“新浪i100指数基金”： 利用大数据，能分析投资者情绪

    作为国内首批深度融入财经大数据的指数产品之一，去年9月，新浪财经联手南方基金、深证信息公司推出了“大数据系列指数”，包括“i100”和“i300”两只产品。

    今天将开始发售的“i100”指数基金，规模上限为10亿元。

    目前公开的信息显示，在选股策略上，它将基于财经媒体与社交平台的大数据，挖掘投资者情绪等因素，选出综合排名靠前的100只股票组成指数样本股。同时，“i100”样本股实施月度定期调整。

    投资者情绪，如何挖掘？又如何将其用于投资？

    即将负责“i100指数基金”的雷俊在接受媒体采访时表示，与国外股票市场更多是机构投资人主导不同，中国市场70%-80%是中小散户投资人，这导致了中国市场投资人本身的情绪对市场波动的影响非常大。而这些市场反应，可以通过用户的上网行为进行量化分析，从而可以提前判断。

    数据显示，近一年来，“i100指数”上涨幅度达126.6%；今年截至4月10日，其涨幅超过59%，确实大幅跑赢了上证综指、沪深300等传统主流指数。

    百度、腾讯产品： 数据来源不尽相同

    从各互联网企业的宣传来看，它们推出的大数据指数基金，数据来源不尽相同，这也导致了产品的特点也不尽相同。

    百度的百发100指数，是通过统计用户在百度的海量搜索数据并进行分析，再加上全网的各种有关投资的新闻资讯以及来自百度地图、百度产出的大数据。

    腾讯的腾安主要是利用腾讯微博的影响力，挖掘了一批财经媒体、证券投资、行业研究、宏观经济以及金融工程等不同领域的专家，组成指数评审委员会，甄别剔除存在风险或不确定性的股票。

    基金专家介绍说，大数据指数的核心创新点是将数据“压缩”成若干影响股价涨跌的因子，通过回测选择有效的因子加入量化选股模型。目前各个大数据基金基本都如此，只不过选择的因子不同。比如，腾讯的“中证腾安100”主要是内在价值因子、量化模型与专家评审相结合；百度的“百发100”是财务因子、综合动量因子和搜索因子；阿里的“淘金100”则是财务因子、市场驱动因子和聚源电商大数据因子。