资产管理中的大数据应用

大数据的资产管理行业应用1

目

录 0102大成基金大数据项目03智能投顾Copyight@2023DCFundAllRightsReserved概述2概述：大数据与资产管理13PART

ONEBIG DATA OVERVIEW大数据的应用场景BIGDATAAPPLICATIO

N大数据互联网医疗交通金融P2P信贷理财风控增信资管4“互联网+与大数据”2023年3月5日上午，十二届全国人大三次会议上，李克强总理在政府工作报告中首次提出“互联网+”的概念。《有关利用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》、《增进大数据发展行动纲要》等文件，确认了“大数据”的战略地位。指导投资美国学术界已经证明搜索引擎等互联网平台上的股票浏览数目和个人投资者的交易有着极高的关联性。证明了社交网站上的观点对于股票市场的将来走势有着极高的预测作用。大数据在资产管理行业的应用BIGDATAAPPLICATIONINASSETMANAGEMEN

T数据搜集多维数据：宏观、行业、个券、政策、市场交易非构造化数据：财经新闻、政策变动、交易行为，市场情绪数据分析市场规律、模式辨认因果关系/有关关系传导途径数据应用投资决策：量化分析、量化投资、人工智能资产配置：动态配置、风险均衡5大数据在资产管理行业的应用BIGDATAAPPLICATIONINASSETMANAGEMEN

T量化投资策略投研服务量化风险管理客户服务智能投顾数据的跟踪与搜集，非构造化数据的处理文本分析、政策数据化解读数据的整合、处理、图表化输出6数据挖掘、互联网数据信号机器学习、神经网络知识图谱宏观风险预警信号违约风险的评估和预警投资组合风险评估：政策、市场情绪、流动性监测客户投资偏好管理、投资周期管理投资服务的平台化、互联网化被动投资的主动管理27PART

TWO大成基金大数据项目DC

FUND B

I

G DA

T

A P

R

O

J

E

C

T大成量化的目的和公式GOALSANDBUSINESSFORMULA我们的公式

（QBAC）量化（Quant)

+大数据

(Big

Data)

+人工智能

(Artificial

Intelligence)

+客户定制

(Customization)+目的全策略、全产品、全覆盖量化投资策略大数据应用量化风险管理智能投顾8大数据应用成果OURACHIEVEMEN

T2023年8月正式推出中证360互联网+大数据100指数2023年9月15日正式公布的中证雪球社交投资精选大数据指数2023年4月11日取得中国证监会同意注册的大成通顺大数据混合型证券投资基金联合中国科学院院士鄂维南教授团队，研发全球产业链大数据指数大数据俱乐部在成都揭牌成立，并与成都高新区签订了战略合作备忘录，同步开启全国高校大数据应用创新邀请赛9联合国内著名的互联网龙头企业：奇虎360、同花顺和雪球等机构，并与中国科学院大数据院士鄂维南教授的团队合作分析全球公开数据，指导投资决策，研发了一系列大数据指数基金2023年7月14日大数据俱乐部ChinaBigDataClu

b合作伙伴10大成基金作为产业界召集人北京大数据研究院、北京大学元培学院作为学术顾问及学界召集人融合大数据产、学、媒、研、用的跨界平台大成基金副总经理温智敏先生、中科院院士、北京大数据研究院院长、普林科技首席科学家鄂维南教授共同担任俱乐部理事长大数据指数及基金BIGDATAINDEXANDFUN

D新闻:

新浪、Bloomberg博客：微博、Twitter政策：人民日报、Fed搜索：360、百度、Google社交网络:

雪球、FaceBook01/0104/01

07/01

10/01

01/0104/0107/0110/0150100250200150300350400450500550Datesstartin2023360互联

+电商数据CS医药雪球精选雪球智选淘金

100111360互联+大数据指数212全球产业链大数据选股指数大 成 大 数 据 指 数 案 例360

大数据指数360BIGDATAINDE

X360的数据优势奇虎360企业拥有5.3亿的PC端顾客，7.78亿的智能手机移动端安装量，3.3亿浏览器顾客，5亿360助手顾客，94.7的浏览器市场渗透率数据类型主要涉及顾客网络行为数据、网络爬虫获取的公开网络信息以及第一手的新闻数据1）根据搜索引擎的个股热度数据；2）上市企业新闻报告、财经要闻、除微信外的社交媒体数据、曝光度排行；3）行业经营景气度、销售数据、有关机构的统计数据；4）社交数据、社论、领导谈话、监管意见得出市场多空信号；中证360互联网+大数据100指数，2023年8月10日正式公布360互联+基金，2023年2月3日发行成立规模因子成长因子质量因子反转因子搜索因子13360互联+大数据基金业绩体现BIGDATAINDEXFUNDPERFORMANC

