투자에 큰 데이터를 적용 하면 어떻게 됩니까?

Hu 보이스

투자에 큰 인터넷 데이터를 적용 한 결과 있을 것입니다 무엇?

GF 펀드의 광 동 중국 카드 바이 백 전략 100 인덱스 펀드, 10 월 20 일에 발행을 승인이 큰 데이터 인덱스 펀드를 사용 하려면 먼저 될 것입니다. 이전에 시 나 금융, 남쪽 기금 및 심천 정보 회사 빅 데이터 전략 인덱스 시작 i100 및 i300 했다 나열 되었습니다 9 월 월 12 일에 심천 재고.

인터넷의 큰 데이터 유전자 이식 후 이러한 인덱스 계량 이전 하기 어려운 시장 정서를 표현 하 고 얼마나 그들은 투자에 추가할 수 있습니다? 큰 데이터의 뒤에 비밀은 무엇입니까?

초과 수입 세 가지 주요 데이터 "화학 반응"에서 온다

파티에서 친구, 부담 없이 몇 가지 주식, 보통 또한 권장 주식 시장 재능, 이후에 기억된 피할 첫 오픈 바이 검색의 일부 주식을 매입, 여러 주식 연구할 것 이다.

당신은 시점에서, 하지만이 작업은 지금 나비 효과 처럼 생각 인덱스, 부 침의 자금에 영향을 미칠 수?

"투자자 얼굴 대량 정보 시장 때 그들의 부족 한 리소스입니다." "Jifeng 100 연구 및 개발 직원," 첫 번째 재무 데일리 신문 "금융 몫" (마이크로 신호: CAISHANG02) 기자, 100 인터넷 큰 데이터 응용 프로그램의 실제로 금융 "주의 제한" 이론에 기반 했다.

특히, 투자자의 제한 된 관심만 해당 네트워크 검색 동작 될 것입니다, 그리고이 큰 데이터 보다 직접적이 고 정확 하 게 반영 관심사의 특정 재고 투자자.

그러나, 그것은 혼자 인터넷에 큰 데이터에 의존 하 여 초과 이익의 얻을 어렵다입니다. Jifeng에 따르면 백 100, 비슷한 색인 제품, 하지만이 인덱스 성능에 큰 데이터를 사용 하려고 하는 팀은 좋은, 역사적 시뮬레이션 반환 하 고 상해와 심천 300 지 수는 소득의는 기본적으로 평면, 전에 작은 의미.

"정말 초과 소득의 얻을, 해야 다른 두 가지 유형의 일반적으로 사용 되는 양적 데이터를 추가 하 고 우리는 3의 화학에 의해 놀라게 하." "Jifeng 말했다, 사용자 검색 및 바이에서 제공 하는 행동 데이터 색인을 사용 하 여, 대금 모델로 금융 요인, 기세 요인 및 8 금융 지표의 모멘텀 반전 전략 통합 모델과 100 기본적인 기초 및 좋은 성장 공간 필터링 다음 1 월 시장 산업 회전 뜨거운 주식에 반영할 수 있다.

"즉,: 두 번째 절반에 데이터와 투자자의 의사 결정 행동의 첫 번째 절반 결합합니다." "GF 기금 수량 부서 총괄 매니저, 백 머리 100 제안된 펀드 매니저 Lu Zhiming 기자에 게 말했다."

이러한 세 가지 데이터의 "화학 반응"의 결과 무엇 인가?

기록 데이터에서 100 색인은 그것의 릴리스 이후 잘 수행 하고있다. 누적 수입, 전반적인 시장 실적 보다는 545% (2014 년) 6 월 30 일 기준의 12%, 또한 멀리의 상하이 인덱스 보다 높은 수익의 같은 기간 300 인덱스 19% 보다 훨씬 높은 2009 달성 했다 이후 백 100 누적 수입의 총 56%에서 벤치 마크.

또한, 9 월 24 일, 현재 백 100 색인은 47.42% 증가 올해.

또한 "황금 열쇠" 빅 데이터 전략 인덱스 i100 i300에서 온 큰 데이터와 인덱스의 하이라이트 남쪽 기금 및 시 나 금융 협력, 큰 데이터 장점, 시장의 현재 초점, 투자자와의 분석에에서 시 나의 사용은 고와 함께 금융 요인과 시장 요인, 운전 선택한 구성 요소 주식 양적 모델에 의해 최적화 됩니다.

기록 데이터에서 두 개의 인덱스는 크게 시장을, 2014 년 9 월 12 일, 2010 년 1 월 29 일 i300 장미 180% 년 i100 장미 보다 더 290%, 같은 기간 상하이 심천 300 지 거의 24% 감소를 초과 했습니다.

