❶ 基金经理算不算股市里的庄家
基金经理并不算股市里的庄家。
基金经理顶多算是大玩家，或者说是比较懂行的买家。因为基金经理自己本身也可能不会投资自己的钱进入股市。而是帮别人投资，赚取其中的手续费，管理费。又因为基金经理一般都是学金融出身，并且有一定的投资技巧和经验。所以比普通人要更加的懂行。把钱交给他们投资，比自己直接拿钱投资会稳妥许多，赚钱的概率也更大。
但是还是要说一句：投资有风险，入市需谨慎。
❷ 年内逾500只基金斥资249亿参与定增，释放了什么信号
股票市场表现差，2022年定向增发市场大幅萎缩。数据显示，截至2022年9月25日，共有44家基金公司的524只公募基金产品参与了99家上市公司的IPO，总资金为249.46亿元(仅统计公募产品，不包括专户产品)。
市场持续调整，悲观情绪持续蔓延，一些信号显示，不少基金已经开始加仓低位，正在逐步入市进行投资配置。近一个月来，各类股票型基金都出现了明显的仓位提升，不少明星基金经理也在近期频频出手，通过定增等方式低位抢筹，逆势增资。在这轮仓位中，许多中小市值的部门领导基金青睐，这种趋势越来越明显。
❸ 聪明的“贝塔”真的聪明吗
聪明贝塔（Smart Beta）是最近几年投资界比较引人注目的一个热门话题。今天就专门来讲讲这个聪明贝塔。
在这里我要提醒一下读者，这篇文章的内容稍微有点偏金融专业。如果读者朋友们不是金融背景出身，可能会碰到一些不太熟悉的概念和术语。但是你也不用太害怕，在这些专业术语的背后，其逻辑并不复杂。我会尽量用简单易懂的语言来把这个问题说清楚。
讲完了提供因子指数的指数编制公司，再来介绍一下追踪这些指数的基金经理。这些基金经理的工作是根据指数编排的规则，去复制这些指数，从而给予投资者和指数类似的回报。回报当然是越和指数回报接近越好，但在实际中做不到。因为指数不考虑交易成本和基金的管理费用。
在这个领域做的比较超前的有这么几家公司。首先是Blackrock IShares。2009年Blackrock以135亿美元的价格并购了BGI，同时也购买到了IShares这个品牌。在Blackrock IShare旗下，有比较全的因子指数基金，比如上面表格中的价值，动量，低波动等基金。这些基金的总费用率大概在0.15%左右，但需要注意他们绝大多数都仅限于美国市场。
先锋，Vanguard，是指数基金领域另外一大巨头。先锋在因子指数方面提供的产品不多，只有红利，低波动和小股票指数基金，且仅限于美国市场。当然如果这个领域是未来发展的方向，相信各大公司会相继推出更多的产品。
Invesco Powershare和Charles Schwab也提供不少因子指数基金。缺点是他们的费率都比较高，一般介于0.25%-0.6%之间（如上图所示）。Arnott的Fundamental Index (基本面指数）指数基金由Charles Schwab管理，费率为每年0.32%，也就是说该指数需要每年至少战胜标准普尔0.28%左右（先锋的标准普尔500指数基金费率为0.05%）才可能让投资者获得好处。
总结
关于股票因子回报的分析，是金融界一大创新和进步。该研究最大的贡献，是让投资者了解到可能提供超额回报的源头，并且让普通投资者以比较低廉的价格（通过因子指数基金）去获得这些因子回报。在没有因子指数基金的世界（比如中国），投资者想要获得这些因子回报，只能通过投资基金经理，并付出比较高的费用（可能是每年1.5%-2%，在有些私募基金还需要外加15%-20%的利润分成）。而这些因子指数基金，只收取0.15%-0.6%左右的总费用，没有利润分成，对于投资者来说确实是一大好消息。
因子回报研究的另一大贡献是，它向广大投资者们提供了设计自己的对冲基金策略的可能性。在绝大部分股票型对冲基金中，基金经理做的工作无非是买多某些因子，卖空另外一些因子。如果市场上有了基于因子的指数基金，并且可以卖空的话，对于我们广大投资者来说，自己去交易自己设计的对冲基金策略就不再是个梦了。
