빅데이터 펀드는 이러한 추세에 역행하고 양적 헤징 전략을 적극적으로 도입했습니다.

빅데이터 펀드는 이러한 추세를 거스르고 정량적 헤징 전략을 적극적으로 도입했습니다.

빅데이터는 지속적으로 비즈니스 모델 혁신을 촉진하고 지속적으로 새로운 비즈니스 형태를 창출하며 다음과 같은 신흥 분야가 되고 있습니다. 인터넷은 비즈니스 혁신과 부가가치 창출을 촉진하고 기업의 핵심 가치를 높이는 중요한 원동력입니다. 빅데이터 산업은 새로운 경제성장 포인트로 자리잡고 있으며 미래 정보산업 패턴에 중요한 영향을 미칠 것입니다. 다양한 인터넷 플랫폼이 자체 데이터를 활용해 금융상품을 만들고 있는 가운데, 펀드사들도 빅데이터 펀드를 활용해 인터넷 시대에 성장한 신세대 시민을 사로잡기를 기대하고 있다.

6월 이후 국내 자본시장은 점차 약화되고 자금조달도 극도로 부진한 상황이다. 신규 펀드의 초기 공모 규모도 형편없을 뿐만 아니라, 모금 지연도 잦았다. 시장 상황이 좋지 않고, 공모로 인해 신제품 출시가 크게 늦어졌습니다. 그 중 빅데이터 펀드는 조용한 흐름의 저류이다. 다양한 빅데이터 지수가 속속 나오고 있는 것은 물론, 이러한 지수를 기반으로 개발된 제품들도 줄줄이 출시될 예정이다.

빅데이터 지표 개발도 집중 육성 단계에 들어섰다. 공모에서는 인터넷 데이터, 특히 투자자 행동과 밀접하게 관련된 요구 사항이 점점 더 까다로워지고 있습니다. 공공 자금 조달 협력을 위한 인터넷 플랫폼은 Baidu 및 Sina Finance에서 Snowball, Tencent Optional Stocks 및 Flush와 같은 투자 행동을 기록하는 플랫폼으로 발전했습니다.

중국 공적 펀드 산업의 투자에 빅데이터를 적용하는 것은 아직 초기 단계이므로 상대적으로 간단한 인덱스 펀드를 개발하는 것이 물을 테스트하는 대부분의 사람들에게 첫 번째 선택입니다. 하지만 A주는 올해 6월 중순 이후 여러 차례 급락하며, 항상 높은 순위를 유지하고 실적 압박 속에서 지수를 따라가야 하는 빅데이터 인덱스 펀드를 투입했다.

격동하는 시장 속에서 변혁의 방향성을 대변하는 소액의 티켓을 배분하는 하이포지션 빅데이터 인덱스 펀드가 큰 손실을 입었고, 선구자들도 이런 상품을 어떻게 반전시킬 수 있을지 고심하고 있다. 최근에는 빅데이터 펀드 상품 개발이 보다 유연한 포지션과 운용, 헤징 전략 도입 등을 통해 적극적 수량화 쪽으로 옮겨가고 있습니다.

빅 데이터는 신규 펀드를 '할인'합니다.

경제 관찰자는 올해 7월과 8월에만 중국 증권 지수 회사가 Snowball과 관련된 세 가지 보고서를 발표했다고 밝혔습니다. UnionPay 관련 데이터 인덱스, 360이 소유한 검색 엔진 관련 빅데이터 인덱스 1개, SouFun.com 및 Fangtianxia 관련 빅데이터 인덱스 1개. 기자는 보시펀드, 대청펀드, 천홍펀드, 중국유럽펀드, 펑화펀드가 상기 지수를 바탕으로 펀드 상품을 개발 중이며 향후 2~3개월 내로 발행될 예정이라는 사실을 알게 됐다.

빅데이터 펀드는 2014년부터 시작해 2015년부터 뜨거워졌다. 작년에 GF Fund [Weibo]와 Baidu의 협력은 올해 첫 번째 빅 데이터 펀드였으며 Southern, Boshi, Dacheng, Tianhong, China Europe, Penghua 및 수확,상품 올해는 발행속도와 발행량이 크게 늘었습니다. 기자는 Boshi와 Dacheng과 같은 공공 기금 회사가 빅 데이터 펀드 개발을 회사의 전략적 초점으로 삼았다는 사실을 알게 되었습니다.

