Раскрытие фонда больших данных

Раскрытие фонда больших данных

Сегодня в этой научной инвестиционной статье мы поговорим о том, как работают фонды с большими данными и как данные из Интернета, таких как Taobao, Baidu, Sina, помогают менеджерам выбирать акции.

• Перед тем, как раскрыть фонды больших данных, давайте посмотрим на шаги, которые необходимо предпринять для выбора типичных фондов:

  

  Из всех акций А в первую очередь выбирается место для выбора, а в первую очередь критерии для выбора обычно используют более базовые показатели, такие как время выхода на рынок, рыночная стоимость и т. д. Из выборочного пространства выбирается первоначальный пакет акций, где условия фильтрации обычно используют отраслевые данные, финансовые показатели, рентабельность и т. д. Первоначальный пакет акций будет использоваться в качестве образца многофакторной модели выбора акций. Для количественной оценки акций используется многофакторная модель выбора акций. Традиционная многофакторная модель использует в основном финансовые факторы (рыночная доходность, рыночная чистая доходность, рыночная продажная доходность, рыночная стоимость активов, рост доходов от основных операций, рост чистой прибыли, рост EPS, рост совокупного капитала и т. д.), рыночные факторы (выбор краткосрочной доходности, долгосрочной доходности, специфического волнистости, изменения в обороте, свободная рыночная стоимость) и т. д.). Учитывая обучение квантового двигателя, вычисляется составляющая акций фонда и соответствующий вес.

  Так в чем же разница между большими фондами данных и традиционными фондами?

  

  Ранее, когда мы создали многофакторную модель выбора акций, все факторы, которые мы использовали, были изнутри рынка, и мы были полностью заинтересованы в свойствах самих акций, но введение факторов больших данных принесло новую информацию, мы будем обращать внимание на то, связаны ли изменения количества поисковых запросов на Baidu с изменениями в акциях, мы будем обращать внимание на то, влияют ли продажи Taobao в определенной отрасли на цены акций предприятий в отрасли, мы также будем обращать внимание на то, влияют ли колебания цен на цены акций на количество читателей и количество комментариев, связанных с некоторыми новостями о акциях в финансовом секторе.

  Мы приводим примеры реальных фондов больших данных, чтобы дать более четкое представление о факторах больших данных.

  Примером может служить проект Big Data 100 по добыче золота, который был запущен в сотрудничестве с Фондом Боо Чжоу и компанией "Антикосмос".

  При создании выборочного пространства, Taobao Big Data 100 выбрала в качестве выборочного пространства соответствующие акции в ЦБ третьего уровня, связанные с категориями товаров электронной коммерции, включая следующие категории:

  • Домашние долговечные товары
  • Развлекательные принадлежности и принадлежности
  • Текстиль и одежда
  • Отели, рестораны и отдых
  • Розничная торговля продуктами питания и основными товарами
  • Продовольствие и напитки
  • Домашние принадлежности
  • Личные вещи

• Как видно, эти отрасли очень похожи на собственные товарные классификации Taobao, поскольку факторы больших данных, генерируемые данными Taobao, могут предоставить больше информации в этих отраслях.

  Основываясь на выборке отраслевых отраслей, связанных с Taobao, Бохайский фонд и Бохайский комбинат создали выбранные акции для использования в многофакторной количественной модели. На платформе финансовой информации Taobao предоставляются данные о статистических тенденциях потребления в Интернете. По результатам отраслевых исследований отраслевые показатели, комплексные обзоры отраслей, включая рост, цены, условия спроса и т. д., оцениваются по отраслевым показателям.

  Наконец, количественная выборка акций использует факторы больших данных, финансовые факторы, рыночные факторы для ранжирования акций, которые определяют составляющие акций и весов фондов больших данных.

  В дополнение к индексу Taobao 100, различные фонды используют различные факторы для создания больших данных, такие как Baidu, Snowball, Sina Weibo, FedEx и другие.

  Индекс 100 швейцарцев

  На акции в образцовом пространстве рассчитывается общий объем поисков и прирост поисков за последний месяц, записывается как фактор общего объема и прирост, соответственно; на факторах роста и прироста выстраивается модель факторного анализа, рассчитывается комплексный балл на акции за каждый период, записывается как фактор поиска;

  Снежный мяч с большим количеством данных 100 тонн

  Во-первых, на основе полученной вторым шагом комбинации снегопадов, рассчитывается охват снегопадов в выбранной выборке; во-вторых, на основе комплектации снегопадов в выбранной выборке акций, акциям присваивается соответствующая оценка, которая записывается как балл снегопадового тепловизора для каждой акции.

  Южная Сина - Большие данные

  Показатели кликов страниц на финансовом канале Sina, негативные сообщения в Weibo, влияние новостных сообщений.

  Индекс Big Data Банка ЮНИСЕФ

  На основе статистических данных о тенденциях потребительских категорий Банка Банка обрабатываются отраслевые исследовательские показатели; затем, на основе полученных отраслевых исследовательских показателей, комплексно рассматривается экономическая ситуация в отрасли, включая: сумму потребления, количество сделок и т. д.

  Многие знакомые считают, что результаты фондов больших данных были плохими. Фактически, некоторые фонды больших данных не достигли своих первоначальных ожиданий, но это не означает, что фонды больших данных движутся в неправильном направлении. Поскольку в настоящее время применение больших данных остается консервативным и экспериментальным, мы добавили только факторы больших данных на основе традиционных многофакторных моделей, не внедряя никаких революционных инноваций в модели.

  Фактически, применение больших данных уже затронуло все аспекты нашей жизни, в которых неосознанно хранятся сокровища инвестиционной ценности, и, хотя результаты существующих фондов больших данных пока не показывают, что они уже имеют возможность эффективно извлекать эти ценности, сокровища больших данных всегда там, и, возможно, некоторые незнакомые высокопоставленные люди уже пользуются ими.

Ссылка ссылка на научное инвестирование проверенное инвестирование