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互联网金融时代下：量化投资基金受热捧

实盈

2015-04-29

导读：量化投资迎来互联网新时代。互联网大数据无论对电商还是量化投资基金来说都是全新的开垦宝地。在这新渠道、新理念的

量化投资迎来互联网新时代。互联网大数据无论对电商还是量化投资基金来说都是全新的开垦宝地。在这新渠道、新理念的萌芽时代，谁能正确运用互联网大数据，谁就能占得先机。

互联网金融元年

　　2013年被称为中国互联网金融的元年。在这一年里以阿里巴巴、腾讯、百度、新浪、京东、苏宁为代表的互联网企业开始在金融领域跑马圈地并试图构建自己的业务模式。

　　在这其中以余额宝为代表的宝宝军团最为引人注目。根据天弘基金2014年7月7日推出的《余额宝一周年大数据报告》：余额宝用户数已超过1亿，天弘增利宝货币基金成为世界上客户数最多的货币基金。

　　余额宝等宝宝军团的崛起对金融投资行业的贡献在于成功壮大、激活了资管行业的买方规模，这对卖方私募基金、公募基金等金融产品提供方来说是重大的利好。从长远来看，将以量化投资基金受益最大。

量化投资基金受益互联网金融

　　量化投资基金受益互联网金融是由宝宝类产品本身的特征决定的。余额宝类产品有个明显的特征就是绝对收益导向。无论是公募、券商还是基金专户的发行都可以看出明显的绝对收益倾向。绝对收益的倾向对投资产生了较大的要求，其中最主要的就是对风险管理的要求。绝对收益不是只是一个时点的绝对收益，是要求你每个时点都要有正收益，要求投资回撤非常小。

　　从目前市场情况来看，债券型基金、货币型基金能够满足绝对收益要求，但收益率较低；收益率较高的主观投资型基金不能满足绝对收益要求。能够同时满足绝对收益要求且具备较高收益率的选择就是量化投资基金。

　　为满足绝对收益要求，量化投资基金需要用到大量的量化指标和量化的投资策略。因为单一市场或单一品种都有非系统性风险，因此量化绝对收益产品很大程度上要靠多品种的配置。单品种或单一策略很难保证回撤较小，一般来说都是需要多策略、多品种混合使用，这样的话收益才会比较稳定。

　　拥有较小回撤和绝对收益特征的优秀的量化投资产品是互联网宝宝们增加用户数，增强用户粘性的法宝。因此随着互联网金融元年的来临，量化投资大发展也将随之而来。

　　互联网对量化投资而言，不仅仅意味着是渠道，同时也带来了一种新的投资理念。具体来说，伴随着互联网的广泛运用，互联网大数据不仅仅对电商有重要的价值，对量化投资基金来说同样是待开垦的投资宝地。

互联网大数据在量化投资上的运用

　　大数据是这两年来互联网最火的词汇之一，已经开始运用于各行各业中。量化投资对大数据的使用主要分为两类：结构数据和非结构数据。

结构数据的使用

　　结构数据（以股票的价格为例）因为有明确的数值比较容易理解。量化投资对结构数据的使用主要是高频交易。现在随着技术的发展、数据收集能力的提高，投资者能接收到间隔时间更短的高频数据。对高频数据的利用和开发，可以通过做基于高频的套利或基于高频数据的配对交易等带来投资收益。

　　量化投资在结构数据上的使用比较容易理解，因此不展开。

非结构数据的使用

　　非结构化数据与结构数据相反，没有明确的数值表示。可以是微信、微博、社区所发的一个表情，一个笑脸。这些都是可以把它视为字符型的数据来看待。这种我们一直称之为非结构数据。非结构数据对于投资的价值在于，虽不能直接用数值表示，但也代表了当时投资者对投资品的倾向。在互联网大数据未广泛使用时，非结构数据的量化只是空想。

　　互联网大数据让量化投资使用非结构数据成为可能。以往投资者在调查市场心理和情绪变化时需做实验调查，这种调查事实证明成本高同时并不可靠。但是有大数据之后，可以将网页背后投资者情绪挖掘出来，指导交易。

　　巴菲特有一句名言，在别人贪婪时恐惧，在别人恐惧时贪婪。但巴菲特的贪婪与恐惧只是一个定性的说法，在操作中虽能提供思路但不能提供具体的买卖决策。

　　大数据的优势在于理论上能通过情绪量化为投资者具体买卖点提供依据（这在投资市场未有先例），同时可以提高买卖决策的成功概率。市场可以将互联网上的非结构数据变为投资可识别的语言。首先设定要跟踪的因子（比如个股、期货、大宗商品）；然后跟踪互联网、移动互联网上公开的针对这些因子的非结构数据（比如股吧、论坛、微信等针对某只个股的笑脸、哭丧脸），并将此类互联网非结构大数据进行情绪量化；最终根据某品种的情绪量化结果，决定最终的投资决策。

　　针对此类互联网非结构数据的情绪量化国外已有机构正在研究。非结构数据量化构筑模型后，可以根据实际运用情况后进行因子的更正、调整，最终接近市场情况。

【老实说】

　　在投资过程中，我们可以发现某一技术指标在投资初期时，可以获得较大收益。当该技术指标被越来越多投资者使用时，指标会发生钝化现象，不能为投资者带来额外收益。相信互联网大数据的量化投资还处于萌芽探索阶段，以后看谁能首先开发出能够预测市场走向的情绪指标，谁就能占得先机。

【声明】内容源于网络

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