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中歐基金曲徑:揭開數據的“面紗”

時間:2015-12-16 來源:基情播報

     “我能夠計算出天體運行的軌跡,卻無法預知人性的瘋狂。”三百年前,投資股市卻血本無歸的牛頓曾頹然發出如此感慨。

       三百年來,人們從未停止對于股市的探知,而大數據時代的到來卻讓一切成為了可能。“11月初,倉位95%;11月30日,減倉到70%;12月4日,再減倉到55%;12月7日,減到50%。”近期,中歐基金量化策略組的倉位模型模擬過程中頻頻發出示警,提示降低倉位。

       提及經過多次數據迭代更新和反復驗證的倉位模型,中歐基金量化策略組負責人曲徑頗為自豪。“2015年市場的幾次重大轉折,我們的模型都成功的進行了及時警示,特別是6月的那次大跌,我們的模型早在6月初就發出了減倉信號,而在10月后提示應當加倉,效果非常明顯。”

     “大數據的核心就是預測。”維克托?邁爾?舍恩伯格在《大數據時代》一書中曾一語道破大數據的要義。而“大數據”在資本市場的廣泛應用無疑將帶來投資的顛覆性變革。那么,大數據選股優勢何在?如何確保大數據投資的切實有效?面對市場上眾多的大數據類基金產品,普通投資人又該如何選擇呢?大眾證券報和財信網記者日前特別專訪了中歐基金曲徑,試圖揭開“數據的面紗”。

一、從華山論劍邁向規模作戰

     “大數據可以說是一個好用的武器,但怎么去用好它,讓它爭取穩定產生收益,這才是最關鍵的。”曲徑告訴記者,信息時代一切瞬息萬變,數據的及時性至關重要。為了及時獲取到第一手信息,中歐基金沒有像很多基金公司那樣和定點的第三方數據商合作,而是選擇自己組建工程師團隊,進行數據處理。

     “這是我們最大的優勢。”在曲徑看來,很多第三方數據商每月才會推送一次數據給基金公司,等基金公司拿到這些數據后再進行分析和投資決策,其實往往已經滯后了;而中歐量化團隊可以通過模型每天實時更新全網信息,每天抓取前一天的交易量、交易價格的變化,觀察股票之間的相關性,對模型及時進行數據內部的更新。因此,整體的反饋和對信息處理的效率要高很多。

       常言道,高手過招,控局者勝。曲徑認為,如果把傳統的股票投資比作武林高手一對一式的華山論劍,那么,通過大數據投資更像是大規模武器集體作戰。“能不能先發制人,時機很重要。一些早期的大數據基金之所以有的表現不盡如人意,是因為其中不少產品類似于指數型基金,高倉位的限定使其喪失了大數據內核中非常重要的一部分,即通過主動擇時來進行倉位選擇。”

二、A股未來波動率或將加大
       倉位選擇直接關乎投資成敗,因為只有在市場下跌前及時減倉,在底部徘徊時果斷加倉,才能做到在資本市場進退自如。曲徑介紹說,為了將大數據這個“武器”的威力充分發揮出來,中歐基金量化策略組特別構建了倉位模型,即通過對市場上資金流、交易情緒、輿情監控等數據的挖掘,計算出當前最合適的股票倉位。“模型建立后,我們進行了多次模擬,效果都很不錯,就拿今年的幾次重大轉折來說,6月上旬,我們的模型就開始提示減倉,到6月底還沒有發生流動性危機的時候,模型已經提示減倉到0。而這時候很多基金經理還認為市場只是一個回調,很快會再創新高。9月底之后,倉位信號開始轉強,直到11月下旬,倉位信號都維持在95%。直到11月30日,模型提示減倉到70%,最近的12月7日提示減到50%。”

       當記者問及A股后市走勢時,曲徑笑言,還是讓模型來說話吧。“從模型數次的預測來看,雖然未來A股整體上仍會延續震蕩上升態勢,但波動率將加大,可能會比今年10月、11月要大很多。”

       人是感情的動物,在進行投資決策時難免會受到貪婪或恐懼的情緒干擾,而模型的一大好處就在于它不會受到感情因素的影響,從而能給出更理性的投資建議。曲徑告訴記者,“在巴黎恐怖襲擊之后的周一早上,模型給出的倉位建議還是95%。而當時很多傳統的股票基金經理都覺得股市會有震蕩,實際上那一周股市表現還是不錯的,一周漲幅超過了5%。”

三、選基應兼顧研發能力和穩定型

       資料顯示,目前已有多家基金公司發行了大數據類基金產品,而且還有不少大數據基金“箭在弦上”。曲徑認為,大數據基金之所以風生水起,是因為其數據挖掘的先天優勢在當前的經濟轉型時期顯得更加彌足珍貴。“隨著中國經濟步入轉型期,上市公司也在進行主營業務的切換,從傳統邁向新興。在這個過程中,從靜態的行業分類來尋找A股價值洼地的方法已經滯后了,因為行業分類是從主營業務收入來進行劃分的,而上市公司的轉型成果體現到會計報表的收入至少是一兩年后的事。投資做的是預期,如何在這種切換中更快的抓住上市公司動向,以及所歸因的新興產業類別。數據挖掘就是一個很有效的方法,能幫助我們快速及時的捕捉到價值洼地的位置。”

       如此說來,大數據基金可以說是應運而生,那么,作為一個普通投資者,在挑選這類基金產品時,應該重點關注哪些因素呢?“首先要看基金公司的研發能力以及對數據的處理能力,包括團隊成員的架構和信息整合處理能力等,這在很大程度上決定了模型的可持續性和投資效果的穩定性,畢竟量化需要更多的協作和開發,團隊合力很重要。其次,投資者應該關注基金產品在不同市場環境下收益表現的一致性,正如2015年經歷的牛市和股災,一只真正出色的大數據類基金產品應該能夠做到跨越牛熊,保持收益的穩定性,才能讓投資人獲得長期回報。”曲徑如是說。

 

       莎士比亞有言,“凡是過去,皆為序曲”。大數據時代的來臨,正是信息技術的厚積薄發。采訪最后,曲徑女士提及她最近剛讀完Malcolm Gladwell的《blink》(譯名《決斷兩秒間》)一書,感覺受益匪淺。其實數據的持久沉淀和積累,不正是“瞬間決策”實現的完美保障嗎?


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