बिग डेटा फंड का खुलासा

बिग डेटा फंड का खुलासा

आज के इस विज्ञान निवेश लेख में हम बड़े डेटा फंडों के बारे में बात करेंगे और कैसे Taobao, Baidu, Sina और अन्य इंटरनेट डेटा फंड प्रबंधकों को शेयरों का चयन करने में मदद करते हैं।

• हम बड़े डेटा फंड का खुलासा करने से पहले, एक विशिष्ट स्टॉक फंड के लिए स्टॉक चयन चरणों पर एक नज़र डालते हैंः

  

  सभी ए शेयरों में से प्रारंभिक लीक के लिए स्थान, प्रारंभिक लीक मानदंड आम तौर पर सूचीबद्ध समय, बाजार मूल्य आदि के आधारभूत संकेतकों का उपयोग करते हैं। नमूना स्थान से प्रारंभिक स्टॉक पूल का चयन करें, जहां फ़िल्टरिंग की शर्तें आमतौर पर उद्योग डेटा, वित्तीय संकेतकों, लाभप्रदता आदि का उपयोग करती हैं। प्रारंभिक स्टॉक पूल बहु-कारक स्टॉक चयन मॉडल के नमूने के रूप में कार्य करेगा। बहु-कारक चुनिंदा शेयरों के मॉडल का उपयोग करके चुनिंदा शेयरों को मापने के लिए किया जाता है। पारंपरिक बहु-कारक चुनिंदा शेयरों के मॉडल में मुख्य रूप से वित्तीय कारक शामिल होते हैं (मार्केट मार्जिन, मार्केट नेट रेट, मार्केट सेल्स रेट, एसेट्स मार्केट रेट, मुख्य व्यवसायों के राजस्व में वृद्धि दर, नेट प्रॉफिट में वृद्धि दर, ईपीएस वृद्धि दर, कुल परिसंपत्ति में वृद्धि दर आदि), बाजार ड्राइविंग कारक (अल्पकालिक रिटर्न दर, दीर्घकालिक रिटर्न दर, विशिष्ट उतार-चढ़ाव दर, लेनदेन में परिवर्तन, मुक्त बाजार मूल्य) । इन सभी कारकों के आधार पर, एक स्टॉक के लिए एक समग्र स्कोर प्राप्त किया जाता है। फंड के घटक शेयरों और संबंधित भारों को मात्रात्मक इंजन सीखने के माध्यम से गणना करें।

  तो, बड़े डेटा फंड पारंपरिक फंडों से कैसे भिन्न होते हैं?

  

  इससे पहले जब हमने मल्टीफैक्टर स्टॉक चयन मॉडल बनाया था, तो सभी कारक बाजार के भीतर से आए थे, हम सभी शेयरों की विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित करते थे, लेकिन बिग डेटा कारक के परिचय ने नई जानकारी ला दी, हम इस बात पर ध्यान केंद्रित करेंगे कि क्या बाउसाइट खोज मात्रा में बदलाव शेयरों के परिवर्तन से संबंधित है, हम इस बात पर ध्यान केंद्रित करेंगे कि क्या ताओबाओ के एक उद्योग की बिक्री से उद्योग के उद्यमों के शेयरों के मूल्य पर प्रभाव पड़ता है, हम यह भी ध्यान देंगे कि क्या सिनावा और वित्तीय क्षेत्र में एक शेयर समाचार से संबंधित पढ़ने की मात्रा टिप्पणी की संख्या से शेयरों के मूल्य में उतार-चढ़ाव प्रभावित होता है।

  हम एक वास्तविक बड़े डेटा फंड का उदाहरण देते हैं ताकि हम बड़े डेटा के कारकों को समझ सकें।

  उदाहरण के लिए, बोइंग टाइम फंड ने अपने सहयोग से गोल्डन वस्त्रों के साथ गोल्डन बिग डेटा 100 का अनावरण किया है।

  नमूना स्थान बनाने के लिए, Taobao Big Data 100 ने अपने नमूना स्थान के रूप में ई-कॉमर्स वस्तुओं की श्रेणियों से संबंधित मध्यवर्ती तिमाही उद्योगों के संबंधित शेयरों का चयन किया, जिनमें निम्नलिखित श्रेणियां शामिल हैंः

  • घरेलू टिकाऊ उपभोग
  • अवकाश उपकरण और आपूर्ति
  • वस्त्र और कपड़ा
  • होटल रेस्तरां और अवकाश
  • खाद्य और मुख्य वस्तुओं का खुदरा
  • खाद्य और पेय पदार्थ
  • घरेलू सामान
  • व्यक्तिगत सामान

• जैसा कि आप देख सकते हैं, इन उद्योगों और ताबाओ के स्वयं के वस्तु वर्गीकरण में बहुत समानता है, क्योंकि ताबाओ के डेटा द्वारा उत्पन्न बड़े डेटा कारक इन उद्योगों में अधिक जानकारी प्रदान कर सकते हैं।

