重要提示： 请务必阅读尾页分析师承诺和免责条款 1 主要观点： 大数据 基金 数量较少、业绩分化 如果说 2014 年是大数据基金的元年，那么 2015 年可以算是大数据基金关注度最高、数量和规模都爆发式增长的一年。 2015 年，大部分大数据指数都在这一年发布， 9 只大数据基金成立，规模冲破 200 亿， BAJT 争相入场，然而牛市的破灭似乎也浇灭了市场对于大数据基金的关注度。 2016 年 8 只大数据基金成立， 2017 年 3 只，2018 年 1 只且出现基金清盘，由于大数据基金整体业绩并不突出，再加上市场出现熔断以及一九分化这样的极端状况，大数据基金的发展陷入瓶颈。目前市场上仅有 21 只大数据基金（合并份额），由于数量较少、基金采取的 策略和风格多样，因此在数据对比和分析上的结论仅供参考。尽管大数据基金平均业绩并不突出，但是内部分化较大，一些绩优基金仍然值得关注。 不同策略下的绩优基金仍值得关注 根据基金采用的策略和持仓风格不同，同时基于近几年的业绩，可以挖掘出几只业绩持续优秀的产品。被动指数型基金方面，价值风格的基金南方大数据 300A（ 001420）成立以来相对沪深 300 有累计 25.5%、年化近 8%的超额收益，成长风格的大成互联网 +大数据 A（ 002236）相对创业板指有累计 9.5%、年化近 4%的的超额收益。主动管理型基金方面，东方红京 东大数据（ 001564）在 2016 年和 2017年这两个完整年度同类排名在前 10%。 产品亟需优化：产品优化与模型优化 随着互联网和计算机技术不断进步，国外巨头投行对大数据、人工智能都青睐有加，而且取得了不少进展。国内利用大数据采集和各种算法来指导投资仍处在发展初期阶段，当前整体业绩欠佳并不代表大数据基金不行，可能是利用大数据 的 基金产品或者模型需要进一步优化。一方面，现存的一些历史业绩优秀的大数据 指数 还没有产品进行跟踪；另一方面，当前市场上不少大数据采集的是散户的情绪指数、搜索行为，对于如何处理这些大数据，以 及是否能采集其他关键数据（例如机构投资者或基金经理相关指标）仍然需要探索与努力。 上海证券基金评价研究中 心 刘亦千 执业证书编号： S0870511040001 021-53686101 liuyiqianshzq 田慕慧 执业证书编号： S0870116070015 021-53686120 tianmuhuishzq 俞辰瑶 执业证书编号： S0870118050007 021-53686121 yuchenyaoshzq 报告 日期 ： 2018 年 7 月 10 日 日 报告编号： 相关报告： 规模缩水？业绩分化？大数据基金还值得关注吗？ 上海证券 主题 基金 研究系列之一 证券投资基金研究报告 / 基金 专题 基金专题报告 重要提示： 请务必阅读尾页分析师承诺和免责条款 2 近年来， 随着 大数据技术 的 飞速发展，其在金融领域的应用也不断加深，众多金融机构都在尝试将大数据带来的强大信息优势与公司自身的投研能力相结合以更有效地指导投资。 国内外许多研究都表明，通过大数据获得的网络信息可以有效反映投资者情绪。 Bollen 等 (2011)和 Wei Zhang 等（ 2016） 均利用社交网站上的信息，前者发现 分析公众的情绪状态可以有效预测道琼斯工业指数的涨跌， 后者 提取了日常幸福感指标，发现对许多股票市场而言，幸福感指标与指数收益变化密切相关。此外， Bank 等 (2011)和 Wei Zhang 等（ 2013） 挖掘 搜索 引擎 数据， 发现搜索量的增加显著影响股票的交易行为。 基于 大数据和证券市场的相关 研究， 国内外许多基金公司与互联网企业 展开合作，充分利用互联网公司丰富的信息资源优势， 获取 投资者情绪等相关指标 来 指导 投研和交易 ，由此大数据基金也应运而生 。 一、 大数据基金的内涵及发展 1、 大数据基金的内涵 大数据基金从本质上来说是量化基金的一类，但 相较 普通量化基金而言，大数据 基金 在利用传统量化指标的基础上，还融入了互联网上的各类公开信息， 以及线上线下的支付信息等。 