Desvelar el fondo de Big Data

Desvelar el fondo de Big Data

En este artículo científico de inversiones de hoy se habla de cómo funciona el fondo de Big Data y cómo los datos de Internet de Taobao, Baidu y Sina Weibo ayudan a los gestores de fondos a elegir sus acciones.

• Antes de revelar el fondo de Big Data, veamos los pasos para elegir un fondo de acciones típico:

  

  Para la selección inicial de espacios entre todas las acciones A, los criterios de selección inicial generalmente se basan en indicadores más básicos como el momento de la cotización, el valor de mercado y otros. Seleccione un grupo de acciones de primera línea desde el espacio de muestra, donde las condiciones de selección generalmente utilizan datos de la industria, indicadores financieros, rentabilidad, etc. El grupo de acciones de primera línea servirá como muestra del modelo de selección de acciones multifactor. Los factores utilizados para cuantificar las acciones son el modelo multifactor. Los factores utilizados en el modelo multifactor tradicional incluyen principalmente factores financieros (tasa de mercado, tasa de mercado neta, tasa de ventas en el mercado, proporción del valor del mercado de los activos, tasa de crecimiento de los ingresos de las operaciones principales, tasa de crecimiento de los beneficios netos, tasa de crecimiento del EPS, tasa de crecimiento de los activos totales, etc.) y factores que impulsan el mercado (tasa de rendimiento corta, tasa de rendimiento a largo plazo, tasa de fluctuación específica, cambio de flujo de transacción, valor de mercado libre). Se calcula la participación y el peso de los componentes del fondo mediante el aprendizaje de un motor de cuantificación.

  ¿Cuál es la diferencia entre los fondos de Big Data y los fondos tradicionales?

  

  Antes, cuando creamos el modelo de selección de acciones multifactor, los factores utilizados provenían del interior del mercado, nos centramos en las propiedades de las acciones en sí mismas, pero la introducción de factores de big data trajo nueva información, nos centraríamos en si el cambio en el volumen de búsquedas de Baidu está relacionado con el cambio en las acciones, nos centraríamos en si las ventas de Taobao en una industria afectan los precios de las acciones de las empresas de la industria, también nos centraríamos en si el número de comentarios relacionados con la lectura de una noticia de acciones en el sector financiero de Sinawa tiene un impacto en las fluctuaciones del precio de las acciones.

  Por ejemplo, en el caso de los fondos de Big Data, los datos de los bancos de datos son los que se utilizan en el proceso de creación de los bancos de datos.

  Un ejemplo de esto es el Big Data 100 de Goldilocks, lanzado por el Fondo Bochum en colaboración con Goldilocks.

  Al construir el espacio de selección, Taobao Big Data 100 seleccionó como su espacio de selección las acciones relevantes de las industrias de nivel tercero de los bancos centrales relacionadas con las categorías de productos de comercio electrónico en línea, que incluyen las siguientes categorías:

  • Productos duraderos para el hogar
  • Equipos y artículos de ocio
  • Tejidos y ropa
  • Hoteles, restaurantes y ocio
  • Comercio minorista de alimentos y artículos básicos
  • Alimentos y bebidas
  • Productos domésticos
  • Productos personales

• Se puede ver que estas industrias y Taobao clasifican sus propios productos de manera muy similar, ya que los factores de Big Data generados por los datos de Taobao pueden proporcionar una mayor cantidad de información en estas industrias.

  Basado en el espacio de muestra de las industrias relacionadas con Taobao, el Fondo de Bochum y la compañía de acero generaron acciones seleccionadas con el factor de Big Data de los comerciantes eléctricos de Taobao para el uso de modelos de cuantificación multifactorial. La plataforma de servicios de información financiera de Taobao ofrece datos estadísticos de tendencias de tendencias de consumo en línea. Según los indicadores de investigación de la industria obtenidos, se analiza la situación económica de la industria, incluido el crecimiento, los precios, la situación de la oferta, etc. y se clasifica según la situación económica.

  Finalmente, el modelo de acciones cuantificadas utiliza factores de Big Data, factores financieros y factores de mercado para clasificar las acciones, lo que determina las acciones y el peso de los fondos de Big Data.

  Además del índice Taobao 100, los fondos de Big Data también utilizan factores de Big Data generados por Baidu, Snowball, Sina Weibo, FedEx y otras fuentes de Big Data. Los factores utilizados por los fondos de Big Data son los siguientes:

  Los factores de búsqueda del Índice 100

  Se calcula el total de búsquedas y el incremento de búsquedas del último mes respectivamente para las acciones del espacio de la muestra, y se registra como un factor de volumen total y un factor de incremento, respectivamente. Se construye un modelo de análisis por factores para el factor de volumen total de búsqueda y el factor de incremento, y se calcula la puntuación integral de las acciones por período, y se registra como un factor de búsqueda;

  El factor de temperatura de las bolas de nieve 100 toneladas

  Primero, se calcula la cobertura de la combinación de inteligencia de la muestra a seleccionar según la combinación de inteligencia de las bolas de nieve obtenida en el segundo paso; luego, se da una puntuación correspondiente a las acciones según la cobertura de la combinación de inteligencia de las acciones, y se registra el factor de calor de la bola de nieve de cada acción.

  El factor del Big Data en el sur de Sinaí

  El número de clics en las páginas de Sina Finance Channel, los informes negativos de microblogs, el impacto de los informes de prensa.

  Indice de Big Data del Banco de la Unión para el sector de Big Data

  Los indicadores de investigación de la industria se procesan basados en los datos de tendencias estadísticas de consumo de la entidad; luego, según los indicadores de investigación de la industria obtenidos, se analiza la economía de la industria, incluida la cantidad de consumo, el número de transacciones, etc., y se clasifica según la economía de la industria; finalmente, se otorga una calificación correspondiente a las acciones dentro de la industria según la economía, y se califica el factor de datos grandes de la industria.

  Muchos conocedores dicen que el rendimiento de los fondos de Big Data es realmente decepcionante, y de hecho, hasta ahora, varios fondos de Big Data no han tenido el rendimiento esperado, pero esto no nos lleva a la conclusión de que los fondos de Big Data están en la dirección equivocada. Como las aplicaciones actuales de Big Data siguen siendo conservadoras y experimentales, solo incorporamos factores de Big Data sobre la base del modelo multifaktorial tradicional y no adoptamos más innovaciones disruptivas en el modelo en sí.

  De hecho, las aplicaciones de Big Data han tocado todos los aspectos de nuestras vidas, donde se almacenan sin querer tesoros de valor de inversión, y aunque los resultados de los fondos de Big Data existentes no muestran que tengan la capacidad de extraerlos de manera efectiva, los tesoros de Big Data están ahí, tal vez ya están siendo disfrutados por algunos altos funcionarios desconocidos.

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