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大数据基金：业绩难言完美 创新尚待完善
——大数据运作业绩分析
大数据基金在最近一年的基金市场发行中，作为一类新兴的产品备受投资者热捧。但在实际运作中，该类基金收益情况并不如所预期的如此理想。从数据观测来看，大数据基金在让投资者承担了更高风险的情况下，却没有获得与风险相匹配的收益，诸如持股时间较短、换手率较高、投资方向不稳定等特征，均对大数据基金业绩形成负面影响。总体来说，大数据基金成立的时间尚短，无论是交易模式、选股模型、投资经验等方面都有不断的改善空间。投资者在追求创新红利的同时，仍需警惕相关风险。
⊙上海证券基金评价研究中心 高琛
一、大数据基金的发行：掀起申购热潮
互联网思维与基金投资的融合，引发了大数据基金在最近一年内的火热发行。目前，已发行成立的大数据基金达十余只，资产规模达244.69亿元。个别基金的募集规模甚至超过100亿元，更有不少基金募集之初设定份额便被投资者抢购一空。与此同时，大数据基金的管理费也悄然调升，最高者年度管理费和托管费合计上浮至1.9%。（见表1）
大数据基金通常是“强强联合”下的产物:大中型基金公司+互联网商业巨头。从大数据基金设计原理上来看，决定基金未来业绩优劣的因素主要为两个方面：一是，基金产品所应用的选股模型对于大数据挖掘和分析的有效性；二是，信息源的覆盖面、真实度、相关度是否能够反映经济运行状况，并对股票投资形成正确指引。前者主要依赖于基金公司基于大数据构建选股模型的开发能力，目前已发行大数据基金的公司诸如：银河、广发、南方、博时等均为业内大中型基金管理公司。后者则依托于强大的数据信息源背景，大多引入互联网商业巨头公司进行合作开发，例如：百度、腾讯、阿里巴巴、新浪财经、京东等等互联网商业机构。
从产品发展角度来看，大数据基金完成了由“大数据基金1.0”到“大数据基金2.0”的过度。初期成立的大数据基金，大多先研发相关大数据指数，然后根据指数设立基金产品进行被动跟踪，该类基金的类型通常为指数型，股票仓位始终保持在较高水平，风险系数较高，视为“大数据基金1.0”。后期设立的大数据基金，则多为灵活配置混合型基金，并且加入了更多主动管理因素，让大数据所反映的信息仅作为投资参考，而不直接被动化投资，视为“大数据基金2.0”。
二、大数据基金业绩：收益尚可，风险不小
目前，大数据基金可供参考的业绩相对较短，早期成立的多数为采用被动跟踪策略的“大数据基金1.0”。从现有业绩收益来看，该部分基金收益率低于偏股型基金平均水平，风险波动却非常大。
大数据基金整体没有表现出明显的收益优势。截至11月30日，最近1年有完整运作历史的基金共有2只，平均收益率为32.69%，低于同期偏股基金平均水平7.29个百分点；运作满6个月的偏股型大数据基金共有5只，平均收益率为-27.42%，低于同期偏股基金平均水平5.58个百分点。多数大数据基金净值走势跟随市场上下波动的幅度较大，虽然在最近3月市场反弹中业绩跑赢于市场平均水平，但累计收益依然较差。（见表2）
以成立期满1年的两只大数据指数基金为例：银河定投宝、广发中证百发100，具体探讨其最近1年以来业绩走势情况与沪深300指数及创业板指数风险收益对比情况。
从收益效果来看，超额回报效应不明显。银河定投宝、广发中证百发100最近1年累计收益率为31.08%、34.29%，同期沪深300、创业板指数涨幅为26.97%、70.14%，大数据基金收益相对处于劣势，没有取得明显的超额收益。
然而，从风险波动水平来看，大数据基金所承担的风险性却非常大。银河定投宝、广发中证百发100的年化波动率分别为43.01%和49.35%，同期沪深300和创业板指数分别为38.70%和48.91%。从回撤幅度来看，在6月中旬到七月上旬的市场回调中，两只大数据基金的下跌幅度也大于沪深300和创业板指数。从历史数据来看，指数型大数据基金的风险性高于常规指数，属于高风险品种，风险承受能力较低的投资者需谨慎参与。（表3）
图1. 银河定投宝、广发中证百发100最近一年业绩走势分析
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数据来源：wind，上海证券基金评价研究中心.(净值截止日期2015-11-30)
三、大数据基金投资方式存在弱点
大数据基金的业绩没有想象中如此理想，从其设计根源上去探究，其有所长，亦有所短。其优势在于，能够利用互联网海量数据的优势，及时反馈投资所需要的辅助信息。但劣势也同样明显，在信息元素较多的情况下，大数据基金投资决策过于频繁化，持股时间较短，对股票的投机性强于价值性投资等等，均较对其业绩形成负面影响。
尤其针对基于指数开发型的大数据基金，以下几方面的不足尤为突出：
1、股票切换过于频繁：持股时间较短，投资成本较高。
大数据基金标的股票的选择多基于信息源的热度，更接近于投机性的短期股票买卖，而非长期价值投资。从大数据指数的编制上来看，其调整频率高于普通指数，以每月调整为主，而如沪深300指数等常规指数多为半年调整。如果以半年为观测周期，大数据指数中新纳入标的股的替换率均在50%以上，而常规指数多在20%以内。信息挖掘模型相对注重于趋势性投资，对个股的持有时间较短，投机性投资占据主导，不利于基金的长期收益。此外，大数据指数多以等权重为编制方式，其持仓股票调整成本也将高于市值加权型常规指数。（见表4）
2、相对常规指数，大数据指数投资方向多变，投资人不易把握。
对于常规指数而言，投资者从其编制方法来看能够较为清晰的定位指数的投资方向，并且指数的样本股通常也公开透明。而大数据基金指数，基于海量信息的挖掘，其所投资的标的股以其所挖掘的信息为导向，投资者无法清楚定位指数的投资方向。此外，部分大数据指数并不对外公布其持仓样本股，也增加了投资人对指数的了解难度。
