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大数据基金风险与绩效分析

大数据基金风险与绩效分析

作者：汤冠豪天津大学

学位级别：硕士

随着近年来互联网和信息行业的飞速发展,人类已经跨入了大数据时代。全球数十亿的用户每时每刻都会在在互联网上产生大量的数据,这些数据中所包含的价值正在逐渐地被挖掘出来,因而已成为了一种新的重要战略资源。大数据基金正是基于海... 详细信息

随着近年来互联网和信息行业的飞速发展,人类已经跨入了大数据时代。全球数十亿的用户每时每刻都会在在互联网上产生大量的数据,这些数据中所包含的价值正在逐渐地被挖掘出来,因而已成为了一种新的重要战略资源。大数据基金正是基于海量数据和大数据分析模型而建立投资决策模型的证券投资基金产品。它其实是量化基金的一种,但数据的体量更大、范围更广,量化模型也更为先进。我国由于众多互联网巨头（如BAT等）的大数据资源存在,早已具备了推出大数据基金最关键的条件,因此已有多只大数据基金正式成立发布。这些大数据基金一经推出就迅速占据了人们的视线,不仅媒体争相报道,投资者的购买积极性也非常高。然而,大数据基金是否真的如所宣传的那么神奇,是否真的能够明显超越传统型基金,是参与各方都非常想研究清楚的问题。因此,本文对我国已发布的大数据指数和大数据基金进行了研究,并通过基金绩效分析的实证模型进行了验证。本文在介绍了课题的背景、意义和相关的国内外研究成果之后,对大数据基金的相关概念和基本理论进行了阐述。随后,总结了我国大数据基金的发展历程和基金产品的分类和特征,也简单介绍了常用的基金业绩评价体系。在实证部分,本文对度过建仓期的12只大数据基金在2015年10月到2016年3月的业绩表现进行了考察,并与6只成立时间、相近的基金进行对比。最后得出的结论是,在考察期内,与传统型基金相比,大数据基金的业绩评价更佳,其中被动型大数据基金在各项指标上都占据较为明显的优势,而主动型大数据基金的优势则较为微弱;大数据基金中,绩效表现最为突出的是电商大数据类的基金产品,说明在市场行情较差的时期内,对基本面回归更好的基金产品能够得到更好的回报率。本文还根据研究结果为投资者、基金管理公司和大数据资源提供方和基金监管部门提出了相关的建议。

关键词：大数据基金大数据基金绩效评价量化基金实证研究

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大数据基金的运行机理与业绩评价研究

大数据基金的运行机理与业绩评价研究

作者：王徵羽北京邮电大学

学位级别：硕士

随着全球信息网络化时代的到来,标志着互联网、物联网、移动物联网得到飞速的发展,生活中出现了随处可见的叫做“大数据”的现象,这些数据中包含的价值正在被逐步发掘为新兴战略资源。大数据基金是基于策略指数——大数据指数进行编制... 详细信息