此外，大数据基金还利用各项 大数据 前沿技术，如云计算、大规模并行处理数据库和分布式数据库等 ， 充分 挖掘和 处理 信息。 大数据基金主要的数据源有四类： 1）普通搜索数据，如百度、 360等网站上的客户关于证券市场的 相关 搜索记录； 2）财经网站数据 ， 如新浪财经、同花顺、东方财富等网站上客户对行业或个股的关注度指标； 3）消费数据，如线上的淘宝、京东等网站上客户的购买记录，以及线下的POS 机 数据等； 4） 社交网站数据，如 微博、雪球等社区上大家对证券市场的各种观点。 2、 国内大数据基金发展历程 自 2014 年 3 月国内第一只大数据基金正式成立 以来，大数据 基金 只数保持上升趋势，截至 2018 年 6 月 30 日， 现存的大数据基金共计 21只（合并份额） ， 此前 有一只 基金 保本期结束到期，一只 灵活配置型基金规模过小清盘 。 但从规模来看， 大数据基金规模在 2015 年上半年冲高至超过 200 亿后，受后市行情影响，规模有所回落， 截至 2018 年 6 月30 日，现存的大数据基金合计规模 119.82 亿元。 基金专题报告 重要提示： 请务必阅读尾页分析师承诺和免责条款 3 图 1 大数据 基金 概况 数据来源： Wind；上海证券基金评价研究中心 ； 截止时间： 2018 年 6 月 30 日 二、 大数据基金概览 自 2014 年第一只大数据基金银河定投宝 （ 519677）成立以来，截至2018 年 6 月 30 日，共有 21 只大数据基金（合并份额），包含 7 只被动指数型基金， 13 只主动股混型基金和 1 只保本型基金（下文中不与其他基金对比）。这些大数据基金跟踪的指数类型多样、大数据指标提供平台不同、涉及 14 家基金公司，下文将从不同角度对这些基金进行对比： 表 1 大数据 基金 概况 基金代码 基金简称（主份额） 成立日期 基金类型 业绩 比较基准 519677 银河定投宝 2014-03-14 被动指数型 中证腾讯济安价值 100A 股指数收益率 *95%+银行活期存款利率 (税后 )*5% 000826 广发中证百发 100A 2014-10-30 被动指数型 中证百度百发策略 100 指数收益率 *95%+银行活期存款利率 (税后 )*5% 001030 天弘云端生活优选 2015-03-17 灵活配置型 中证主要消费指数收益率 *60%+中证综合债指数收益率 *40% 001113 南方大数据 100A 2015-04-24 被动指数型 大数据 100 指数收益率 *95%+银行人民币活期存款利率 (税后 )*5% 001242 博时淘金大数据 100A 2015-05-04 被动指数型 中证淘金大数据 100 指数收益率 *95%+银行活期存款利率 (税后 )*5% 001420 南方大数据 300A 2015-06-24 被动指数型 大数据 300 指数收益率 *95%+银行人民币活期存款利率 (税后 )*5% 001564 东方红京东大数据 2015-07-31 灵活配置型 中证 800 指数收益率 *70%+中国债券总指数收益率 *30% 001741 广发百发大数据 A 2015-09-14 灵活配置型 中证 800 指数收益率 *50%+中证全债指数 收益率 *50% 001734 广发百发大数据策略成长 A 2015-11-18 灵活配置型 创业板指数收益率 *50%+中证全债指数收益率 *50% 001637 嘉实腾讯自选股大数据 2015-12-07 普通股票型 中证 500 指数收益率 *95%+中证综合债券指数收益率 *5% 002236 大成互联网 +大数据 A 2016-02-03 被动指数型 中证 360 互联网 +大数据 100 指数 *95%+商业银行活期存款利率 (税后 )*5% 002263 泰达宏利同顺大数据 A 2016-02-23 灵活配置型 中证 800 指数收益率 *50%+中证综合债指数收益率 *50% 002269 银华大数据 2016-04-07 灵活配置型 年化收益率 5% 002588 