또한, i100 올해 35.56% 상승 했다.

대형 소매 시장 데이터 더 효과적?

"대용량 데이터 색인은 국내외에서 새로운 것은, 성공적인 전례가 있다." "좋은 구매 기금" 한 애 널 리스트 고 말했다 장기 효과의 이전 기록 성능을 유지 하기 위해 계속 큰 데이터 전략 여전히 미래의 성능을 증명 하기 위해 필요.

그것은 자본 시장, 하지만 사회에 대 한 연구에서 검색 데이터의 실제 응용 프로그램에 대 한 일반적인 경우 이며 경제 행동 예측이 인터넷 검색 데이터에 따라 점차적으로 새로운 학문적 핫스팟 되고있다 보고. 자본 시장 응용 연구에 학술 연구 해외 회사의 이름이 나 관련된 키워드 검색 볼륨, 그리고 회사의 재고량은 긍정적으로 상관 있다.

"지금 몇 가지 측면에서 국내 공모 펀드는 해외 보다 더 뒤로." Lu Zhiming 국내 데이터 투자를 큰 인터넷 데이터를 적용 하는 동안, 해외 보다 더 효과적 일 수 있었다 말했다.

사실, 바이 시 나 금융 인터넷 금융 데이터는 의미에서 투자 심리의 측정은, 양적 방법 중 하나는 투자 나 투자자의 기대에 맞게 사용할 수 있습니다. 이러한 인덱스를 개발 하는 기관 투자 심리-공유 증권의 가격에 중요 한 역할을 믿습니다.

Lu Zhiming 설명 했다, 때문에 공유는 여전히 소매 중심 시장, 개인 투자자, 개인 투자자 투자 결정에 더 많은 도구 사용 하 여 검색 엔진의 그러한 정보를 찾기 위해, 그래서 인터넷 투자자 행동 데이터는 더 많은 대부분의 투자자 들의 분위기를 반영 될 것입니다. 이것은 또한 바이 100 이후 출시 초과 소득의 이유를 얻을 수 있습니다.

"빅 데이터는 정말 큰 금광, 그리고 지금 우리는 미래에의 단지 작은 부분을 사용 하는 행동 데이터, 좋은 나쁜 심사 등 그렇게 우리 모두가 희망을 투자에 적용할 수." "Jifeng 말했다.

큰 데이터 인덱스의 위험은 무엇 인가?

백 100 매 달 전송 하 게 됩니다. 소개, 작업의 3 시대부터 6 월 20 일에서 백 100에 따라 기본적으로 50%의 각 기간 대체 될 것 이다, 높은 비율의 창 고는 현재 높은 소득, 백 100 인덱스 펀드를 추적 될 것 이다?

6 월 20 일 백 100 구성 주식의 예를 들어 보석 주식 5%를 차지 하 고이 문제를이 설명을 Jifeng 중소기업 보드 재고 비율인 20% ~ 30%, 상하이 및 심천 보드 주식 60% 이상 차지 했다.

"이이 구성에서 백 100은 작은-티켓 스타일 인덱스." "Jifeng 말했다, 어떻게 모델에서 아래로, 추격 피하기 위해 계정에 옮겨졌으며, 세 가지 주요 데이터의 조합을 통해 일부 시장의 흥 되어 있다, 주식의 기본 위험 되었습니다" 필터링. "

"우리는 이러한 세 가지 데이터를 통해 희망과 모델, 미래에 어떤 다음 1 개월, 시장 또는 업계에 대 한 객실의 일정 금액이 될 것입니다 찾을 수 뜨거운 단기 주식의 흥망 추격 하는 것 보다는 주식,." "Lu Zhiming 말했다.

또한, 일부 분석가 들은 또한 지적 하는 큰 데이터 인덱스 펀드의 초기 시절에 투자자 것입니다 초과 수입을 얻을 가능성이 더. 그러나, 미래에이 전략을 모방 하는 것입니다 제품의 수에 있는 증가 초과 수입, 양적 자금 시장에서 균질 되 고의 위험에 비슷한가 이어질 수 있습니다.

그러나, Lu Zhiming 펀드 설립, 국내 투자자 들이 상대적으로 단기 때문에 성능을 잘, 계속 되 면, 일단 나는 무서 워 요 말했다 보너스 많이 발생할 것입니다, 이것은 가장 걱정 이다.

"100 인덱스의 대상이 우리의 작업에서 가장 중요 한 날에 구원의 큰 금액을 수 있을 것입니다." "Lu Zhiming 말했다.