广发基金旗下的广发中证百度百发策略100指数基金日前获批，拟于10月20日发行，这将是国内首只运用大数据的指数基金。此前，由新浪财经、南方基金和深证信息公司联合推出的大数据策略指数i100和i300已于9月12日在深交所挂牌。

植入了互联网大数据基因之后，这些指数将以往难以触摸的市场情绪量化并加以表达，而它们究竟能为投资加分多少？大数据背后又有哪些秘密？

超额收益来自三大数据“化学反应”

朋友聚会上，一位炒股达人顺口推荐了几只股票，平时也买点股票的你，事后想起不免先打开百度搜索，将这几只股票研究一番。

不过，此时你是否会想到，自己这一举动如今已经如同蝴蝶效应一般，可以影响到某只指数、某只基金的涨跌了？

“当投资者面对市场海量信息的时候，其关注度就是一个稀缺资源。”广发基金百发100研发人员季峰对第一财经日报《财商》（微信号：Caishang02）记者说，百发100对互联网大数据的应用实际上就是基于金融学上“有限关注度”的理论。

具体来讲，只有先发生了投资者的有限关注，才会有相应的网络搜索行为，这种大数据更为直接和精确地反映了投资者对具体某只股票的关注程度。

但是，单靠互联网大数据也很难获得超额收益。据季峰介绍，在百发100之前，研究团队曾经试着单纯用大数据做了一个类似的指数产品，但这只指数表现并不好，历史模拟收益跟沪深300指数的收益基本持平，意义不大。

“要真正获得超额收益，还需要加入其他两类量化产品常用的数据，它们三者产生的"化学作用"让我们感到惊讶。”季峰说，该模型除了运用百度提供的用户搜索和行为数据指标之外，还融入了8个财务指标的财务因子、动量因子和动量反转策略两大数据，将这三大数据输入到BFS模型，筛选出100只基本面好、成长空间良好，能反映未来一个月内市场行业轮动热点的股票。

“简言之，就是把投资者决策行为的前半部分和后半部分的数据相结合。”广发基金数量部总经理、百发100拟任基金经理陆志明对记者说。

这三大数据的“化学反应”结果如何呢？

从历史数据看，百发100指数自发布以来表现不俗。累计收益方面，百发100自2009年以来已经取得了545%（截至2014年6月30日）的收益，远高于同期沪深300指数19%的收益，更高于上证综指的12%，也远胜全市场业绩基准中证全指56%的累计收益。

此外，截至9月24日，百发100指数今年以来涨幅已达47.42%。

同样含着大数据“金钥匙”出身的还有大数据策略指数i100和i300，该指数的亮点是南方基金与新浪财经合作，运用新浪财经在大数据方面的优势，分析当下市场中投资者关注的热点和焦点，之后结合财务因子和市场驱动因子，通过量化模型进行优化，选定成份股。

从历史数据上看，这两只指数表现同样大幅超越大盘，2010年1月29日至2014年9月12日，i300涨幅超过180%，i100涨幅超过290%，同期沪深300指数下跌了近24%。

此外i100今年以来则累计上涨了35.56%。

散户市场大数据更有效？

“大数据指数还是一个新生事物，从国内外来看目前都还没有成功的先例。”好买基金一位分析师对记者说，大数据策略是否继续维持此前的历史业绩长期有效，仍需未来表现予以证明。

据悉，目前海外对搜索数据在资本市场的实战应用，尚无典型案例可供参考，但基于互联网搜索数据的社会经济行为预测研究，已逐渐成为一个新的学术热点。在资本市场应用研究上，海外就有学术研究指出，公司的名称或相关关键词的搜索量，与该公司的股票交易量正相关。

“现在国内公募基金在某些方面并不比国外落后。”陆志明说，而将互联网大数据运用到投资上，国内的数据可能会比海外更有效。

事实上，不管是百度还是新浪财经的互联网金融大数据，从某种意义上看都是度量投资者情绪的量化方法之一，可用它反映投资者的投资意愿或预期。而开发这类指数的机构认为投资者情绪在A股证券定价中具有重要作用。

陆志明解释道，由于A股当前仍然是一个以散户为主体的市场，个人投资者较多，而个人投资者在做投资决策之前会更多地运用搜索引擎这类工具去查找资料，因此，互联网上的投资者行为数据更能反映大部分投资者的情绪，这也是百度100发布以来能够获得超额收益的原因。

“大数据确实是一个大金矿，现在我们运用到的只是其中很小一部分，未来包括行为数据、利好跟利空筛选等我们都希望能够运用到投资中来。”季峰说。

大数据指数有哪些风险？

百发100每个月会进行一次调仓。据介绍，百发100从6月20日以来进行的3期运作过程中，基本上每期都有50%的股票会被换掉，高比例的调仓加上当前的高收益，百发100是否会成为一只追涨杀跌的指数基金？

季峰对此解释道，以6月20日这一期百发100的成份股为例，创业板股票占5%，中小板股票占20%~30%，沪深主板股票则占了60%多。

“从这个比例构成上看，百发100不是一只小票风格的指数。”季峰表示，如何避免追涨杀跌，在做模型的时候就已经考虑到了，通过三大数据的结合，一些遭遇市场热炒过的、有基本面风险的股票都已经被“过滤”了。

“我们更希望通过这三大数据和模型，找到一些未来有一定涨幅空间、契合未来一个月市场或者行业热点的股票，而不是追涨杀跌的短期个股。”陆志明表示。

此外，有分析师也指出，在大数据指数基金推出前期，投资者获取超额收益的可能性会高一些。但是，随着日后市场模仿此策略的产品增加，也可能导致超额收益下降，这跟市场上量化基金同质化的风险类似。

不过，陆志明称，基金成立后一旦业绩持续走好，由于国内投资者都比较短线，恐怕会遭遇大量的赎回，这是当前最担心的。

“百发100指数跟踪的标的能否承载得住单日大量的赎回，这是我们运作上要重点考虑的。”陆志明说。