博时银智大数据 100A 2016-05-20 被动指数型 中证银联智惠大数据 100 指数收益率 *95%+银行活期存款利率 (税后 )*5% 003055 博时招财二号大数据 2016-08-09 偏债混合型 二年期银行定期存款收益率 (税后 ) 002837 华夏网购精选 2016-11-02 灵活配置型 中证主要消费指数收益率 *50%+上证国债指数收益率 *50% 003416 招商财经大数据策略 2016-11-02 普通股票型 沪深 300 指数收益率 *80%+中债综合指数收益率 *20% 002967 浙商大数据智选消费 2017-01-11 灵活配置型 中证主要消费行业指数 *60%+上证国债指数收益率 *40% 001731 广发百发大数据策略价值 A 2017-06-16 灵活配置型 沪深 300 指数收益率 *50%+中证全债指数收益率 *50% 基金专题报告 重要提示： 请务必阅读尾页分析师承诺和免责条款 4 002802 广发东财大数据精选 2017-12-11 灵活配置型 中证全指指数收益率 *50%+中证全债指数收益率 *50% 005437 易方达易百智能量化策略 A 2018-01-24 灵活配置型 沪深 300 指数收益率 *65%+中债新综合指数 (财富 )收益率 *35% 数据来源： Wind；上海证券基金评价研究中心 ； 截止时间： 2018 年 6 月 30 日 1、 大数据指数 ： 情绪类指数波动较大，专家意见类指数风险较低 我们选取了市场上比较有代表性的 15 个大数据指数进行比较和分析，其中的 7 个指数已有对应的被动指数型大数据基金产品。这些指数涉及到搜索数据（如百度、 360 网站搜索）、财经数据（如新浪财经、同花顺、东方财富股票关注度）、消费数据（如蚂蚁金服、银联）和社交数据（如雪球大 V 观点）等，根据其编制策略，大致可分为情绪类、行业景气类和专家意见类： 表 2 大数据指数概况 代码 名称 发布日期 对应基金 编制方法简述 类型 H30537.CSI 中证淘金大数据 100 指数 2015-01-21 博时淘金大 数据 100A 恒生聚源对支付宝数据加工选择行业，在行业内综合财务因子、市场驱动因子和大数据因子打分 行业景气类 930705.CSI 中证电商大数据 2015-07-22 - 将蚂蚁金服旗下的网上消费类统计数据加工得到行业投研指标 ,基于个股量化因子与行业大数据因子计算综合评分 行业景气类 930729.CSI 中证银联智惠大数据 100 指数 2015-08-24 博时银智大 数据 100A 基于银联智惠提供的消费领域数据进行加工选择行业，行业内综合财务因子、市场驱动因子和大数据因子打分 行业景气类 930739.CSI 中证银联智策大 数据 100 指数 2015-08-24 - 基于银联智策提供的消费领域数据进行加工选择行业，行业内综合财务因子、市场驱动因子和大数据因子打分 行业景气类 930779.CSI 中证银联商务消费领先大数据指数 2016-01-20 - 基于银联商务提供的消费领域数据进行加工选择行业，行业内综合财务因子、市场因子、分析师预期和大数据因子打分 行业景气类 H30373.CSI 中证百度百发策略 100 指数 2014-07-30 广发中证百 发 100A 根据财务因子、综合动量因子和搜索因子 打分排序 情绪类 399415.SZ 大数据 100 2014-09-12 南方大数据 100A 基于财经媒体与社交平台挖掘投资情绪并 应用于指数选样 情绪类 399416.SZ 大数据 300 2014-09-12 南方大数据 300A 基于财经媒体与社交平台挖掘投资情绪并 应用于指数选样 情绪类 930734.CSI 中证 360互联网 +大数据 100 指数 2015-08-10 大成互联网 +大数据 A 根据互联网 +概念股票的规模因子、成长因子、质量因子、反转因子和搜索因子计算综合评分 情绪类 930762.CSI 中证雪球社交投资精选大数据指数 2015-09-15 - 雪球点评量在前 