不同的市场风格识别不同市道风格的产品,朝阳永续提供了各类私募产品风格比较。使得投资者能够找到真正适合自己的产品、投资顾问更好更快地服务客户、产品设计人员全面地了解私募市场动态。
提供强大的私募资讯与调研报告。公司汇聚了来自国内基金、保险、证券、信托、私募、 QFII以及高等院校等专业投资研究机构的精英人士。他们拥有最敏锐的洞察力,捕捉最前沿的信息,能够前瞻性的把握政策的取向、市场的脉搏。基金研究平台可提供各类定期报告:1.各类专题报告,包括市场热点评论、最新策略解读等;2.周度私募/宏观观点,盘点知名私募机构及宏观经济学家对市场的解读;3.私募月报,深度解读私募行业发展现状及趋势;季度资产配置报告,每季度根据市场情况出具下一季度资产配置建议;此外,朝阳永续基金研究中心提供专业私募调研及相关报告:1.调研报告,研究员每年撰写投顾走访及调研报告百余篇;2.回访报告,研究员定期对覆盖过的投顾做回访。朝阳永续多年沉淀的丰富人脉圈,经常与活跃在投资前沿的精英会务交流,使得相关解读、调研报告等更贴近市场,质量更高!
方便研究自有产品。该平台净值录入功能不仅可以给券商营业部、券商资管、私募机构和个人投资者提供了极大的研究便利,更加可以满足普通用户最直接的挑选基金需求。净值录入可以将账户净值的变动情况录入平台中形成曲线,同时将产品名称与管理人名称录入便可模拟出属于自己的产品。对于进行业绩展示需求的券商营业部、券商资管、私募、个人投资者产生极大的帮助。方便对比全市场私募产品,并方便管理研究自有产品。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07