当然，科技的进步永远不会停止。我相信中国市场中的因子指数基金迟早也会出现。到时候广大的中国投资者也会有更大的投资选项。
希望对大家有所帮助。
❹ 股神巴菲特一直推荐的指数基金到底是什么
这个五一假期期间，股神巴菲特首次在奥马哈以外的加州召开了股东大会，这是一年一度投资者的盛会，巴菲特的一言一行都备受投资者的关注。这次股东大会上巴菲特又再次提到了指数基金，在之前的公开场合，巴菲特曾多次说过：
巴菲特这么推崇，那到底什么是指数基金呢？
我们先从指数聊起。
大家平时在新闻上会听到沪指、深指上涨或下跌多少多少，这里的沪指和深指指的就是指数。
了解了指数，就很哗穗好理解指数基金了。
比如我们常听到的沪深300指数，就是A股中市值最大的300只股票所组成的指数，那么沪深300指数基金就是投资于沪深300指数所选取股票的基金。
另一个就是巴菲特经常推荐的标普500指数基金，就是投资于标普500指数所选取的美国股市市值最大500只股票的基金。
如果把基金公司比作一家餐厅的话，基金经理就是厨师，基金就是菜品，主动基金经理是大厨，掌管主动基金的其拿手好戏，而指数基金是类似于麦当劳这样的标准食品。很多人觉得指数基金复杂，常常被基金经理给唬住。其实指数基金并不复杂，只是由于进入中国的时间不长，属于新鲜兆伏事物，大部分人对此感到陌生而已。就像麦当劳当初刚进中国的时候，是新鲜事物，人们都觉得很高大上，甚至有人在麦当劳举行婚礼（当乱猜卜时在麦当劳举行婚礼的人，现在回想是不是觉得有点奇怪呢），后来麦当劳普及到全国之后，也就变成了日常快餐了。指数基金未来亦如此。
❺ a股指数基金有哪些基金
指数基金是指以特定指数为标的指数，并以该指数的成份股为投资对象，通过购买该指数的全部或部分成份股构建投资组合，以追踪标的指数表现的基金产品。a股比较常见的指数基金有上证50指数基金、沪深300指数基金、中证500指数基金。
上证50指数基金以上证50指数为标的，其选择的是沪市中规模最大、流动性最好、最有代表性的50只股票。
沪深300指数基金以沪深300指数为标的，其选择的是沪市和深市规模最大、流动性最好、最有代表性的300只股票，覆盖范围较广。
中证500指数基金以中证500指数为标的，是从全部A股中剔除沪深300指数成分股及总市值排名前300名的股票后，由总市值排名靠前的500只股票组成。
投资者在投资这些指数基金时，可以选择一次性买入，也可以选择定投。
拓展资料：
可终身持有的10大基金
1、易方达蓝筹精选（005827）
2、睿远成长价值（007119）
3、兴全合润分级（163406）
4、富国天惠成长（161005）
5、中欧时代先锋（001938）
6、工银瑞信文体产业(001714)
7、兴全合宜混合(163417)
8、招商国证生物医药(161726)
9、招商中证白酒(161725)
10、景顺长城鼎益(162605)
如何选择一个长期持有的好基金
一、规模大的公司
1、比拼基金收益，就如同打仗一样，面上看是比拼谁的军事实力强，但实际上真正比拼的是双方的经济实力，或者说是综合国力。将这个原则代入到基金选择中，就需要我们看看基金公司是否有足够雄厚的实力。
2、从基金规模看，截至2017年上半年，基金规模破1000亿元的基金公司有:天弘、工银瑞信、易方达、博时、招商、南方嘉实、华夏、建信、中银、汇添富、广发、富国、华安、华宝、兴全、兴业、上投摩根、大成等。
3、根据第三方评级机构(天相投顾)的评级来看，获得五星评级的基金公司有:南防实汇添富、华安、富国、兴全。根据2017年上半年业绩位列前茅的基金产品来看，业绩比较突出的基金公司有:方达、建信、嘉实、景顺长城、银华、招商、安信。
4、基金公司作为整个基金运作的管理者，会完成向投资者发行基金、寻找托管机构、找到合适的基金经理和研发团队等工作。因此，基金公司的运作能力高低和管理水平会直接影响基金的业绩表现，当然也关系到投资者的投资收益。
二、优秀的基金经理