80%的股票，根据成长因子、动量因子、规模因子、估值因子、分析师预期因子、雪球因子计算评分 情绪类 基金专题报告 重要提示： 请务必阅读尾页分析师承诺和免责条款 5 930760.CSI 中证雪球智选大 数据 100 指数 2015-09-16 - 雪球前 75%关注度组合中相对中证 800 指数的年化超额收益排列前 1000 的股票作为样本，再评分 情绪类 930769.CSI 中证东方财富大 数据 100 指数 2015-12-07 - 基于综合财务因子、市场驱动因子、东方 财富关注度因子计算综合评分 情绪类 930770.CSI 中证东方财富大 数据 188 指数 2015-12-07 - 基于综合财务因子、市场驱动因子、东方 财富关注度因子计算综合评分 情绪类 000847.SH 中证腾讯济安价值 100A股指数 2013-11-18 银河定投宝 量化策略与专家评审结合，选择市场价格 相对低估的 100 家公司 专家 意见类 930759.CSI 中证雪球领先组 合 100 指数 2015-09-15 - 根据雪球大 V（粉丝数前 5%）组合的历史业绩和线上活跃度进行评分 专家 意见类 数据来源： Wind；上海证券基金评价研究中心 ； 截止时间： 2018 年 6 月 30 日 尽管大数据指数数量有限，我们通过一些统计数据（数据区间为2015 年 1 月 1 日至 2018 年 6 月 30 日）仍然可以看出一些不同类型指数的特征。 采用 情绪类 指标编制的大数据指数，大多基于搜索量或者关注度数据，往往有追涨杀跌的特征，属于高弹性的指数，在三种类型的指数中年化回报最高，波动和回撤都最大。 采用 专家意见类 指标编制的大数据基金，由于专家们 在选股时兼顾了市场情绪与行业基本面 ，并且可能综合调研信息，因此 收益 波动较小 ，风险也较可控。 采用 行业景气类指标编制的大数据 ， 主要 依靠 消费数据进行行业选择 ，偏向基本面研究，收益风险特征介于情绪类和专家意见类指数之间。 表 3 大数据指数风险收益情况 平均， % 年化回报 年化波动 最大回撤 行业景气类 （ 5 个） 29.69 33.28 (46.29) 情绪类 （ 7 个） 32.72 35.51 (50.22) 专家 意见 类 （ 2 个） 5.49 21.90 (35.50) 上证综指 (0.69) 24.27 (48.60) 数据来源： Wind；上海证券基金评价研究中心 ； 数据时间： 2015 年 1 月 1 日至 2018 年 6 月 30 日 2、 大数据 平台特色 ： BAJT 争相布局， 股票分析软件、支付平台对垒 根据基金招募说明书以及一些网络平台的公开信息，现存的 20 只大数据基金（博时招财二号为保本基金，不参与比较）中，除天弘云端生活优选和银华大数据未明确提到外部平台之外，其余 18 只基金分别由10 个平台提供大数据 。 规模最大：新浪 新浪是 目前合作基金产品最大的平台，基于新浪大数据的两只基金均为南方基金发行的被动指数型基金，规模共 41.13 亿，占所有大数据基金规模约 1/3。两只产品分别跟踪大数据 100 和大数据 300 指数，这两个指数 是国内首批基于财经媒体与社交平台挖掘投资情绪并应用于指数选样的策略指数 。 基金专题报告 重要提示： 请务必阅读尾页分析师承诺和免责条款 6 BAJT 争相布局 与 百度 合作的基金数量最多，有 5 只，主要是广发基金和易方达基金发行的。广发基金的 4 只大数据基金都以情绪类的搜索因子作为数据来源，涵盖成长、价值不 同 风格；易方达 易百智能量化策略 则是首只 借助百度在人工智能技术和算法方面的优势 的基金。 蚂蚁金服 由于 旗下有支付宝、余额宝、蚂蚁花呗 等业务板块，因此与华夏、博时合作的基金产品均以消费数据形成的行业景气类指标为 因子。 腾讯 是第一家涉足大数据指数的平台，它与济安金信共同开发的腾讯济安价值 100 指数以及跟踪该指数的银河定投宝均是大数据基金的行业先驱 。 京东 虽然是 BAJT中最晚进入大数据基金的平台，但其与东方红合作的东方红京东大数据是 几家平台中规模最大的基金。 