Открытие Фонда Больших Данных

В сегодняшней статье о научных инвестициях мы поговорим о принципах создания фондов больших данных и о том, как интернет-данные, такие как Taobao, Baidu и Sina, помогают менеджерам фондов выбирать акции.

• #### Перед тем, как раскрыть Big Data Fund, давайте посмотрим, как выбираются акции в типичных фондах акций:

В качестве первоначального критерия для выбора выборки из всех акций категории “А” приняты более базовые показатели, такие как время выхода на рынок, рыночная стоимость и т. д. В качестве образца для моделирования многофакторного выбора акций будут использоваться такие критерии, как отраслевые данные, финансовые показатели, рентабельность и т. д. Использование многофакторной модели выбора акций для количественного выбора акций. Факторы, используемые в традиционных многофакторных моделях, включают в себя финансовые факторы (рыночная ставка, рыночная себестоимость, рыночная продажная ставка, рыночная стоимость активов, рост доходов от ведения бизнеса, рост чистой прибыли, рост EPS, рост общей стоимости активов и т. Д.), рыночные факторы (выбор краткосрочной доходности, долгосрочной доходности, определенной волатильности, изменения объема торгов, свободно движущейся рыночной стоимости и т. Д.). Вычислить составные части фонда и соответствующие веса с помощью обучения квантового двигателя.

В чем же отличие больших фондов данных от традиционных фондов?

Раньше, когда мы создавали многофакторную модель выбора акций, все факторы, которые мы использовали, были изнутри рынка, и мы обращали внимание только на свойства самой акции, но введение фактора больших данных принесло новую информацию, мы будем обращать внимание на то, связаны ли изменения количества поисковых запросов в процентах с изменениями в акциях, мы будем обращать внимание на то, влияет ли продажи Taobao в определенной отрасли на цены акций предприятий в отрасли, мы также будем обращать внимание на то, влияет ли количество просмотров и комментариев в новостях, связанных с определенной акцией в финансовом секторе, на колебания цен на акции.

Для того, чтобы лучше понять, что такое Big Data, давайте рассмотрим примеры реальных фондов Big Data.

Примером может служить Big Data 100, созданная в сотрудничестве с фондом Borscht в сотрудничестве с ювелирной компанией “TaoGold”.

При создании выборочного пространства Taobao 100 выбрала в качестве своего выборочного пространства акции, связанные с тремя отраслями, связанными с товарным каталогом сетевых интернет-магазинов, в том числе:

• Продукты бытовой устойчивости

• Оборудование и предметы досуга

• Текстиль и одежда

• Гостиницы, рестораны и отдых

• Продукты питания и основные товары

• Продукты питания и напитки

• Бытовые товары

• Личные вещи

• Как видно, эти отрасли очень похожи на собственную классификацию товаров Taobao, поскольку фактор больших данных, генерируемый данными Taobao, может предоставить больше информации в этих отраслях.

Основываясь на выборке отраслей, связанных с Taobao, фонд BSE и Qinlong создали выборку акций, в которых используется фактор больших данных электронных торговцев для многофакторной количественной модели. Платформа Alipay предоставляет статистические данные о тенденциях в онлайн-потреблении.

Наконец, квантовая модель выбора акций использует факторы больших данных, финансовые факторы и рыночные факторы для ранжирования акций, чтобы определить составные акции и вес фондов больших данных.

Помимо индекса Taobao 100, фонды больших данных используют множество источников больших данных, таких как Baidu, Snowball, Sina и Unix, для создания факторов больших данных. Факторы, используемые фондами больших данных, следующие:

Поисковый фактор в индексе 100

для акций в выборке пространства рассчитывается суммарный объем поиска и прирост поиска за последний месяц, которые записываются как коэффициент общего объема и коэффициент прироста, соответственно; для коэффициента общего объема поиска и коэффициента прироста создается модель анализа факторов, которая рассчитывает суммарный балл для каждой акции за период, который записывается как коэффициент поиска;

Большие данные 100 тонн снеговых шаров

Во-первых, на основе полученного во втором шаге портфеля “снежный шар” рассчитывается охват портфеля для выбора образца; во-вторых, на основе охвата портфеля “снежный шар” для каждой акции дается соответствующая оценка, записываемая в качестве коэффициента теплоты “снежный шар” для каждой акции.

Большие данные Южной Сины и Большие данные Сины

Показатели просмотра страниц на новостном канале, отрицательные и положительные статьи в Weibo, влияние новостных сообщений.

Индекс больших данных в банковской отрасли

На основе данных о статистических тенденциях потребления в банковском союзе получаются отраслевые инвестиционные показатели; затем, в соответствии с полученными отраслевыми инвестиционными показателями, экономический рост отрасли, включая: объем потребления, количество сделок и т. Д., получается рейтинг экономического роста отрасли; и, наконец, в соответствии с экономическим ростом, акции в отрасли получают соответствующую оценку, получая фактор больших данных отрасли.

Многие знакомые считают, что фонды больших данных действительно плохо работают, и на самом деле до сих пор несколько фондов больших данных действительно не оправдали ожиданий, но это не позволяет нам прийти к выводу, что фонды больших данных в неправильном направлении. Поскольку в настоящее время применение больших данных по-прежнему консервативно и экспериментально, мы просто добавили фактор больших данных на основе традиционных многофакторных моделей и не предприняли больше подрывных инноваций в самих моделях.

На самом деле, применение больших данных уже затрагивает все аспекты нашей жизни, и в них непреднамеренно сокрыты сокровища инвестиционной ценности, и хотя результаты существующих фондов больших данных пока не показывают, что они уже обладают способностью эффективно извлекать эти ценности, сокровища больших данных всегда были там, и, возможно, некоторые неизвестные высокопоставленные лица уже пользуются ими.

Проверенные инвестиции