3、优秀的历史数据，不可作为投资判别标准。
大数据基金的宣传中，往往给投资者展示优异的历史业绩回报，而当基金进入运作期后业绩却平平。大数据挖掘策略的制定，通常根据已发生的情况，在历史测试中较为有效的策略，对未来却不一定适用。因此，投资者在选择大数据基金时，不可盲目根据其历史测试业绩而进行投资。
总体来说，大数据基金成立的时间尚短，无论是交易模式、选股模型、投资经验等方面都有不断的改善空间。投资者在追求创新红利的同时，仍需警惕相关风险。
表1.大数据基金列表
| 基金 | 基金名称 | 类型 | 成立时间 | 规模 | 管理费+ | 合作方 |
| 519677 | 银河定投宝 | 指数型 | 2014-03-14 | 10.17 | 0.65 | 腾讯、济安金信 |
| 000826 | 广发中证百发100 | 指数型 | 2014-10-30 | 28.07 | 0.60 | 百度、中证指数公司 |
| 001238 | 博时招财一号大数据 | 保本型 | 2015-04-29 | 13.26 | 0.95 | —— |
| 001242 | 博时淘金大数据100 | 指数型 | 2015-05-04 | 33.05 | 0.70 | 蚂蚁金融服、恒生聚源 |
| 001113 | 南方大数据100 | 指数型 | 2015-04-24 | 102.77 | 0.60 | 新浪财经、深证信息公司 |
| 001420 | 南方大数据300 | 指数型 | 2015-06-24 | 16.73 | 0.65 |
| 001030 | 天弘云端生活优选 | 混合型 | 2015-03-17 | 10.28 | 1.75 | —— |
| 001564 | 东方红京东大数据 | 混合型 | 2015-07-31 | 12.76 | 1.75 | 京东 |
| 001741 | 广发百发大数据 | 混合型 | 2015-09-14 | 4.98 | 1.90 | 百度 |
| 001637 | 嘉实腾讯自选股大数据 | 股票型 | 2015-12-07 | 12.63 | 1.75 | 腾讯 |
| 鹏华中证银联智策消费大数据 | 指数型 | 待发行中 | 银联 |
数据来源：wind，上海证券基金评价研究中心（规模截止日期：2015-9-30）
表2.大数据基金业绩收益情况
| 基金代码 | 基金名称 | 类型 | 成立时间 | 最近1年 | 最近6月 | 最近3月 | 最近1月 |
| 519677 | 银河定投宝 | 指数型 | 2014-03-14 | 31.08 | -27.90 | 18.59 | 5.81 |
| 000826 | 广发中证百发100 | 指数型 | 2014-10-30 | 34.29 | -30.61 | 25.54 | 9.40 |
| 001242 | 博时淘金大数据100 | 指数型 | 2015-05-04 | _ | -21.31 | 27.13 | 11.02 |
| 001113 | 南方大数据100 | 指数型 | 2015-04-24 | _ | -26.56 | 23.17 | 6.21 |
| 001420 | 南方大数据300 | 指数型 | 2015-06-24 | _ | - | 13.73 | 4.56 |
| 001030 | 天弘云端生活优选 | 混合型 | 2015-03-17 | _ | -30.74 | 6.91 | 2.27 |
| 001564 | 东方红京东大数据 | 混合型 | 2015-07-31 | _ | _ | 3.24 | -0.39 |
| 001741 | 广发百发大数据 | 混合型 | 2015-09-14 | _ | _ | _ | -2.08 |
| 大数据基金平均值 | 32.69 | -27.42 | 16.90 | 4.60 |
| 偏股型基金 | 39.98 | -21.84 | 14.51 | 16.99 |
| 沪深300 | 26.97 | -26.33 | 5.94 | 11.35 |
数据来源：wind，上海证券基金评价研究中心.(净值截止日期2015-11-30)
表3. 银河定投宝、广发中证百发100与市场指数的风险特征比较
| 最近1年收益率（%） | 波动率（%） | 夏普比例 | 市场回撤损失度 (2015/6/12-7/10) | |
| 银河定投宝 | 31.08% | 43.01% | 0.78 | -36.64% |
| 广发中证百发100 | 34.29% | 49.35% | 0.79 | -47.97% |
| 沪深300 | 26.97% | 38.70% | 1.02 | -23.03% |
| 创业板指 | 70.14% | 48.91% | 1.48 | -34.97% |
数据来源：wind，上海证券基金评价研究中心.(净值截止日期2015-11-30)
表4. 大数据指数与常规指数特征对比
| 大数据指数 | 常规指数 |
| 名称 | 中证腾安指数 | 中证百度百发策略100 | 中证淘金大数据100 | 南方大数据100 | 南方大数据300 | 沪深300 | 创业板指 |
| 标的股数量 | 100 | 100 | 100 | 100 | 300 | 300 | 100 |
| 加权方法 | 等权重 | 等权重 | 等权重 | 等权重 | 流通市值加权 | 调整股本加权 | 自由流通股本加权 |
| 调整频率 | 每年2次 | 每月1次 | 每月1次 | 每月1次 | 每季1次 | 每年2次 | 每季1次 |
| 半年内样本股调整比例 | 56/100 | 93/100 | —— | 68/100 | —— | 18/300 | 15/100 |
数据来源：上海证券基金评价研究中心