股票分析软件、支付平台对垒 东方财富和同花顺 作为同是股票分析软件的对手， 能够搜集到股票关注度、点击量、股吧讨论等直接关系到个股的数据 ，目前合作的基金规模都不大。银联 、通联 作为同是支付平台的对手， 主要采集消费数据，各合作了一只基金，规模也都不大。 表 4 大数据提供平台 基金代码 大数据平台 数量 规模合计（亿） 平台特色 基金简称 成立日期 规模（亿） 000826 百度 5 14.71 搜索数据 ，涉及人工智 能 广发中证百发 100A 2014-10-30 6.56 001741 广发百发大数据 A 2015-09-14 0.68 001734 广发百发大数据策略成长 A 2015-11-18 1.62 001731 广发百发大数据策略价值 A 2017-06-16 0.53 005437 易方达易百智能量化策略 A 2018-01-24 5.32 001113 新浪 2 41.13 社交平台 数据 南方大数据 100A 2015-04-24 35.77 001420 南方大数据 300A 2015-06-24 5.36 002837 蚂蚁金服 2 13.04 消费数据，行业景气类 华夏网购精选 2016-11-02 0.53 001242 博时淘金大数据 100A 2015-05-04 12.51 519677 腾讯 2 7.08 最早进入大数据基金领域 银河定投宝 2014-03-14 4.81 001637 嘉实腾讯自选股大数据 2015-12-07 2.27 003416 东方财富 2 1.62 个股关注数据，股吧舆情数据 招商财经大数据策略 2016-11-02 0.21 002802 广发东财大数据精选 2017-12-11 1.40 001564 京东 1 26.75 搜索数据，消费数据 东方红京东大数据 2015-07-31 26.75 002967 通联 1 1.97 消费数据 浙商大数据智选消费 2017-01-11 1.97 002263 同花顺 1 0.66 个股关注数据，股吧 舆情数据 泰达宏利同顺大数据 A 2016-02-23 0.66 002236 360 1 0.64 搜索数据 大成互联网 +大数据 A 2016-02-03 0.64 002588 银联 1 0.50 消费数据 博时银智大数据 100A 2016-05-20 0.50 001030 自有平台 1 2.92 - 天弘云端生活优选 2015-03-17 2.92 002269 自有平台 1 0.50 - 银华大数据 2016-04-07 0.50 数据来源： Wind；上海证券基金评价研究中心 ； 截止时间： 2018 年 6 月 30 日 基金专题报告 重要提示： 请务必阅读尾页分析师承诺和免责条款 7 3、 基金公司特色 ：主被动管理、成长价值风格偏好不同 目前 仍有 大数据基金的基金公司共 14 家 ，一些基金公司仅发行一只基金，由于数量少、规模小或成立时间尚短等原因，较难归纳出基金公司的偏好，因此仅根据多只产品共同特征或指数编制特征来总结基金公司的特色。 南方基金管理规模最大 ，两只基金均为被动指数型基金；与之对应的是广发基金发行数量最多 ，均为主动管理的灵活配置型基金，风格也有成长价值不同类型。银河基金的定投宝由于跟踪的指数 选择市场价格相对低估的 100 家上市公司股票为样本 ，因此风格偏价值；与之对应的则是 大成基金的互联网 +大数据，以互联网 +概念股票为样本，因此风格偏成长。此外，博时基金是唯一一家与两个不同数据平台合作的基金公司，而易方达基金则是唯一一家提出借助人工智能算法来管理的基金公司。 