4月上旬，螞蟻金融服務集團（簡稱螞蟻金服）、博時基金管理有限公司、恒生聚源及中證指數共同發布了“中證淘金大數據100指數（簡稱‘淘金100’）”。
昨天，掛鉤這一指數的博時“招財一號大數據保本基金”正式銷售，開賣半小時，銷售金額達1億元。
今天，新浪與南方基金聯合推出的“大數據100指數基金”也將開始發售。
不光這兩家，百度、騰訊等互聯網公司此前也聯合基金公司，推出了大數據指數基金。
互聯網企業背景的大數據指數，就目前表現來看，都跑贏了大盤。那么，與之掛鉤的基金產品，會給我們帶來可觀收益嗎？
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“招財一號”： 股票池包括1700只個股
昨日上午9點30分，博時“招財一號大數據保本基金”在螞蟻金服旗下的招財寶平臺正式銷售，額度40億元，共分兩次銷售。
記者打開招財寶網頁查看發現，它是一款承諾保本的混合型基金，投資期限是兩年。在基金成立后，將會把40%的資金用于投資股市，剩余60%的資金用于購買債券等較低風險的理財產品。
這只基金將如何投資股市？
據介紹，螞蟻金服平臺采用的電商大數據對應35個行業，涉及1700多只股票，覆蓋A股市場的近七成，這是“淘金100”指數的股票池。在原有模型的基礎上，新引入的電商大數據約占三分之一的權重，數據反映出各行業景氣指數，包括活力指數、供需指數、價格指數等。
那么，“招財一號”的預期年化收益率有多少？官方未透露相關信息。不過，有用戶做了一個簡單的計算。
假設“招財一號”總規模為1億元，那么4000萬投資股市，6000萬購買債券。假設債券年化收益6%，那么這一部分一年的收入是360萬元。
股市部分的收益多少呢？網友“candy”這樣認為，“就算今年股市后一階段的表現不及預期，就算想得悲觀點，至少80%的年化收益應該還是可以期待的。這樣算下來，4000萬的年收益就是3200萬，總計收益就是3560萬。再扣除基金的手續費等一系列費用，那么，這只基金應該還是有20%以上的年化收益啊。”
另外，記者從螞蟻金服處獲悉，“招財一號”的同門兄弟博時”淘金大數據100指數基金“也已獲批，即將發售。
“新浪i100指數基金”： 利用大數據，能分析投資者情緒
作為國內首批深度融入財經大數據的指數產品之一，去年9月，新浪財經聯手南方基金、深證信息公司推出了“大數據系列指數”，包括“i100”和“i300”兩只產品。
今天將開始發售的“i100”指數基金，規模上限為10億元。
目前公開的信息顯示，在選股策略上，它將基于財經媒體與社交平臺的大數據，挖掘投資者情緒等因素，選出綜合排名靠前的100只股票組成指數樣本股。同時，“i100”樣本股實施月度定期調整。
投資者情緒，如何挖掘？又如何將其用于投資？
即將負責“i100指數基金”的雷俊在接受媒體采訪時表示，與國外股票市場更多是機構投資人主導不同，中國市場70%-80%是中小散戶投資人，這導致了中國市場投資人本身的情緒對市場波動的影響非常大。而這些市場反應，可以通過用戶的上網行為進行量化分析，從而可以提前判斷。
數據顯示，近一年來，“i100指數”上漲幅度達126.6%；今年截至4月10日，其漲幅超過59%，確實大幅跑贏了上證綜指、滬深300等傳統主流指數。
百度、騰訊產品： 數據來源不盡相同
從各互聯網企業的宣傳來看，它們推出的大數據指數基金，數據來源不盡相同，這也導致了產品的特點也不盡相同。
百度的百發100指數，是通過統計用戶在百度的海量搜索數據并進行分析，再加上全網的各種有關投資的新聞資訊以及來自百度地圖、百度產出的大數據。
騰訊的騰安主要是利用騰訊微博的影響力，挖掘了一批財經媒體、證券投資、行業研究、宏觀經濟以及金融工程等不同領域的專家，組成指數評審委員會，甄別剔除存在風險或不確定性的股票。
基金專家介紹說，大數據指數的核心創新點是將數據“壓縮”成若干影響股價漲跌的因子，通過回測選擇有效的因子加入量化選股模型。目前各個大數據基金基本都如此，只不過選擇的因子不同。比如，騰訊的“中證騰安100”主要是內在價值因子、量化模型與專家評審相結合；百度的“百發100”是財務因子、綜合動量因子和搜索因子；阿里的“淘金100”則是財務因子、市場驅動因子和聚源電商大數據因子。
投資提醒>>>
指數歷史表現好
不等于基金收益高
觀察目前這些大數據指數基金，不難發現，他們的樣本股數量都在100只左右，采用等權重的加權方式，樣本股調整周期較短（一般為一個月，“騰安價值100指數”是6個月）。
100只以內的樣本股規模有利于基金對指數實施跟蹤，即使采用最簡單的完全復制法也不會造成過多的流動性成本；等權重的加權策略使得大數據指數“天然”擁有“逢高減持、逢低買入”的特質。
不過，樣本股調整周期的縮短雖然增強了指數捕捉市場熱點的能力，也會導致過多的交易成本。
數米基金研究中心專家指出，大數據指數在成立之前往往經歷過歷史數據的“洗禮”。作為一種策略指數，大數據指數往往擁有良好的歷史模擬業績，但是模擬業績與真實業績并不能完全劃等號，投資者應客觀看待歷史模擬數據。與其他基金相比，等權的設置和較短的樣本股調整周期會導致較高的調倉成本，削弱大數據指數獲取超額收益的能力，這使得基金管理人在復制大數據指數時，需要在跟蹤誤差最小化與超額收益最大化這兩個目標中作出“艱難”的權衡，對基金管理人的被動管理能力提出了一定的挑戰。
大數據指數產品在推出后，可能形成一定的“正反饋”效應，即業績好，會吸引投資者申購，從而反向利好樣本股，推動業績進一步向好。
但是，基金專家表示，“再好的數據因子隨著時間推移也會出現‘鈍化’，因此要客觀看待這些指數的歷史業績’。”
基金專家建議，投資者在選擇大數據指數產品前，應考量基金公司在指數產品管理上的經驗和實力，逢低配置具有較強被動產品管理能力的大數據指數基金。“畢竟這些基金股票調整周期短，如果基金表現不能跟上指數表現，那么就很難跑贏大盤。”
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