젊은 빅데이터 지수는 아직 자리를 잡지 못했다. 빅 데이터가 단지 마케팅 수법인지 여부는 대부분의 기독교인의 마음 속에 여전히 남아있는 질문입니다. 이에 보시펀드 왕더잉 부사장은 중국에서 퀀트펀드가 무시당하다가 큰 인기를 끌게 된 경험을 통해 자신을 격려했다. 그는 지난 몇 년 동안 아직 성과를 내지 못한 퀀트 펀드가 미미하게 발전했다고 믿는다. 하지만 지난해부터 오랫동안 운용해온 일부 퀀트 펀드들이 실적을 쌓아왔다. 특히 올해 증시 불안 속에서도 채권, 채권 상품과 더불어 많은 투자자들에게 안전한 피난처가 되기를 바란다”고 말했다. , 투자자들을 설득하기 위해.”

빅데이터 요인의 등장으로 공모주 투자 조사 방식의 변화에 ​​대한 기대감이 높아지고, 빅데이터가 좋은 자산으로 발전할 수 있다는 희망도 생겼습니다. 원래의 양적 모델을 돕기 위한 전략입니다.

빅데이터 펀드의 종목선정은 대부분 '멀티 팩터' 모델을 채택하고 있는데, 해당 펀드의 펀드 계약을 보면 대부분 '재무적', '모멘텀' 등 3가지 유형의 팩터를 사용한다. 그리고 주식을 선택하는 "빅데이터".

왕더잉은 현재 각종 공모에서 인용되는 인터넷 데이터는 유니온페이(UnionPay) 은행간 거래 데이터나 앤트파이낸셜의 알리페이(웨이보) 금융정보 서비스에서 제공하는 온라인 소비 데이터 등 펀더멘탈과 관련된 데이터라고 소개했다. 플랫폼. 시장 핫스팟을 반영하는 Baidu 또는 Sina Finance와 같은 시장 신뢰도 또는 정서와 관련된 통계적 추세 특성 데이터.

중국 남부의 한 빅데이터 인덱스 펀드 매니저는 Economic Observer와의 인터뷰에서 빅데이터와 투자 간의 상관관계가 최종 지수 상품에 미치는 영향은 그다지 직접적이지 않으며, "특정 기간의 시장 상황에서 잘 작동할 것이라고 생각하면 무게를 늘리기도 하고 때로는 줄이기도 합니다."

원즈민, Dacheng Fund의 최고 전략 책임자는 원칙적으로 빅 데이터의 응용 능력이 향상됨에 따라 빅 데이터의 비중이 점점 더 커질 것이라고 믿습니다. "이 제품 또는 후속 제품에서 인터넷 요소를 강화하려는 노력을 포함합니다.

빅데이터 지수의 종목 선정 모델의 질은 양적 투자 분야에서 다양한 공적 자금의 축적에 달려 있다는 사실을 이코노믹옵저버는 알게 됐다. 신중한 연구에 따르면 다양한 인터넷 플랫폼의 데이터는 주식 선택 모델의 한 요소일 뿐이며 그 비중은 현재 6분의 1에서 3분의 1로 크지 않습니다.

Wang Deying은 빅데이터 요소를 원래의 정량적 모델에 통합하면 모델의 성숙도를 테스트할 것이라고 말했습니다. 빅데이터를 포함한 다양한 요소의 가중치는 고정되어 있지 않습니다. 서로를 보완하기 위해 다양한 요소를 배치하는 방법을 요약하면 "모델을 조정해야 하는 경우가 많으며 모든 오류를 제거해야 합니다. 통계와 최적화는 계속되어야 합니다."

이는 빅데이터 인덱스가 기존의 수동적으로 관리되는 인덱스와는 상당히 다르다는 것을 의미합니다. 다중 팩터 전략 조정과 가중치 최적화를 통해 빅데이터 지수는 어느 정도 적극적인 관리를 달성할 수 있습니다.

현재 시중에 나와 있는 빅데이터 인덱스 펀드는 대부분 한 달에 한 번씩 포지션을 조정한다. 이름을 밝히고 싶지 않은 한 빅데이터 인덱스 펀드의 펀드매니저는 현재 빅데이터 인덱스 포지션이 한 달에 한 번씩 교체되고 있으며 회전율도 여전히 다른 액티브 펀드보다 높다고 이코노믹옵저버(Economic Observer)에 말했다. 이어 "액티브하게 운용되는 펀드는 포지션 변경 시점을 선택할 수 있는데, 매달 정기적으로 하고 있다. 타이밍이 좋지 않으면 대용량이 수용하지 못할 수도 있다"고 상품의 한계와 위험성을 드러냈다.

앞서 언급한 펀드매니저들이 운용하는 빅데이터 인덱스 펀드에는 최대 규모가 없다. 그는 "규모가 너무 크면 일부 포지션 조정에 영향을 미칠 수 있다"며 "특히 주식시장이 거래가 어렵고 부진한 상황이라면 더욱 그렇다"고 말했다. 하지만 보통 규모의 30억~50억 펀드는 문제가 되지 않을 것이다. 결국 100주에 3,000위안이면 천만, 천만, 하루에 포지션을 바꿀 수 없더라도 3~5일, 혹은 일주일 안에 포지션을 바꾸는 것이 매우 합리적이다.”