表 5 管理 大数据基金的基金公司 基金公司 规模合计（亿） 平台特色 基金简称 成立日期 基金类型 规模（亿） 南方基金 41.13 规模最大，被动管理 南方大数据 100A 2015-04-24 被动指数型 35.77 南方大数据 300A 2015-06-24 被动指数型 5.36 东方红资管 26.75 - 东方红京东大数据 2015-07-31 灵活配置型 26.75 博时基金 13.01 与不同平台合作，均采 用消费数据 博时淘金大数据 100A 2015-05-04 被动指数型 12.51 博时银智大数据 100A 2016-05-20 被动指数型 0.50 广发基金 10.79 数量最多，风格多样 ，偏好主动管理 广发中证百发 100A 2014-10-30 被动指数型 6.56 广发百发大数据 A 2015-09-14 灵活配置型 0.68 广发百发大数据策略成长 A 2015-11-18 灵活配置型 1.62 广发百发大数据策略价值 A 2017-06-16 灵活配置型 0.53 广发东财大数据精选 2017-12-11 灵活配置型 1.40 易方达基金 5.32 人工智能 易方达易百智能量化策略 A 2018-01-24 灵活配置型 5.32 银河基金 4.81 成立最早 ，价值风格 银河定投宝 2014-03-14 被动指数型 4.81 天弘基金 2.92 - 天弘云端生活优选 2015-03-17 灵活配置型 2.92 嘉实基金 2.27 - 嘉实腾讯自选股大数据 2015-12-07 普通股票型 2.27 浙商基金 1.97 - 浙商大数据智选消费 2017-01-11 灵活配置型 1.97 泰达宏利基金 0.66 - 泰达宏利同顺大数据 A 2016-02-23 灵活配置型 0.66 大成基金 0.64 互联网 +主题，成长风格 大成互联网 +大数据 A 2016-02-03 被动指数型 0.64 华夏基金 0.53 - 华夏网购精选 2016-11-02 灵活配置型 0.53 银华基金 0.50 - 银华大数据 2016-04-07 灵活配置型 0.50 招商基金 0.21 - 招商财经大数据策略 2016-11-02 普通股票型 0.21 数据来源： Wind；上海证券基金评价研究中心 ； 截止时间： 2018 年 6 月 30 日 基金专题报告 重要提示： 请务必阅读尾页分析师承诺和免责条款 8 三 、 大数据基金业绩对比与分析 大数据基金发展初衷是希望 将大数据带来的强大信息优势与公司自身的投研能力相结合以更有效地指导投资 ，而大数据基金发展至今也经历了波澜起伏、风格变换的市场。下文将从大数据基金与市场指数对比、大数据基金与普通量化基金对比、大数据基金内部对比几个方面来剖析基金的业绩，希望 能找出 大数据基金的业绩特点、不同产品的风格特征，以便为投资提供指导。 1、 大数据基金与市场指数比较 ： 震荡市优势 较为 明显 从第一只大数据基金成立以来，我们将市场根据趋势划分 （ 3 段上涨 +3 段下跌 +震荡） ，并将基金成立三个月以后的业绩作为样本 （包括已经清盘的 基金 ） ，来分析大数据基金在不同市场中的业绩特征。 样本数不小于 5 只基金的两次上涨 ，大数据基金在 2015 年 末 的反弹中战胜上证综指和混基 指数，未战胜股基指数；在 2016 年下半年开始的缓慢上涨中，大数据基金未战胜上证综指和基金指数。 样本数不小于 5只基金的两次下跌 ， 大数据基金在熔断中战胜上涨综指和股基指数，未战胜混基指数；在今年以来的下跌中，大数据基金战胜上证综指但未战胜基金指数。在 2016 年上半年的震荡市中，大数据基金战胜上证综指和基金指数。 总体而言， 由于目前 大数据基金 数量较少且普遍时间尚短，在趋势性市场中未表现出 强烈的 优势，而在震荡市中优势较为明显。 表 6 大数据基金业绩与全市场指数比较 市场类型 上涨 1 （ 2014/6/14- 2015/6/14） 下跌 1 （ 2015/6/15- 2015/8/26） 上涨 2（ 2015/8/27- 2015/12/22） 下跌 2（ 2015/12/23- 2016/1/31） 震荡（ 2016/2/1- 2016/6/30） 上涨 3（ 2016/7/1- 2018/1/26） 下跌 3（ 2018/1/27- 2018/6/30） 基金数量 1 4 5 8 8 14 18 大数据基金 ， % 159.25 (47.01) 35.19 (25.61) 16.25 14.58 (14.42) 上证综指 ， % 