随着全球信息网络化时代的到来,标志着互联网、物联网、移动物联网得到飞速的发展,生活中出现了随处可见的叫做“大数据”的现象,这些数据中包含的价值正在被逐步发掘为新兴战略资源。大数据基金是基于策略指数——大数据指数进行编制、选股的。通过大数据指数进行选股的而形成的大数据基金,作为金融创新工具而获得了良好的发展空间,国内外学者尚缺乏对大数据基金的运行原理以及其业绩表现进行系统评价的学术研究。其业绩表现究竟如何,是否能明显超越传统基金?解决好这些问题,能较清晰地透视大数据基金具有的优势和不足,能为大数据基金提供更加清晰的市场前景,也可以为投资者优化资产配置和基金经理未来发展方向提供相应的建议。本文首先梳理了国内外关于大数据基金的相关文献和理论基础,对国内外学者研究得出的方法、成果以及留存问题进行了总结,探究了大数据基金的运行机理。从中国大数据指数的概念界定与编制原则来看,与传统调查指数有明显差异,不再是对于特定类型的股票股价变动情况来建立指数,而是全面考虑大数据影响因子、财务影响因子以及市场动力影响因子,建立量化模型挑选出最具投资价值的个股进行投资。大数据的数据源大多来源于网络平台、用户发布消息、电商交易以及以及财经网站上对于行业个股关注等。其次,建立了大数据基金业绩评价体系,将大数据基金业绩与传统基金业绩进行对比分析,利用真实的市场数据进行相应的实证检验。研究样本上选择成立超过2年的18只大数据基金,划分为11只被动指数型和7只主动管理型,对照样本则选择了 6只成立时间、规模大小都相近的传统基金。考察两组基金在2018年4月1日到2020年3月31日的业绩表现。跟踪能力以相关系数、跟踪误差,收益水平以收益率,风险状况以标准差、贝塔系数、单日最大回撤,风险调整后收益以特雷诺指数、夏普指数、詹森指数、M2测度,业绩归属能力以T-M模型、H-M模型、T-MFF3模型、H-MFF3模型为评价指标,从五个方面进行了对比考察。再次,通过主成分分析法,从原始指标中筛选出四个权重最大的主成分为关键因素,进而用显著的指标解释基金业绩表现状况,更加清楚直观地显示了评价结果。在考察期内,大数据基金业绩表现明显优于传统基金,以被动指数型与主动管理型划分投资视角来看,前者在各项指标上的优势更为明显,而后者的优势相对较弱,并且同时具备选股择时能力的大数据基金不存在。最后,基于论文的研究结论,为基金投资者、管理公司以及监管机构提出相应的指导和建议。

关键词：大数据基金大数据指数量化投资业绩评价选股择时能力

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大数据基金选股择时能力与业绩持续性研究

大数据基金选股择时能力与业绩持续性研究

作者：薛颖洁东北财经大学

学位级别：硕士

随着全球信息网络化时代的到来,互联网、移动物联网得以飞速发展,形成了万物互联的世界,大数据处处可见,这些数据中包含的价值正在被逐步发掘为新兴战略资源。大数据基金是基于策略指数——大数据指数进行编制、选股的新型的金融创新工... 详细信息

随着全球信息网络化时代的到来,互联网、移动物联网得以飞速发展,形成了万物互联的世界,大数据处处可见,这些数据中包含的价值正在被逐步发掘为新兴战略资源。大数据基金是基于策略指数——大数据指数进行编制、选股的新型的金融创新工具,因此,关注大数据基金有利于基金创新产品的长期发展。首先,本文梳理了国内外关于大数据与量化投资的相关文献和理论基础,探究了大数据基金的运行机理,包括发展历程、编制原则以及选股投资策略,发现大数据指数的概念界定与编制原则与传统调查指数有明显差异。大数据指数全面考虑了大数据影响因子、财务影响因素因子以及市场动力影响因子,在建立指数时不仅仅只是依靠股票股价的变动情况。其次,本文又梳理了有关国内外大数据基金选股择时能力、业绩持续性的相关文献与理论基础,总结了学者的研究方法与成果。之后又将大数据基金分为两类:被动指数型与主动管理型。同时概述了这两类基金样本股的选择方法以及量化投资、行为金融学、有效市场等相关理论。最后不仅运用单因素模型（T-M模型和H-M模型）以及多因素模型（H-MFF3模型、T-MFF3模型）探究了大数据基金在全程阶段、上升阶段以及下降阶段的选股与择时能力,又选择平均收益率、夏普指数以及特雷诺指数为基金的业绩评价指标并通过列联表法考察了大数据基金的业绩持续性。研究样本选取了成立超过3年的11只被动指数型基金和13只主动管理型基金为研究对象,以2018年1月1日至2020年12月31日为研究期间,并且根据上证指数每日收盘价,将时间区间分为2018年1月1日至2018年12月31日的下降阶段以及2019年1月1日至2020年12月3 1日的上升阶段,再研究上述两种基金的选股择时能力以及业绩持续性。研究发现:一方面,在市场的全程阶段与上行阶段,两类大数据基金的选股能力表现都较好,但市场时机把握能力都较差。在市场下行阶段,被动指数型大数据基金的选股能力优于择时能力,主动管理型的大数据基金则表现相反。另一方面,在市场的全程阶段与下降阶段,就选股能力而言,被动指数型大数据基金优于主动管理型大数据基金;就择时能力而言,主动管理型大数据基金优于被动指数型大数据基金。而在市场的上升阶段,就选股能力,主动管理型大数据基金优于被动指数型,就择时能力而言则是被动指数型大数据基金优于主动管理型。此外,主动管理型大数据基金在选股时会更倾向于价值型策略以及规模更大的股票。而被动指数型大数据基金在选股时则会倾向于规模较小的股票。在业绩持续性方面,大数据基金表现出业绩持续性大数据基金除了以平均收益率为业绩评价指标时在2018年第四季度到2019年第一季度表现出业绩持续性,其他期间均不具备业绩持续性。最后,本文基于研究结论,提出相应的建议。