E大成360互联+大数据基金产品概况历史业绩：2023年2月3日至9月20日0.902023-02-03 2023/03/23 2023/05/06风险提醒：基金历史收益不代表将来1.000.951.051.101.151.201.251.302023/06/212023/08/022023-09-13大成360互联+沪深300中证500大成中证360互联网+大数据100指数型主要采用量化多因子选股策略发行规模：3.27亿元基金协议2023年2月3日成立基金经理：夏高托管行：工商银行截至9月20日，收益率21.4过去6个月，合计收益20.8，在同类被动指数型基金中排名1/39014指标历史业绩累计收益率21.40%信息比1.82年化收益率35.29%年化波动率19.43%最大回撤8.37%全球产业链大数据选股指数合作方GLOBALINDUSTRYCHAINBIGDATAINDEXPARTNE

R大成基金联合中国科学院鄂维南教授团队，利用全球公开大数据建模分析，研究出全球产业链大数据指数，目前正在与中证指数企业推动有关工作。15全球产业链大数据选股指数GLOBALINDUSTRYCHAINBIGDATAINDE

X模型特征来自不同渠道的数据源综合评估市场舆情全球市场选股市场趋势以及风险监控策略简介因子模型：网络舆情、基本面、市场行为、宏观原因等基准：成长指数（创业板）股票池：新经济股票多渠道全网大数据境内外数据搜索大数据风险预警跨境资产组合16全球智能产业链选股指数业绩体现GLOBALINDUSTRYCHAINBIGDATAINDEXPERFORMANCE大成全球产业链量化策略产品概况基于全球互联网大数据进行全球化资产配置大数据选股和大数据风险预警是主要的策略目的由大成基金、普林科技联合开发，拟经过中证指数企业公布有关指数自2023年4月起，指数进入实盘测试，实盘数据由中证指数企业监控产品收益情况统计6000

70008000

9000

2023-6-28 2023-12-28 2023-6-28 2023-12-28 2023-6-202023-6-28 2023-12-28国内产业链组合5000 400030002023 1000 美股产业链组合 跨境组合 沪深300 标普500国内组合跨境组合沪深3002016年4月份实盘测试以来收益率2016/04/01-2016/07/1815.1512.571.25今年以来收益率2016/01/04-2016/07/184.169.59-5.972016年2月低点以来收益率2016/02/29-2016/07/1843.5325.1713.362013年7月以来收益率（年化）2013/07/01-2016/07/1890.8463.2813.7417大数据风险预警指数BIGDATARISKWARNINGINDE

202309市场情绪风险预警指数20230220230620235500462537502875宏

观

基

本

面

风

险

预

警

指

数0.52.521.51202308202312202305 202309风险预警信号20230220230620235500462537502875-285.530.5Jan1018Jan11Jan12Jan13Jan14Jan15Jan16600040002023智 能 投 顾319PART

THREE“将来的资本市场，是一种机器杀人时代。”产品全市场基金产品的投资平台Product产品Clients顾客策略Strategies服务Service顾客定制化财富管理工具顾客投资目的导向4顾客策略专业基金投资策略实时基金投资指导项目定位服务基金组合诊疗风险预警及风险管理目的经过智能量化等机器人投顾的方式实现专业投资服务的大众化。智能投顾团队智能投顾项目小组量化投资部互联网金融创新部大成基金智能投顾项目DCFUNDROBO-ADV

ISOR20最优投资组合顾客市场备选资产池人工智能算法量化模型机器学习自然语言解析顾客辨认顾客风险偏好、投资需求、产品喜好等顾客定制专业投资服务的大众化、平台化资产辨认资产风险收益特征刻画市场分析、判断投资策略资产优化配置、实时投资操作策略、帐户管理风险提醒及控制风险监控、风控提议仓位管理市场判断根据对宏观数据的分析，对当前的宏观环境进行定量分析基本框架模型DCFUNDROBO-ADV

ISOR风险刻画RISK

DISCRIPTION资产风险收益特征的刻画

——

一般统计量化模型-2.5-2-1.5-1-0.500.511.522.5-0.2-0.15-0.1-0.0500.050.10.150.2-2.522-2-1.5-1-0.500.511.522.5-0.2-0.15-0.1-0.0500.050.10.150.2均值线性回归风险刻画RISK

DISCRIPTION资产风险收益特征的刻画

——

机器学习-2-105次学习

12-0.2-0.100.10.2-2-1050次学习

12-0.2-0.100.10.2-2-10200次学习

12-0.2-0.100.10.2-2-101000次学习

12-0.2-0.100.10.2-2-1012-0.2-0.100.10.2