149.50 (43.34) 24.75 (27.28) 7.01 21.45 (19.97) 股基指数 ， % 141.49 (46.70) 43.25 (31.01) 15.65 16.44 (11.89) 混基指数 ， % 111.50 (30.10) 25.99 (20.89) 11.15 17.40 (8.86) 数据来源： Wind；上海证券基金评价研究中心 ； 截止时间： 2018 年 6 月 30 日 2、 大数据基金与普通量化基金： 业绩弹性更大 从大数据基金与普通量化基金业绩对比可以发现：在市场上涨时，大数据基金净值涨幅高于普通量化基金，而在下跌行情中大数据基金的净值回撤幅度亦大于普通量化基金，在震荡行情中大数据基金的表现优于普通量化基金。 相较普通量化基金而言，大数据基金更多地使用了情绪面因子，这类因子 具有“追涨杀跌”的 特性 ，使得基金业绩弹性更大。 基金专题报告 重要提示： 请务必阅读尾页分析师承诺和免责条款 9 表 7 大数据基金业绩与量化基金业绩比较 市场类型 上涨 1 下跌 1 上涨 2 下跌 2 震荡 上涨 3 下跌 3 大数据基金数量 1 4 5 8 8 14 18 大数据基金 ， % 159.25 (47.01) 35.19 (25.61) 16.25 14.58 (14.42) 量化基金数量 21 31 34 41 41 49 106 量化基金， % 140.29 (37.48) 32.87 (21.03) 14.87 12.91 (12.69) 数据来源： Wind；上海证券基金评价研究中心 ； 截止时间： 2018 年 6 月 30 日 3、 被动指数型大数据基金对比 使用 行业景气类 指标的基金 近两年表现最佳 自 2016 年的熔断以后， A 股市场经历震荡（ 2016/2/1-2016/6/30）、上涨（ 2016/7/1-2018/1/26）和下跌（ 2018/1/27-2018/6/30）三个阶段，通过对 7 只被动指数型大数据基金进行内部对比，可以看到在震荡市场中，运用行业景气类指标的博时淘金大数据 100 基金表现好于其他产品；在 2016 下半年至 2018 年初的缓慢上涨市场中，博时的两只运用行业景气类指标的产品平均业绩好于运用情绪类和专家意见类指标的基金 的平均业绩 ；而在下跌市场中，博时的两只运用行业景 气类指标的产品平均跌幅也小于运用情绪类和专家意见类指标的基金 的平均跌幅 。 总体而言，在上涨、震荡、下跌三类市场中，运用行业景气类指标的基金 平均业绩表现 均 好于运用情绪类、专家意见类指标的基金 平均业绩 。这可能是由于在 2015 年牛市退烧之后，市场给予基本面的重视程度提升，而行业景气类指标正是基于基本面的消费类数据而设计的。 表 8 被动指数型大数据基金 业绩 对比 基金简称 跟踪指数 类型 上涨 2 下跌 2 震荡 上涨 3 下跌 3 博时淘金大数据 100A 中证淘金大数据 100 行业景气类 48.17 (25.97) 25.74 28.73 (15.16) 博时银智大数据 100A 中证银联智惠大数据 100 行业景气类 - - - 38.48 (16.05) 广发中证百发 100A 中证百度百发策略 100 情绪类 29.97 (23.90) 10.04 6.57 (7.69) 南方大数据 100A 大数据 100 情绪类 45.29 (26.93) 24.82 (2.74) (19.16) 南方大数据 300A 大数据 300 情绪类 16.64 (22.39) 12.38 34.37 (17.53) 大成互联网 +大数据 A 中证 360 互联网 +大数据 100 情绪类 - - - (8.07) (18.86) 银河定投宝 中证腾讯济安价值 100 专家意见类 37.45 (26.39) 18.43 11.74 (17.63) 数据来源： Wind；上海证券基金评价研究中心 ； 截止时间： 2018 年 6 月 30 日 基金风格：多数平衡偏价值，仅大成互联网 +为成长风格 根据 7 只被动指数型基金年报和季报全部持仓风格的分析，博时银智大数据 100、南方大数据 300 和银河定投宝成 立以来基本维持价值风格，因此这三只指数基金在 2017 年表现最为出色。