关键词：大数据基金选股择时能力业绩持续性

我国大数据基金选股与择时能力、业绩持续性研究

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我国大数据基金选股与择时能力、业绩持续性研究

作者：赵丽媛华中科技大学

学位级别：硕士

随着大数据的快速发展以及资本市场的愈来愈成熟,互联网不断走入证券市场。近两年,融合互联网、大数据资源与传统基金量化投资的大数据基金不断推出,新产品的上市面对机遇的同时也需要应对风险。关注大数据基金当前的业绩表现,探究大数... 详细信息

随着大数据的快速发展以及资本市场的愈来愈成熟,互联网不断走入证券市场。近两年,融合互联网、大数据资源与传统基金量化投资的大数据基金不断推出,新产品的上市面对机遇的同时也需要应对风险。关注大数据基金当前的业绩表现,探究大数据基金未来的发展方向,对于该基金创新产品的长期发展至关重要。因此本文选取成立满2年的6只主动管理型大数据基金和8只被动指数型大数据基金为研究样本,以2016年1月1日至2017年12月31日为研究期间,分别对主动管理型大数据基金和被动指数型大数据基金的选股与择时能力、业绩持续性展开探究。文章首先全面梳理了国内外关于基金绩效的相关文献,总结国内外学者的研究方法与研究成果;其次概述了主动管理型大数据基金和被动指数型大数据基金的样本股确定方法,阐述包括量化投资、行为金融学等相关基础理论;最后通过经典的T-M模型、H-M模型和H-MFF3、T-MFF3多因素模型考察了大数据基金的选股与择时能力,通过列联表法分别以平均收益率、夏普指数、特雷诺指数为业绩评价指标探究了大数据基金的业绩持续性。研究发现:被动指数型大数据基金的选股能力优于择时能力;主动管理型大数据基金的择时能力优于选股能力;大数据基金中选股与择时能力二者兼备的基金不存在。大数据基金除了以平均收益率为业绩评价指标时在2016年第四季度到2017年第一季度表现出业绩持续性,其他期间均不具备业绩持续性。基于此业绩表现,最后本文分别对投资者、基金管理人以及市场监管者提出相应建议。基金投资者可根据大数据基金的相对优势进行投资抉择,并需要不断保持对大数据基金的了解。基金经理应进一步提高自己的专业能力,基金公司要注重改善现有大数据基金量化模型,逐步调整和加深对大数据资源的整合运用,深度挖掘大数据资源背后隐藏的有效信息。市场监管者需逐步完善大数据基金信息公开度制度与相应的法律法规,加大对投资者的教育投入。

关键词：大数据基金持续性选股能力择时能力

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大数据基金的绩效评价研究

牡丹江大学学报 2020年第9期29卷 10-14页

作者：王继莹岭南师范学院数学与统计学院博士工作站广东湛江524048

本文运用经典基金绩效评价指标和模型,构建了大数据基金的绩效评价体系,利用该评价体系对现存大数据基金的近两年的绩效进行了实证研究。研究结果表明:大数据基金整体业绩表现并不理想,所承担的风险较大,择时和择股能力也有待提高。最后... 详细信息

