当前位置:大数据业界动态 → 正文

大数据全面助力主动投资管理

责任编辑:editor006 作者:李树超 |来源:企业网D1Net  2016-03-14 17:21:26 本文摘自:中国基金报

大数据全面助力主动投资管理

  张凯

随着互联网和基金理财业务的交叉融合,运用大数据进行投资的探索也在深入发展。近日,银华基金正在发行的银华大数据基金以“大数据择时”+“大数据选股”的投资特色备受市场关注。银华大数据拟任基金经理张凯表示,该基金有两大择时策略、四大选股策略,模拟运行的整体业绩乐观,体现了大数据应用于主动投资的比较优势。

两大择时策略降低系统风险

据了解,市场上已有的大数据基金多是被动指数型基金,通过高仓位被动跟踪一个大数据股票指数进而获取投资收益。

张凯认为,当前市场上的大数据指数基金多是在选股上运用大数据,但在择时上没有应用大数据,缺乏择时策略,而银华大数据基金是主动管理型基金,同时将大数据应用于选股策略和择时策略。

他说:“大数据基金如果不做择时,一直高仓位运行,尽管选股业绩优秀,但在发生系统性风险时仍将损失惨重。我们的新基金引入大数据择时策略后,就可以避免股市大幅调整时基金净值的大幅回撤。”

具体而言,张凯表示,银华大数据基金有两大类择时策略:第一类是基于宏观及行业景气度数据,包括货币供应量、流动性、经济同步指标、先导行业景气度等;第二类是基于市场行为及情绪数据,包括基金仓位、期指持仓及升水率、股票账户活跃度、分析师情绪等。

“基于宏观及行业景气度的数据对应的是中长周期的择时策略,基于市场行为及情绪的数据对应的是短周期的择时策略,两个策略影响权重各为50%,共同决定基金组合的仓位和大类资产配置,在择时上实现了长周期与短周期的均衡,提升了策略在不同市场波动下的稳定性。”他说,考虑到A股市场震荡多变,该基金将平均每月根据择时策略做出一次资产配置调整。

四大选股策略创造超额收益

大数据择时策略可以帮助规避系统性风险,而大数据选股策略则决定了基金的长期投资业绩。

据张凯介绍,该基金的选股策略分为四种,即股票关注热度策略、分析师荐股策略、财务多因子策略和公告事件驱动策略。这四种策略对应四类数据来源和四种投资逻辑,股票关注热度策略选择互联网关注度高的强势股票,卖方分析师推荐策略选择被最多优秀分析师推荐的股票,财务多因子策略选择基本面质地优良且低估最多的股票,公告事件驱动策略选择出现驱动股价走强的突发事件的股票。

张凯认为,在不同的市场环境和风格下,不同策略的短期表现可能各有不同,多数据源对应多策略的机制可以弥补单一策略的短期失效,并形成业绩互补,保证整体投资业绩的持续性和稳定性。此外,基于不同数据来源的策略相关性较低,更分散化的投资能够降低组合的整体风险。

谈及该基金数据源的特色,张凯特别提到卖方分析师数据:“我们的分析师荐股数据是公司独有的优势,公司搭建了分析师推荐股票自动化采集系统,我们会根据分析师荐股的长期业绩表现筛选出优秀分析师,并根据优秀分析师推荐的股票,自动构建股票组合,第一时间将分析师的研究价值转化为投资业绩。”

模拟运行年化收益可观

在张凯看来,相对于传统投资,大数据投资具备四大优势:一是股票覆盖面更广,利用大数据可以覆盖A股市场的所有股票;二是信息处理能力强,大数据投资能够分析基本面和非基本面的海量数据;三是投资策略更为多样化,大数据投资能够解决传统投资策略单一化和同质化的问题;四是避免人为主观性,大数据投资策略完全以数据为本,更为客观公正。

张凯介绍,该基金2010年就开始模拟运行,整体业绩可观。他说:“根据我们大数据基金之前的模拟运行,该基金的总体收益还是不错的,由于具备择时策略,2010年至今,年化收益可观,净值回撤较小,业绩长期稳定向上。”

