凯石报告：智能时代来临 大数据1.0基金全剖析

　　随着大数据时代的到来以及数据挖掘算法的推进，各类大数据基金应运而生。目前的大数据基金数据源不仅仅是股票财报、量价等数据，更多的是和互联网结合，扩大数据的范围，获取更多的信息。市场上的大数据基金也是越来越多，伴随着近期谷歌AlphaGo 4:1战胜韩国围棋高手李世石，大数据基金也是不断升温。

　　大数据基金的发展

　　大数据基金1.0：被动指数型。国内第一只大数据基金为“银河定投宝”，成立于14年3月14号，至今已经超过两年。随后，广发中证百发100等基金相继发行。这类型基金主要是基金公司与BAT等互联网公司合作，利用股票财报、量价等数据，叠加互联网公司的数据，定期挑选固定数量的股票，按一定权重编制大数据股票指数，并对指数复制进行跟踪。所以，第一代大数据基金是指数型基金，基金业绩的来源主要是大数据指数的收益率，其次是基金经理对指数的跟踪程度。

　　大数据基金2.0：主动管理型。A股市场具有波动性较大的特征，特别是15年以来经历3次股灾，几乎所有股票都跌幅惨重。指数型基金高仓位跟踪指数，虽然长期来看收益不少，但是熊市中依然损失惨重，于是第二代大数据基金应运而生，与第一代大数据基金被动跟踪大数据指数不同，第二代大数据基金在指数的基础上进了一步：仓位控制。所以，第二代大数据基金一般是灵活配置型基金，仓位调整范围较大，希望在牛市中能够高仓位分享收益，熊市中能够低仓位躲避风险，这类基金业绩的来源主要有两方面：一是大数据指数的收益率，二是仓位控制带来的收益。

　　大数据指数

　　大数据基金业绩的来源很重要的一部分是大数据指数的收益率，所以研究第一代大数据基金，就得先研究这些大数据指数。

　　大数据指数的编制

　　合作利用互联网公司的搜索点击量、消费、组合、一致预期数据。从各类指数来看，合作的公司包括百度、腾讯、阿里（蚂蚁金服）、360、朝阳永续、新浪财经、雪球、银联，都是国内的大型互联网公司。而合作使用的数据又有所不同：①搜索数据：百发100、360互联+、I100、I300，基于百度、360、新浪等强大的搜索以及点击量等功能；②消费数据：淘金100基于淘宝的消费数据判断行业的景气度，银策100、银策消费、银智100根据银联子公司的一些消费刷卡等数据，判断行业景气；③组合数据：雪球100，主要是利用了雪球用户构建的组合，一般是先优选组合，再优选组合内个股两步走；④一致预期数据：CS朝阳88，主要是利用了券商分析师对各个股票的预测数据，加工形成一致预期数据，包括：一致预期净利变化、一致预期盈利能力变化以及一致预期成长性。

　　编制方法多样化，多因子打分、板块行业配置、组合再选股。编制方法一般与所利用的互联网大数据类型是相对应的：①多因子打分：这是最常用的量化选股模式，比如百发100会利用搜索的数据加工形成搜索因子，I100、I300会利用新浪财经的点击量形成情绪因子，CS朝阳88利用分析师的预期数据形成一致预期因子，在这些特殊因子的基础上，结合传统的基本面因子、量价等因子，综合打分筛选个股；②板块行业配置：一般先对市场股票进行分类，再根据互联网的消费统计数据、结合经济指标进行板块或者行业配置，然后在版块内精选个股，比如银策消费；③组合再选股：先优选组合，再对组合个股进行优选，比如雪球100指数。

　　指数持股数量较多，扩大市场容量的同时避免个股黑天鹅。上述各指数除了大数据300为300只股票，CS朝阳88为88只股票，其余都为100只股票。从数量上来看，持股数量是比较多的。这是因为量化选股选择的是一揽子股票，并不会对每只个股进行细化跟踪研究，100只左右的一揽子股票能够避免个股黑天鹅带来的负面影响；相比300只股票又比较有弹性，进攻性较足，除此之外，持股数量较多能够有效扩大模型在实际投资中的市场容量，能够承载更多的资金，可以发现大数据基金的规模一般可以较大。

　　月度调整为主，避免频繁换股带来的交易费用。虽然大数据指数调整指数成分股的具体日期差异较大，但是一般是采取一个月调整一次样本股的方式。这里面比较特殊的是：①CS朝阳88基于上市公司业绩预告数据，所以只在财报披露时进行调整指数成分股，一年4次；②腾安100指数一年调整2次样本股。月度调仓的好处在于：在对持股进行适度更新的前提下又能避免频繁换股带来指数跟踪产生大额的交易费用。

　　大数据指数的业绩

　　业绩差异幅度大。部分大数据指数是从13年开始编制的，所以实际处理中将13年1月4号设为基期，将指数归一化。期末业绩最好的是360互联+指数，期末净值5.56，主要是互联网主题在这期间表现优异。其次是淘金100指数，期末净值为4.85，整体表现稳健且优异。表现最差的是银策消费，期末净值为1.55，倒数第二的为雪球100，期末净值为1.90。通过对比可以发现，同为互联网大数据指数，经过3年多的时间，业绩差异还是比较大的。

　　业绩均优于沪深300。虽然业绩差异大，但相比同期的沪深300和中证500指数，沪深300期末净值为1.14，所有大数据指数均战胜沪深300。中证500期末净值为1.64，除了银策消费，所有指数均战胜中证500。13年起至今，虽然14年末券商集体大涨，股灾中价值股比较抗跌，但整体上成长风格依然优于价值风格，互联网指数的选股结果更加成长，所以整体好于沪深300，赢在风格差。相比中证500这种稳健风格的指数，各指数依然能保持比较好的业绩，说明指数表现的优异性。

　　图1 大数据指数业绩

　　资料来源：WIND，凯石金融产品研究中心

　　大数据指数的风格

　　因为大数据指数数量较多，下面，仅对有对应基金成立的指数进行细化分析。我们将时间进行划分，考察各大指数在不同时间段的表现，以此更好的判断各大指数的特征。