그러나 빅데이터 인덱스 펀드는 액티브 펀드에 비해 낮은 수수료로 확실한 경쟁 우위를 제공합니다. 업계 관계자는 전략지수가 단기간에 시장과 투자자들에게 큰 호응을 얻은 중요한 이유도 여기에 있다고 본다.

대세에 역행하고 과감하게 혁신하라

원즈민은 <이코노믹 옵저버>와의 인터뷰에서 해외 전략지수에 있어 매우 중요한 전략은 균등 가중치라고 말했다. 전통적인 지수는 시가총액 가중 방식을 사용합니다. 즉, 시가총액이 더 큰 주식에 더 중점을 둡니다. 빅데이터 지수는 동일한 가중치를 갖는 모델 내 여러 요소에 의해 고려되고 선택됩니다.

원즈민은 현재의 경제 변화 하에서 자본 시장은 성장주에 더 많은 가치를 부여한다고 믿습니다. 자본시장의 판단논리를 뒷받침하는 등가중방식으로 다수의 소투표를 선출한다.

그러나 개척자들은 실무에서 문제점을 발견했다. 소형주 편입은 불안정한 수익률로 이어진다.

가장 초기에 설립된 GF CSI Baidu Baifa Strategy 100 Index Fund를 예로 들면, 조성 금액이 23억 위안에 달하며, 이 펀드는 100개의 구성 주식을 보유하고 있으며 중소 기업의 비중이 높습니다. 구성종목 중 상한주입니다. 지수 전략은 동일 가중치 방식을 채택하고 있으며, 모집 금액 23억 위안을 기준으로 각 종목에 할당된 자금은 2,300만 위안입니다. 투자자들은 펀드가 포지션을 조정할 때 특정 영향 비용이 발생할 수 있는 중소형 주식이 많다는 점에 유의해야 합니다.

최근 몇 달간 격동하는 시장에서 가장 큰 피해를 입은 종목은 변화의 방향을 대변하고 성장 여지가 가장 크다고 여겨지는 소형주들이다. 이 과정에서 소액 티켓을 배분한 하이 포지션 빅데이터 인덱스 펀드는 큰 되돌림을 겪었다. Baifa 100 Index Fund가 그 중 하나입니다.

지난해 백파100지수펀드가 출시된 이후 광파펀드는 펀드 규모의 한계를 깨달았다. 광파펀드의 빅데이터 하이브리드 펀드매니저 지펑은 “극한 시장 상황에서 시장 유동성이 부족한 상황에서 대부분의 구성종목이 소형주에 집중되어 있어 거래 과정에서 막대한 임팩트 비용이 발생해 펀드 성과에 영향을 미치게 됩니다.”

빅데이터 지수의 첫 번째 물결로서 높은 순위와 빈약한 추진력. 펀드의 선구자인 GF 펀드는 빅데이터의 장점을 어떻게 더 잘 활용할 수 있을지 고민하고 있습니다. 인덱스 상품이 난관에 부딪힌 후, 이를 해결하려는 맥락에서 최초의 빅데이터 액티브 퀀트 펀드인 GF 빅데이터 하이브리드가 탄생했습니다. 기자는 새로운 GF 빅데이터 믹스가 항상 90% 이상의 포지션을 유지해야 하는 바이파100과 달리 0~95%까지 포지션 측면에서 더 유연하다는 사실을 발견했다.

빅데이터 2세대 펀드 역시 균등가중방식을 버리고 가중치 방식에 변화를 가져왔다. GF 빅데이터 하이브리드는 더 이상 기존과 동일한 비중으로 주식을 매입하지 않고 시가총액에 비례해 배분한다. Ji Feng은 가중치 방식이 시가총액 방식의 가중치를 채택하기 때문에 펀드 규모에 제한이 없으며 포지션 조정에 따른 유동성 위험과 영향 비용이 크게 줄어들 것이라고 믿습니다. 또한 하락 추세에 대응하여 포지션을 줄이는 것 외에도 추세가 시작되면 펀드는 헤징을 위해 주가 지수 선물 매도 주문도 개시합니다.

주식시장은 변동성이 커서 시장에서 펀드의 성과에 차이가 발생합니다. 펀드운용사들도 지수상품 중심에서 액티브 운용형 상품 중심으로 변화하기 시작했다. 적극적 관리는 빅데이터 주식 선택의 이점과 위험을 헤지하는 시기를 결합할 수 있습니다.

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