关键字:多数据源指数型基金

本文摘自:中国基金报

x 大数据全面助力主动投资管理 扫一扫
分享本文到朋友圈
当前位置:大数据业界动态 → 正文

大数据全面助力主动投资管理

责任编辑:editor006 作者:李树超 |来源:企业网D1Net  2016-03-14 17:21:26 本文摘自:中国基金报

大数据全面助力主动投资管理

  张凯

随着互联网和基金理财业务的交叉融合,运用大数据进行投资的探索也在深入发展。近日,银华基金正在发行的银华大数据基金以“大数据择时”+“大数据选股”的投资特色备受市场关注。银华大数据拟任基金经理张凯表示,该基金有两大择时策略、四大选股策略,模拟运行的整体业绩乐观,体现了大数据应用于主动投资的比较优势。

两大择时策略降低系统风险

据了解,市场上已有的大数据基金多是被动指数型基金,通过高仓位被动跟踪一个大数据股票指数进而获取投资收益。

张凯认为,当前市场上的大数据指数基金多是在选股上运用大数据,但在择时上没有应用大数据,缺乏择时策略,而银华大数据基金是主动管理型基金,同时将大数据应用于选股策略和择时策略。

他说:“大数据基金如果不做择时,一直高仓位运行,尽管选股业绩优秀,但在发生系统性风险时仍将损失惨重。我们的新基金引入大数据择时策略后,就可以避免股市大幅调整时基金净值的大幅回撤。”

具体而言,张凯表示,银华大数据基金有两大类择时策略:第一类是基于宏观及行业景气度数据,包括货币供应量、流动性、经济同步指标、先导行业景气度等;第二类是基于市场行为及情绪数据,包括基金仓位、期指持仓及升水率、股票账户活跃度、分析师情绪等。

“基于宏观及行业景气度的数据对应的是中长周期的择时策略,基于市场行为及情绪的数据对应的是短周期的择时策略,两个策略影响权重各为50%,共同决定基金组合的仓位和大类资产配置,在择时上实现了长周期与短周期的均衡,提升了策略在不同市场波动下的稳定性。”他说,考虑到A股市场震荡多变,该基金将平均每月根据择时策略做出一次资产配置调整。

四大选股策略创造超额收益

大数据择时策略可以帮助规避系统性风险,而大数据选股策略则决定了基金的长期投资业绩。

据张凯介绍,该基金的选股策略分为四种,即股票关注热度策略、分析师荐股策略、财务多因子策略和公告事件驱动策略。这四种策略对应四类数据来源和四种投资逻辑,股票关注热度策略选择互联网关注度高的强势股票,卖方分析师推荐策略选择被最多优秀分析师推荐的股票,财务多因子策略选择基本面质地优良且低估最多的股票,公告事件驱动策略选择出现驱动股价走强的突发事件的股票。

张凯认为,在不同的市场环境和风格下,不同策略的短期表现可能各有不同,多数据源对应多策略的机制可以弥补单一策略的短期失效,并形成业绩互补,保证整体投资业绩的持续性和稳定性。此外,基于不同数据来源的策略相关性较低,更分散化的投资能够降低组合的整体风险。

谈及该基金数据源的特色,张凯特别提到卖方分析师数据:“我们的分析师荐股数据是公司独有的优势,公司搭建了分析师推荐股票自动化采集系统,我们会根据分析师荐股的长期业绩表现筛选出优秀分析师,并根据优秀分析师推荐的股票,自动构建股票组合,第一时间将分析师的研究价值转化为投资业绩。”

模拟运行年化收益可观

在张凯看来,相对于传统投资,大数据投资具备四大优势:一是股票覆盖面更广,利用大数据可以覆盖A股市场的所有股票;二是信息处理能力强,大数据投资能够分析基本面和非基本面的海量数据;三是投资策略更为多样化,大数据投资能够解决传统投资策略单一化和同质化的问题;四是避免人为主观性,大数据投资策略完全以数据为本,更为客观公正。

张凯介绍,该基金2010年就开始模拟运行,整体业绩可观。他说:“根据我们大数据基金之前的模拟运行,该基金的总体收益还是不错的,由于具备择时策略,2010年至今,年化收益可观,净值回撤较小,业绩长期稳定向上。”

关键字:多数据源指数型基金

本文摘自:中国基金报

电子周刊
回到顶部

关于我们联系我们版权声明隐私条款广告服务友情链接投稿中心招贤纳士

企业网版权所有 ©2010-2024 京ICP备09108050号-6 京公网安备 11010502049343号

^