本文运用经典基金绩效评价指标和模型,构建了大数据基金的绩效评价体系,利用该评价体系对现存大数据基金的近两年的绩效进行了实证研究。研究结果表明:大数据基金整体业绩表现并不理想,所承担的风险较大,择时和择股能力也有待提高。最后,根据研究结果,对基金投资者、基金管理者以及市场监管者提出了建议。

关键词：大数据基金绩效绩效评价

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中国大数据基金的业绩评价与对比分析

科技促进发展 2020年第10期16卷 1164-1173页

作者：何菊香王徵羽北京邮电大学经济管理学院北京100876

随着金融科技的迅速发展,大数据技术与证券投资的结合日益紧密,大数据基金应运而生,且越来越受到行业的重视。本文遴选18只大数据基金和6只投资结构类似的传统型基金,利用2018年4月1日到2020年3月31日相关数据从收益水平、风险状况、风... 详细信息

随着金融科技的迅速发展,大数据技术与证券投资的结合日益紧密,大数据基金应运而生,且越来越受到行业的重视。本文遴选18只大数据基金和6只投资结构类似的传统型基金,利用2018年4月1日到2020年3月31日相关数据从收益水平、风险状况、风险调整后收益、业绩归属能力对大数据基金进行考察,运用主成分分析法进行综合评价,并与传统型基金进行了对比分析。研究表明,与传统型基金相比,在考察期内,大数据基金的业绩表现更好,其中,被动指数型基金在各项指标上的优势更为明显,而主动管理型基金的优势相对较弱。

关键词：大数据基金大数据指数量化投资业绩评价选股择时能力

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大数据基金风险与绩效分析

我国大数据基金业绩持续性、选股和择时能力研究

投资与证券 2018年第2期

作者：熊熊韩佳彤汤冠豪董明华

本文通过利用基金绩效分析方法来对我国基金市场中的大数据基金进行实证研究。研究表明，在考察期内，与传统型基金相比，大数据基金的业绩评价相对更佳，其中被动型大数据基金在各项指标上都占据较为明显的优势，而主动型大数据基金的... 详细信息

本文通过利用基金绩效分析方法来对我国基金市场中的大数据基金进行实证研究。研究表明，在考察期内，与传统型基金相比，大数据基金的业绩评价相对更佳，其中被动型大数据基金在各项指标上都占据较为明显的优势，而主动型大数据基金的优势则相对较弱。同时，本文发现，大数据基金虽然更容易受到整个市场涨跌的影响，但在风险分散与应对极端情况上均有更好表现。

关键词：大数据基金大数据绩效分析量化基金 big data fund big data performance evaluation quantitative fund

来源：人大复印报刊资料评论

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金融与经济 2018年第6期 24-30页

作者：赵丽媛华中科技大学经济学院

随着大数据的快速发展,大数据基金应运而生,大数据基金的业绩表现是否与基金创立之初的预期一致呢?本文首先运用列联表法,对我国大数据基金近两年的业绩持续性进行实证研究,然后通过H-MFF3和T-MFF3模型,分别考察了指数型大数据基金和主... 详细信息

随着大数据的快速发展,大数据基金应运而生,大数据基金的业绩表现是否与基金创立之初的预期一致呢?本文首先运用列联表法,对我国大数据基金近两年的业绩持续性进行实证研究,然后通过H-MFF3和T-MFF3模型,分别考察了指数型大数据基金和主动管理型大数据基金的选股择时能力。研究发现:大数据基金业绩不具有持续性;部分大数据基金具有显著的选股能力和择时能力,其中指数型大数据基金的选股能力强于择时能力,主动管理型大数据基金择时能力强于选股能力。

关键词：大数据基金基金业绩列联表法持续性选股择时能力