大数据全面助力主动投资管理

　　张凯

中国基金报记者 李树超

　　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(博客,微博)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。”