博时淘金大数据 100和南方大数据 100 属于平衡风格，而广发中证百发 100 的持仓风格则随市场风格变化而变化。成长风格的基金只有一只，是大成互联网 +大数据，基金专题报告 重要提示： 请务必阅读尾页分析师承诺和免责条款 10 由于选股样本限定在互联网 +，因此持仓以中小盘成长股为主。 表 9 被动指数型大数据基金风格对比 基金简称 综合 风格 2017 年报 2017 中报 2016 年报 2016 中报 2015 年报 2015 中报 博时淘金大数据 100A 平衡 大盘平衡 大盘价值 中盘价值 中盘平衡 中盘平衡 - 博 时银智大数据 100A 价值 大盘平衡 大盘价值 大盘价值 - - - 广发中证百发 100A 灵活 大盘平衡 大盘平衡 大盘价值 - 中盘成长 小盘平衡 南方大数据 300A 价值 大盘价值 大盘价值 大盘价值 大盘价值 大盘平衡 - 大成互联网 +大数据 A 成长 小盘平衡 中盘平衡 中盘成长 中盘成长 - - 南方大数据 100A 平衡 大盘价值 大盘价值 中盘平衡 中盘平衡 大盘平衡 大盘平衡 银河定投宝 价值 大盘价值 大盘价值 大盘价值 大盘价值 大盘平衡 大盘价值 数据来源： Wind；上海证券基金评价研究中心 ； 截止时间： 2018 年 6 月 30 日 产品优化 ： 关注 中证东方财富大数据 100 指数 这一部分我们试图寻找是否有风险收益特性优秀的大数据指数仍未有产品跟踪。由于大部分数据发布于 2016 年之前，因此我们把 2013 年1 月 1 日至 2015 年 12 月 31 日作为指数业绩的回测区间，把 2016 年 1月 1 日至 2018 年 6 月 30 日作为指数的实盘期间，分别观察回测和实盘期间 的年化回报，以及 2013 年 1 月 1 日以来的年化波动 。通过对现存指数的风险收益分析，可以看到追求高风险高回报的可以关注 中证东方财富大数据 188 指数，而中证东方财富大数据 100 指数则是一个 夏普比率 比较高的指数，至今还没有产品跟踪。 表 10 被动指数型大数据基金风格对比 指数简称 是否有基金 跟踪 发布 日期 年化回报（实盘） 年化回报（回测） 年化波动 中证东方财富大数据 188 指数 - 2015/12/7 7.75 135.77 40.76 中证银联智惠大数据 100 指数 是 2015/8/24 6.27 87.86 28.35 中证东方财富大数据 100 指数 - 2015/12/7 5.23 117.95 30.59 中证淘金大数据 100 指数 是 2015/1/21 4.57 100.78 28.77 中证雪球智选大数据 100 指数 - 2015/9/16 4.51 83.02 29.41 中证腾讯济安价值 100A 股指数 是 2013/11/18 1.86 - 16.58 中证雪球领先组合 100 指数 - 2015/9/15 0.20 44.00 25.00 大数据 300 是 2014/9/12 (1.08) 50.38 22.74 中证银联智策大数据 100 指数 - 2015/8/24 (2.06) 68.93 26.42 中证电商大数据 - 2015/7/22 (4.85) 109.20 31.04 中证百度百发策略 100 指数 是 2014/7/30 (5.97) 69.71 31.16 中证雪球社交投资精选大数据指数 - 2015/9/15 (6.92) 101.54 32.42 中证 360 互联网 +大数据 100 指数 是 2015/8/10 (8.18) 121.23 35.52 大数据 100 是 2014/9/12 (9.01) 85.45 28.26 中证银联商务消费领先大数据指数 - 2016/1/20 (12.50) 92.76 31.10 数据来源： Wind；上海证券基金评价研究中心 ； 截止时间： 2018 年 6 月 30 日