빅데이터 펀드 공개

오늘 과학 투자 기사는 빅데이터 펀드의 원리, 타오바오, 바이두, 시나와 같은 인터넷 데이터가 펀드 매니저들의 주식 선택에 어떻게 도움을 주는지에 대해 이야기합니다.

• #### 빅데이터 펀드를 소개하기 전에, 전형적인 주식형 펀드의 주식 선택 단계를 살펴보자:

모든 A 주식 중에서 초보자 선택 공간을 뽑는다. 초보자 기준은 일반적으로 상장 시간, 시장 가치 등과 같은 더 기본적인 지표를 취한다. 샘플링 공간에서 초보자 주식 풀을 선택합니다. 여기서 선별 조건은 일반적으로 산업 데이터, 재무 지표, 수익성 등을 사용합니다. 초보자 주식 풀은 다인자 주식 선택 모델의 샘플로 사용됩니다. 다중 인자 주식 선택 모형을 사용하여 주식을 정량적으로 선택하십시오. 전통적인 다중 인자 모형에서 취하는 요인은 주로 금융 요인 (시장 수익률, 시장 순율, 시장 매출률, 자산 시장 가치 비율, 주력 사업 수입 성장률, 순 이익 성장률, EPS 성장률, 총 자산 성장률 등) 과 시장 동력 요인 (단기 수익률, 장기 수익률, 특정 변동률, 거래량 변화, 자유 유통 시장 가치) 을 포함합니다. 위의 모든 요인에 따라 장기간의 역사적 수익 및 안정성이 가중되어 계산되며, 한 주식의 합성 점수를 얻습니다. 양적 엔진의 학습을 통해 펀드의 구성 주식과 그에 따른 무게를 계산한다.

그렇다면 빅데이터 펀드는 기존 펀드와는 어떻게 다른가? 빅데이터 펀드는 빅데이터 요소를 도입했다는 것입니다.

이전에는 다중 요소 주식 선택 모델을 만들 때 모든 요소가 시장 내부에서 사용되었습니다. 우리는 주식 자체의 특성에만 집중했습니다. 그러나 빅 데이터 요소의 도입은 새로운 정보를 가져 왔습니다. 우리는 백도 검색량의 변화와 주식의 변화와 관련이 있는지에 대해 관심을 가질 것입니다. 우리는 Taobao의 특정 산업의 판매량이 산업 내 기업의 주가에 영향을 미치는지에 대해 관심을 가질 것입니다.

우리는 실제 빅데이터 펀드를 예로 들면서 빅데이터 요인을 좀 더 시각적으로 이해할 수 있습니다.

예를 들면, 보스펀드와 金服 (金服) 의 협력으로 출시된 淘金大數據100 (타우금대데이터100) 입니다.

표본 공간을 구성할 때, 타우금 빅데이터 100은 네트워크 전자상거래 상품 카테고리와 관련된 중화권 3급 산업의 관련 주식을 표본 공간으로 선택했으며, 여기에는 다음과 같은 카테고리가 포함된다.

• 가구 내구성 소비품

• 레저 장비 및 용품

• 섬유 및 의류

• 호텔 레스토랑 및 레저

• 식품 및 주요 용품 소매

• 음식과 음료

• 가정용품

• 개인 용품

• 이러한 산업은 타오바이의 상품 분류와 매우 유사하다고 볼 수 있는데, 타오바이의 데이터에서 생성된 빅데이터 요소가 이들 산업에 대해 더 많은 정보를 제공할 수 있기 때문이다.

타오바이의 관련 산업의 샘플 공간을 기반으로, 보스펀드와 ?? 金服은 聚源电商大数据因子을 다중인자량화 모델에 사용하는 선택 주식을 생성했다. 이 중 Alipay 금융 정보 서비스 플랫폼은 온라인 소비자 유형 통계 트렌드 특징 데이터를 제공한다. 소득 산업 투자 지표, 통합 조사 산업의 기상도, 성장, 가격, 수요 등에 따라 산업 기상도 순위를 얻었다. 산업 내 주식에 대한 기상도에 따라 적절한 평가를 받으며, 聚源电商大数据因子을 얻었다.

마지막으로, 양적 주식 선택 모형은 빅 데이터 요소, 금융 요소, 시장 동력 요소를 사용하여 주식 점수를 매기고, 빅 데이터 펀드의 구성 주식과 무게를 결정한다.

淘金100 지수 외에도, 각 빅데이터 펀드는 바이두, 스노볼, 신나,银联 등 많은 빅데이터 소스를 사용하여 빅데이터 인자를 생성한다. 중화권 지수 주식회사에서 제공하는 공개 자료를 통해, 각 빅데이터 펀드가 활용하는 인자는 다음과 같다:

백발 100 지수 검색 요인

샘플 공간의 주식들에 대해 각각 최근 한 달의 검색 총량과 검색 증가를 계산하고, 총량 인수와 증량 인수로 기록한다. 검색 총량 인수와 증량 인수에 대해 요소 분석 모델을 구축하고, 각 주식들에 대한 종합 점수를 계산하고, 검색 인수로 기록한다.

100톤의 스노우볼 열수

첫째, 2단계에서 얻은 스노우볼 IQ 포트폴리오에 따라 선택해야 할 샘플의 IQ 포트폴리오 커버리지를 계산합니다. 둘째, 개별 주식의 IQ 포트폴리오 커버리지에 따라 주식에 대한 평점을 주어, 개별 주식의 스노우볼 열도 인자 점수로 기록합니다.

남신라 빅데이터 신라 빅데이터 인자

신라경제채널의 페이지 클릭 수, 미에이 블로그의 긍정적인 부정적인 기사 보도, 뉴스 보도 영향.

은행권 빅데이터 지수, 은행권 산업의 빅데이터 요인

은행연합 소비형 통계형 트렌드 특징 데이터를 기반으로 업계 투자지표가 가공되고; 다음으로, 수입 업계 투자지표에 따라, 소비 금액, 거래 횟수 등을 포함한 종합 조사 업계의 경기상황이 업계 경기상황 순위를 얻습니다. 마지막으로, 경기상황에 따라 업계 내 주식에 대한 평가에 따라 업계 빅데이터 인자가 점수를 얻습니다.

많은 지인들이 빅데이터 펀드의 성과가 실제로 좋지 않다고 생각하며, 실제로 지금까지 몇 개의 빅데이터 펀드가 기대에 미치지 못했지만, 이는 빅데이터 펀드가 잘못된 방향이라는 결론을 내리지 않습니다. 현재 빅데이터에 대한 응용은 여전히 보수적이며, 실험적이기 때문에, 우리는 전통적인 다중 인자 모형의 기초에 따라 빅데이터 인자를 추가하고 모형 자체에 더 많은 파괴적인 혁신을 시도하지 않았습니다.

사실, 빅데이터의 응용은 이미 우리 생활의 모든 측면에 영향을 미치고 있으며, 여기에는 의도하지 않은 투자 가치가 있는 보물이 숨겨져 있습니다.

과학 투자 증명된 투자