京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据指基表现抢眼 部分跟踪效果差_数据分析师
互联网大数据的迅猛发展让大数据指数基金成为指数型基金行列中的新兵,大数据指数以及相关的大数据指数基金也一直是很多投资者关注的重点。中国基金报记者统计发现,大数据指基今年以来上涨幅度较大,市场表现非常抢眼,但部分大数据指基的指数跟踪效率较低,并不尽如人意。
大数据指数普遍跑赢大盘
截至2015年4月30日,市场上已有4只大数据指数,分别是中证腾安价值100指数、中证百度百发策略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),目前已经有银河基金、国金通用基金、广发基金、博时基金、南方基金等公募与之合作,发布了基金产品跟踪此类指数。
基金研究人士称,由于数据来源的不同,上述大数据指数也各具特点。中证腾安价值100指数是利用腾讯微博影响力和财经领域专家组成的指数评审委员会推荐,作为个股选择来源。中证百度百发策略100指数是通过统计用户在百度的海量搜索数据和投资新闻资讯等百度大数据筛选个股。大数据系列指数(i100和i300)则根据用户在新浪财经对行情或个股新闻的访问、搜索热度以及微博的多空分析数据推荐。中证淘金大数据100指数则基于阿里的交易信息、信用数据等分析细分行业电商的交易趋势,预测行业未来盈利状况而推荐。
这些大数据指数的市场表现非常抢眼。Wind数据显示,截至2015年4月30日,中证腾安价值100指数、中证百度百发策略100指数、中证淘金大数据100指数、大数据系列策略指数i100今年以来分别上涨67.67%、62.49%、63.03%、68.85%,而同期上证综指、沪深300指数的涨幅仅为37.31%、34.42%。
相关产品跟踪效果不理想
记者在采访中发现,虽然互联网大数据指数基金有不俗的表现,但并非尽善尽美,有些大数据指基的指数跟踪效率不甚理想。以跟踪中证腾安价值100指数的银河定投宝为例,其对指数的跟踪效率相对偏低。
据基金业研究人士称,全复制型指数基金的跟踪误差如果控制在0.2%之内,则指数基金运作状况较为理想,一般情况下,日均跟踪误差超过0.35%,年跟踪误差超过4%,则指数基金的跟踪效率就较差。
记者统计发现,截至2015年4月30日,中证腾安价值100指数今年以来累计上涨67.67%,而跟踪该指数的银河定投宝仅上涨54.80%。若按照基金合同约定,银河定投宝的业绩比较基准为“中证腾安价值100指数收益率×95%+银行活期存款利率(税后)×5%”,那么银河定投宝的收益应该是66.04%,但银河定投宝今年以来54.80%的收益,与跟踪的指数差距高达11.24个百分点。此外,广发中证百发100指数基金今年以来收益率也只有58.55%,与对应指数62.49%的涨幅也有一定差距。
此外,根据记者统计,银河定投宝产品还出现了上涨乏力、下跌失速的情况。统计数据显示,在所有上涨交易日行情中,中证腾安指数今年以来累计上涨78.38%,而跟踪该指数的银河定投宝仅上涨69.98%;而在所有下跌交易日的行情中,中证腾安指数今年以来累计下跌27.77%,而跟踪该指数的银河定投宝下跌27.15%。而根据该只基金的基金合同,并未出现会增加“指数增强”的策略。
基金业研究人士称,互联网大数据指数的兴起,丰富了当前国内的指数构成,也受到了众多投资者的追捧,而在大数据指数推出后,跟踪这些指数的基金产品的市场表现和跟踪效率就至关重要,只有跟踪效率良好、经得起市场考验的大数据指基,才能最终获得投资者的认可。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24