【导读】1、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共计10只，资产规模为244.69亿元。基金以大数据挖掘为背景，通常与拥有海量客户数据资源的互联网公司进行合作，历史回测业绩优异，引发了投资者较高的购买热情。

　　2、大数据基金收益平平，风险性却较大。大数据基今年以来平均收益率6.10%，大幅跑输于股票基金平均水平。截止11月30日，已有业绩公布的9只大数据基金平均收益率为6.10%，同期沪深300指数收益率为0.93%，大幅低于股票型基金平均收益率29.29%。

　　3、现阶段造成其业绩不佳的主因归咎于大数据基金采用了指数化投资的方式，跟踪于大数据指数，使其很难回避市场的下行风险，也因此采用灵活配置策略的大数据2.0基金成为后期发行的热点。除此之外，大数据基金投资过于分散化，股票切换频率过快，也是其运作的弱势之处。

　　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。以数据挖掘为背景的大数据基金在各家基金公司蓄势待发，基金管理人试图与拥有大量客户数据资源的互联网公司合作，通过海量信息源来捕捉市场投资机遇。目前，已发行成立的大数据基金共计10只，资产规模为244.69亿元。

　　大数据基金通常是“强强联合”下的产物:业内大中型基金公司+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，其对投研实力和资金投入均有相对较高的要求，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：广发基金的百度百发系列，依托于百度金融搜索和用户行为数据；南方大数据系列，由南方基金、新浪财经和深证信息公司联合推出，在选股因子中融入了互联网财经大数据；博时淘金大数据100，则依托于阿里巴巴的海量电商交易数据等等。

　　强大的公众吸引力，引发申购热潮，管理费收入水涨船高。大数据强强联合的开发背景，使其自产品设计之始便大大吸引公众眼球，再配上近乎完美的历史业绩回测数据，令投资者趋之若鹜。从产品规模上来看，多只大数据基金发行规模在10亿元以上，个别基金的募集规模甚至超过100亿元，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，如广发旗下发行的第二只灵活配置型大数据基金年度管理费便上浮至1.6%，管理费和托管费合计则高达1.9%，而市场上多数主动管理偏股型基金的管理费用仅为1.5%。

　　二、大数据基金业绩：收益平平，风险较大

　　大数据基今年以来平均收益率6.10%，大幅跑输于股票基金平均水平。

　　截止11月30日，已有业绩公布的9只大数据基金平均收益率为6.10%，同期沪深300指数收益率为0.93%，大幅低于股票型基金平均收益率29.29%。其中，收益率最高的大数据基金为银河定投宝，累计收益率也仅为29.61%，与股票型基金平均水平持平。从市场客观因素上来讲，几只年内成立的大数据基金业绩不佳，多源于其成立时点遭遇A股单边急速下跌，致使其亏损较为严重。

　　大数据基金风险波动率较高，超额回报效应却不明显。以成立期满一年的两只大数据指数型基金为例：银河定投宝、广发中证百发100，其最近一年以来业绩走势情况与沪深300指数及创业板指数进行对比。

　　从收益效果来看，银河定投宝、广发中证百发100最近一年累计收益率为37%、42%，同期沪深300、创业板指数涨幅为43%、76%，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，在六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。

　　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，在六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。

　　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，大数据基金投资过于分散化，持有时间较短，对股票的投机性投资强于价值性投，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，以下两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。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。

　　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，其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，在历史数据的测试中较为有效的策略，对未来情况有可能产生不适宜性。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。