事實上，運用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行投資運作的基金產(chǎn)品并不鮮見，但該模式更多應用于指數(shù)型基金，而據(jù)銀華大數(shù)據(jù)擬任基金經(jīng)理張凱介紹，此次發(fā)行的大數(shù)據(jù)基金是一款主動型基金，其在擇時、選股、風控等方面具有獨特優(yōu)勢。

在業(yè)內(nèi)人士看來，隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)應用的不斷成熟，大數(shù)據(jù)類基金在常規(guī)狀態(tài)下“跑贏人腦”將成為大概率事件，而銀華基金將大數(shù)據(jù)技術(shù)與主動投資管理相結(jié)合，更是一種基金產(chǎn)品中的有益嘗試。

多維數(shù)據(jù)源的擇時、選股

在銀華大數(shù)據(jù)基金背后，是豐富的證券數(shù)據(jù)源。據(jù)筆者了解，其數(shù)據(jù)源來自于宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、賣方分析師報告、行情數(shù)據(jù)、上市公司新聞公告等多個維度。

“大數(shù)據(jù)包含了宏觀還有行業(yè)景氣度的數(shù)據(jù)最慢更新的頻率是季度，最快更新的頻率是周?！?/p>

此外，涉及A股市場行為及情緒的數(shù)據(jù)，如高頻交易數(shù)據(jù)、投資者活躍度、股指期貨等數(shù)據(jù)也將被納入其中。

“像股指期貨的行情數(shù)據(jù)，從里面也可以看到很多的規(guī)律，比如去年6月份之前，股指期貨基本上是大幅度升水的，但是6月之后基本上到大幅度貼水的狀態(tài)，這些數(shù)據(jù)就能很好地表征現(xiàn)在市場整體的牛熊的狀態(tài)?！睆垊P說。

“還有其他的數(shù)據(jù)，比如財經(jīng)新聞報道的數(shù)據(jù)，公司的公告，財報的數(shù)據(jù)，還有一些賣方分析師推薦股票，發(fā)布報告的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)加在一塊，我們就認為它是證券的大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量足夠大，而且維度足夠多?！睆垊P指出。

那么，這些數(shù)據(jù)源在具體的投資決策時會如何應用呢？據(jù)張凱介紹，

從“大數(shù)據(jù)”到“投資”，是通過基于數(shù)據(jù)的投資策略來實現(xiàn)的。投資策略的核心邏輯來自長期投資實踐中積累的經(jīng)驗，我們用證券大數(shù)據(jù)對邏輯的有效性進行驗證，并找到能反映投資邏輯的具體指標，進而構(gòu)建出投資策略。

銀華大數(shù)據(jù)基金有兩大類擇時策略：第一類是基于宏觀及行業(yè)基本面數(shù)據(jù)，包括各項宏觀經(jīng)濟類數(shù)據(jù)，如貨幣供應量、流動性、PMI、經(jīng)濟同步指標、通脹等；第二類是基于市場行為及情緒數(shù)據(jù)，通過基金倉位、期指持倉及升水率、股票賬戶活躍度、分析師情緒等。

張凱表示，該只基金詳細的選股策略分為四種：股票關(guān)注熱度策略、分析師薦股策略、財務多因子策略和公告事件驅(qū)動策略。

在張凱看來，在不同的市場環(huán)境和風格下，策略短期的表現(xiàn)可能會各有不同，多數(shù)據(jù)源對應多策略的機制可以彌補單一策略短期的失效并形成業(yè)績互補，保證整體投資業(yè)績的持續(xù)性和增強。此外，基于不同數(shù)據(jù)來源的策略相關(guān)性較低，更分散化的投資能夠降低組合的整體風險。

類AI存在諸多優(yōu)勢

銀華大數(shù)據(jù)基金亦被認為存在諸多特殊優(yōu)勢。

在張凱看來，大數(shù)據(jù)投資具備四大優(yōu)勢：一是股票覆蓋面更廣，利用大數(shù)據(jù)可以覆蓋A股市場的所有股票；二是信息處理能力強，大數(shù)據(jù)投資能夠分析基本面和非基本面的海量數(shù)據(jù)；三是投資策略更為多樣化，大數(shù)據(jù)投資能夠解決傳統(tǒng)投資策略單一化和同質(zhì)化的問題；四是避免人為主觀性，大數(shù)據(jù)投資策略完全以數(shù)據(jù)為本，更為客觀公正。

此外，銀華基金量化投資部的團隊化作業(yè)也是該產(chǎn)品的優(yōu)勢體現(xiàn)之一。

“除了我個人之外，整個量化投資團隊都在為這個產(chǎn)品做貢獻，策略研發(fā)，交易風控，IT系統(tǒng)等多個小組的協(xié)作的，使得整個基金產(chǎn)品的投資管理流程變得更科學更高效，對基金業(yè)績的穩(wěn)定性有很大的助益?！睆垊P表示。

而在基金分析師看來，與谷歌“AlphaGo”戰(zhàn)勝人腦類似，人工智能與量化投資策略的結(jié)合也逐漸在資產(chǎn)管理行業(yè)中扮演愈發(fā)重要的角色，而其針對多重變量的觀測、反應和決斷能力也將在一定程度上超越“人腦”，在對投資決策的輔助上，它的準確性和高效性可能更具優(yōu)勢。

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