1、择时能力：由于基金的仓位限制、激励机制、排名压力等因素，做择时的基金经理很少，就算择时，大比例择时的次数也很少，很难评价是运气还是能力。
2、选股能力：简单来说就是选出的股票是跑赢还是跑输市场。选股能力相当大程度上决定了基金的业绩，而且选股能力是最具持续性的能力，基金经理的认知是一个不断升华的过程，很难想象一个长期选股能力都强的基金经理，未来选股能力变弱了。
a股基金是什么意思？
a股基金是指在中国股市发行的基金
股票型基金，亦称股票基金，指的是投资于股票市场的基金，80％以上的基金资产投资于股票的基金。目前中国市面上除股票型基金外，还有债券基金与货币市场基金。这三种基金的收益率从高到低依次为：股票型基金、债券基金、货币市场基金。但从风险系数看，股票型基金远高于其他两种基金。
目前，A股基金一共有62支。包括易方达、华夏、交银施罗德、兴业全球、农银汇理、华安、嘉实、东方、国海富兰克林、汇丰晋信、民生加银基金等等。
❻ 如何用大数据炒股
我们如今生活在一个数据爆炸的世界里。网络每天响应超过60亿次的搜索请求，日处理数据超过100PB，相当于6000多座中国国家图书馆的书籍信息量总和。新浪微博每天都会发布上亿条微博。在荒无人烟的郊外，暗藏着无数大公司的信息存储中心，24小时夜以继日地运转着。
克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中认为，大数据的核心就是预测，即只要数据丰富到一定程度，就可预测事情发生的可能性。例如，“从一个人乱穿马路时行进的轨迹和速度来看他能及时穿过马路的可能性”，或者通过一个人穿过马路的速度，预测车子何时应该减速从而让他及时穿过马路。
那么，如果把这种预测能力应用在股票投资上，又会如何？
目前，美国已经有许多对冲基金采用大数据技术进行投资，并且收获甚丰。中国的中证广发网络百发100指数基金（下称百发100），上线四个多月以来已上涨68%。
和传统量化投资类似，大数据投资也是依靠模型，但模型里的数据变量几何倍地增加了，在原有的金融结构化数据基础上，增加了社交言论、地理信息、卫星监测等非结构化数据，并且将这些非结构化数据进行量化，从而让模型可以吸收。
由于大数据模型对成本要求极高，业内人士认为，大数据将成为共享平台化的服务，数据和技术相当于食材和锅，基金经理和分析师可以通过平台制作自己的策略。
量化非结构数据
不要小看大数据的本领，正是这项刚刚兴起的技术已经创造了无数“未卜先知”的奇迹。
2014年，网络用大数据技术预测命中了全国18卷中12卷高考作文题目，被网友称为“神预测”。网络公司人士表示，在这个大数据池中，包含互联网积累的用户数据、历年的命题数据以及教育机构对出题方向作出的判断。
在2014年巴西世界杯比赛中，Google亦通过大数据技术成功预测了16强和8强名单。
从当年英格兰报社的信鸽、费城股票交易所的信号灯到报纸电话，再到如今的互联网、云计算、大数据，前沿技术迅速在投资领域落地。在股票策略中，大数据日益崭露头角。
做股票投资策略，需要的大数据可以分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据，简单说就是“一堆数字”，通常包括传统量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等专业信息；非结构化数据就是社交文字、地理位置、用户行为等“还没有进行量化的信息”。
量化非结构化就是用深度模型替代简单线性模型的过程，其中所涉及的技术包括自然语言处理、语音识别、图像识别等。
金融大数据平台-通联数据CEO王政表示，通联数据采用的非结构化数据可以分为三类：第一类和人相关，包括社交言论、消费、去过的地点等；第二类与物相关，如通过正在行驶的船只和货车判断物联网情况；第三类则是卫星监测的环境信息，包括汽车流、港口装载量、新的建筑开工等情况。
