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大数据系列指数编制方案

　　中国基金报记者 方丽

　　“大数据投资是对现有投资的有效补充，若大数据投资做得好，有可能会对传统投资产生颠覆式的影响。”南方基金总经理助理、权益投资总监史博直言，在传统基础上联合互联网大数据构建基于市场情绪指数，可能提高投资获胜概率。

　　传统投资也是基于数据的投资

　　“传统的投资分成两大类，主动投资和被动投资。”史博表示，其实仔细分析，这些投资本质来讲依托的也是数据，是对数据进行分析。

　　史博分析，主动投资实际上可分成两大方向，一种是基于基本面的投资，一种是基于技术分析的投资。基本面投资注重企业经营数据分析，比如企业历史经营效率、企业收入、企业毛利率、净资产收益水平，这些都是企业日常经营过程中产生的数据，而技术分析则注重投资过程中不同投资额产生的数据，比如投资者共同产生的交易量数据、股价变化数据，这是技术分析面进行投资的基础。

　　“主动投资本质是依托数据分析，而指数化投资更是根植于数据。”史博表示。

　　史博进一步表示，大数据时代做投资，应该在传统投资基础上不断完善甚至超越，这不仅需要传统投资需要的企业财务报表数据，以及投资者在投资过程中形成的股票交易量、股票交易价格变化的数据，更应该关注投资者对数据的反应，不同投资者的不同反应都会产生新一轮数据，用这些数据来描述市场情绪，能成为投资研究的有效补充。

　　大数据支持找到好股票

　　数据最能说明问题。史博收集历史数据显示，无论在什么市场环境下，只要寻找到相对较好的股票就能获得好收成，而这完全可以利用大数据做到。

　　数据显示，截至8月22日，自2005年以来A股市场表现得有好有坏，表现最好的是2006年、2007年和2009年，市场收益率在100%以上；而表现最差的是2008年，当年市场下跌了62.92%。但是若将历年超越市场30%的股票统计出来，这些股票的表现要远远好于当年指数。如2007年，超越市场30%的股票达到578只，占比42%，获得平均收益高达316.33%，同期市场涨幅仅166.21%。同样情况也出现在市场最差的2008年，超越市场30%的个股达到117只，占比8%，不过整体收益为正，为1.09%。

　　如何找到表现好的股票？史博表示，市场是由人组成的，是由人的行为形成的，要研究的数据不仅仅是企业的经营数据、成交量数据、价格数据，同时要了解整个市场的参与者对这些股票、成交量、股票价格的反应，而“i指数”描述的正是这一反应。