  ताओबाओ से संबंधित उद्योगों के नमूने के आधार पर, बोगोई फंड और एलेक्सा ने बहु-कारक मात्रात्मक मॉडल के लिए चुनिंदा शेयरों का चयन करने के लिए एलोन प्यूलिटर ई-कॉमर्स बिग डेटा फैक्टर उत्पन्न किए। जिसमें पेपैल वित्तीय सूचना सेवा प्लेटफॉर्म ऑनलाइन खपत श्रेणी के सांख्यिकीय रुझान विशेषता डेटा प्रदान करता है। प्राप्त उद्योग अनुसंधान संकेतकों के आधार पर, उद्योग की समग्र जांच की गई अर्थव्यवस्था, जिसमें विकास, मूल्य, आपूर्ति की स्थिति आदि शामिल हैं, को बाजार की स्थिति की रैंकिंग दी जाती है। फिर अर्थव्यवस्था के आधार पर उद्योग के भीतर के शेयरों को एक संबंधित स्कोर दिया जाता है, और प्यूलिटर ई-कॉमर्स बिग डेटा कारक प्राप्त किया जाता है।

  अंत में, क्वांटिफाइड स्टॉक मॉडल बड़े डेटा कारकों, वित्तीय कारकों और बाजार के ड्राइवरों का उपयोग करके शेयरों को क्रमबद्ध करता है, जो बड़े डेटा फंडों के घटक शेयरों और भार को निर्धारित करता है।

  ताओ गोल्ड 100 सूचकांक के अलावा, बड़े डेटा फंडों ने Baidu, स्नोबॉल, सिनावा, बैंक युनियन और कई अन्य बड़े डेटा स्रोतों का उपयोग करके बड़े डेटा कारकों का उत्पादन किया है।

  100 सूचकांक के लिए खोज कारक

  नमूना स्थान के शेयरों के लिए, पिछले महीने के लिए कुल खोज मात्रा और खोज वृद्धि की गणना की जाती है, जो क्रमशः कुल खोज मात्रा और वृद्धि कारक के रूप में दर्ज की जाती है; कुल खोज मात्रा और वृद्धि कारक के लिए कारकों का विश्लेषण मॉडल बनाया जाता है, जो प्रत्येक अवधि के शेयरों के लिए समग्र स्कोर की गणना करता है, जिसे खोज कारक के रूप में दर्ज किया जाता है;

  स्नोबॉल स्मार्ट चयन बिग डेटा 100 टन स्नोबॉल ताप कारक

  सबसे पहले, दूसरे चरण में प्राप्त स्नो बॉल के आधार पर, चयनित नमूने के लिए स्नो बॉल कवरेज की गणना की जाती है; इसके बाद, प्रत्येक शेयर के स्नो बॉल कवरेज के आधार पर, स्टॉक को एक स्कोर दिया जाता है, जिसे प्रत्येक शेयर के स्नो बॉल थर्मोफैक्टर स्कोर के रूप में दर्ज किया जाता है।

  दक्षिणी सिना बिग डेटा के बारे में

  सिनावा वित्त चैनल के तहत पृष्ठ क्लिक, माइक्रोब्लॉग पर सकारात्मक नकारात्मक लेख रिपोर्टिंग, समाचार रिपोर्टिंग का प्रभाव।

  बैंको के बड़े डेटा सूचकांक

  बैंक की खपत श्रेणी के सांख्यिकीय रुझानों के आंकड़ों के आधार पर, उद्योग अनुसंधान सूचकांक को संसाधित किया जाता है; इसके बाद, प्राप्त उद्योग अनुसंधान सूचकांक के आधार पर, उद्योग की आर्थिक स्थिति को व्यापक रूप से देखा जाता है, जिसमें शामिल हैंः खपत राशि, लेनदेन की संख्या आदि, उद्योग की आर्थिक स्थिति को क्रमबद्ध किया जाता है; अंत में, अर्थव्यवस्था के आधार पर, उद्योग के भीतर के शेयरों को संबंधित स्कोर दिया जाता है, और उद्योग के बड़े डेटा कारक स्कोर प्राप्त किए जाते हैं।

  बहुत से परिचितों का मानना है कि बिग डेटा फंड का प्रदर्शन वास्तव में बहुत खराब है, और वास्तव में, अब तक, कई बड़े डेटा फंडों ने भी उम्मीदों के अनुसार प्रदर्शन नहीं किया है, लेकिन यह हमें यह निष्कर्ष नहीं निकालने के लिए प्रेरित नहीं करता है कि बिग डेटा फंड गलत दिशा में हैं। क्योंकि बिग डेटा के लिए वर्तमान अनुप्रयोग अभी भी रूढ़िवादी और प्रयोगात्मक हैं, हम केवल पारंपरिक बहु-कारक मॉडल के आधार पर बिग डेटा कारकों को जोड़ते हैं, और मॉडल में अधिक विघटनकारी नवाचार नहीं करते हैं। जबकि बिग डेटा कारकों के लिए, यह सिमेंटिक विश्लेषण, भावनात्मक विश्लेषण, विषय मॉडल, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन सीखने जैसे कई क्षेत्रों में शामिल है।

  वास्तव में, बड़े डेटा के अनुप्रयोगों ने हमारे जीवन के सभी पहलुओं को छू लिया है, जिसमें निवेश के मूल्य के अनजाने खजाने हैं, और जबकि मौजूदा बड़े डेटा फंडों के प्रदर्शन से यह नहीं पता चलता है कि वे इन मूल्यों को प्रभावी ढंग से निकालने में सक्षम हैं, बड़े डेटा में खजाने हमेशा से हैं, शायद कुछ अनजाने उच्च लोगों का आनंद ले रहे हैं।

वैज्ञानिक निवेश से पुनर्प्रकाशित