卫星监测信息在美国已被投入使用，2014年Google斥资5亿美元收购了卫星公司Skybox，从而可以获得实施卫星监测信息。
结构化和非结构化数据也常常相互转化。“结构化和非结构化数据可以形象理解成把所有数据装在一个篮子里，根据应用策略不同相互转化。例如，在搜索频率调查中，用户搜索就是结构化数据；在金融策略分析中，用户搜索就是非结构化数据。”网络公司人士表示。
华尔街拿着丰厚薪水的分析师们还不知道，自己的雇主已经将大量资本投向了取代自己的机器。
2014年11月23日，高盛向Kensho公司投资1500万美元，以支持该公司的大数据平台建设。该平台很像iPhone里的Siri，可以快速整合海量数据进行分析，并且回答投资者提出的各种金融问题，例如“下月有飓风，将对美国建材板块造成什么影响？”
在Kensho处理的信息中，有80%是“非结构化”数据，例如政策文件、自然事件、地理环境、科技创新等。这类信息通常是电脑和模型难以消化的。因此，Kensho的CEO Daniel Nadler认为，华尔街过去是基于20%的信息做出100%的决策。
既然说到高盛，顺便提一下，这家华尔街老牌投行如今对大数据可谓青睐有加。除了Kensho，高盛还和Fortress信贷集团在两年前投资了8000万美元给小额融资平台On Deck Capital。这家公司的核心竞争力也是大数据，它利用大数据对中小企业进行分析，从而选出值得投资的企业并以很快的速度为之提供短期贷款。
捕捉市场情绪
上述诸多非结构化数据，归根结底是为了获得一个信息：市场情绪。
在采访中，2013年诺贝尔经济学奖得主罗伯特•席勒的观点被无数采访对象引述。可以说，大数据策略投资的创业者们无一不是席勒的信奉者。
席勒于上世纪80年代设计的投资模型至今仍被业内称道。在他的模型中，主要参考三个变量：投资项目计划的现金流、公司资本的估算成本、股票市场对投资的反应（市场情绪）。他认为，市场本身带有主观判断因素，投资者情绪会影响投资行为，而投资行为直接影响资产价格。
然而，在大数据技术诞生之前，市场情绪始终无法进行量化。
回顾人类股票投资发展史，其实就是将影响股价的因子不断量化的过程。
上世纪70年代以前，股票投资是一种定性的分析，没有数据应用，而是一门主观的艺术。随着电脑的普及，很多人开始研究驱动股价变化的规律，把传统基本面研究方法用模型代替，市盈率、市净率的概念诞生，量化投资由此兴起。
量化投资技术的兴起也带动了一批华尔街大鳄的诞生。例如，巴克莱全球投资者（BGI）在上世纪70年代就以其超越同行的电脑模型成为全球最大的基金管理公司；进入80年代，另一家基金公司文艺复兴（Renaissance）年均回报率在扣除管理费和投资收益分成等费用后仍高达34%，堪称当时最佳的对冲基金，之后十多年该基金资产亦十分稳定。
“从主观判断到量化投资，是从艺术转为科学的过程。”王政表示，上世纪70年代以前一个基本面研究员只能关注20只到50只股票，覆盖面很有限。有了量化模型就可以覆盖所有股票，这就是一个大的飞跃。此外，随着计算机处理能力的发展，信息的用量也有一个飞跃变化。过去看三个指标就够了，现在看的指标越来越多，做出的预测越来越准确。
随着21世纪的到来，量化投资又遇到了新的瓶颈，就是同质化竞争。各家机构的量化模型越来越趋同，导致投资结果同涨同跌。“能否在看到报表数据之前，用更大的数据寻找规律？”这是大数据策略创业者们试图解决的问题。
于是，量化投资的多米诺骨牌终于触碰到了席勒理论的第三层变量——市场情绪。
计算机通过分析新闻、研究报告、社交信息、搜索行为等，借助自然语言处理方法，提取有用的信息；而借助机器学习智能分析，过去量化投资只能覆盖几十个策略，大数据投资则可以覆盖成千上万个策略。
基于互联网搜索数据和社交行为的经济预测研究，已逐渐成为一个新的学术热点，并在经济、社会以及健康等领域的研究中取得了一定成果。在资本市场应用上，研究发现搜索数据可有效预测未来股市活跃度（以交易量指标衡量）及股价走势的变化。
海外就有学术研究指出，公司的名称或者相关关键词的搜索量，与该公司的股票交易量正相关。德国科学家Tobias Preis就进行了如此研究：Tobias利用谷歌搜索引擎和谷歌趋势（Google Trends），以美国标普500指数的500只股票为其样本，以2004年至2010年为观察区间，发现谷歌趋势数据的公司名称搜索量和对应股票的交易量，在每周一次的时间尺度上有高度关联性。也就是说，当某个公司名称在谷歌的搜索量活动增加时，无论股票的价格是上涨或者下跌，股票成交量与搜索量增加；反之亦然，搜索量下降，股票成交量下降。以标普500指数的样本股为基础，依据上述策略构建的模拟投资组合在六年的时间内获得了高达329%的累计收益。
在美国市场上，还有多家私募对冲基金利用Twitter和Facebook的社交数据作为反映投资者情绪和市场趋势的因子，构建对冲投资策略。利用互联网大数据进行投资策略和工具的开发已经成为世界金融投资领域的新热点。
保罗·霍丁管理的对冲基金Derwent成立于2011年5月，注册在开曼群岛，初始规模约为4000万美元， 2013年投资收益高达23.77%。该基金的投资标的包括流动性较好的股票及股票指数产品。
通联数据董事长肖风在《投资革命》中写道，Derwent的投资策略是通过实时跟踪Twitter用户的情绪，以此感知市场参与者的“贪婪与恐惧”，从而判断市场涨跌来获利。
在Derwent的网页上可以看到这样一句话：“用实时的社交媒体解码暗藏的交易机会。”保罗·霍丁在基金宣传册中表示：“多年以来，投资者已经普遍接受一种观点，即恐惧和贪婪是金融市场的驱动力。但是以前人们没有技术或数据来对人类情感进行量化。这是第四维。Derwent就是要通过即时关注Twitter中的公众情绪，指导投资。”
另一家位于美国加州的对冲基金MarketPsych与汤普森·路透合作提供了分布在119个国家不低于18864项独立指数，比如每分钟更新的心情状态（包括乐观、忧郁、快乐、害怕、生气，甚至还包括创新、诉讼及冲突情况等），而这些指数都是通过分析Twitter的数据文本，作为股市投资的信号。
此类基金还在不断涌现。金融危机后，几个台湾年轻人在波士顿组建了一家名为FlyBerry的对冲基金，口号是“Modeling the World（把世界建模）”。它的投资理念全部依托大数据技术，通过监测市场舆论和行为，对投资做出秒速判断。
关于社交媒体信息的量化应用，在股票投资之外的领域也很常见：Twitter自己也十分注重信息的开发挖掘，它与DataSift和Gnip两家公司达成了一项出售数据访问权限的协议，销售人们的想法、情绪和沟通数据，从而作为顾客的反馈意见汇总后对商业营销活动的效果进行判断。从事类似工作的公司还有DMetics，它通过对人们的购物行为进行分析，寻找影响消费者最终选择的细微原因。
回到股票世界，利用社交媒体信息做投资的公司还有StockTwits。打开这家网站，首先映入眼帘的宣传语是“看看投资者和交易员此刻正如何讨论你的股票”。正如其名，这家网站相当于“股票界的Twitter”，主要面向分析师、媒体和投资者。它通过机器和人工相结合的手段，将关于股票和市场的信息整理为140字以内的短消息供用户参考。
此外，StockTwits还整合了社交功能，并作为插件可以嵌入Twitter、Facebook和LinkedIn等主要社交平台，让人们可以轻易分享投资信息。
另一家公司Market Prophit也很有趣。这家网站的宣传语是“从社交媒体噪音中提炼市场信号”。和StockTwits相比，Market Prophit更加注重大数据的应用。它采用了先进的语义分析法，可以将Twitter里的金融对话量化为“-1（极度看空）”到“1（极度看多）”之间的投资建议。网站还根据语义量化，每天公布前十名和后十名的股票热度榜单。网站还设计了“热度地图”功能，根据投资者情绪和意见，按照不同板块，将板块内的个股按照颜色深浅进行标注，谁涨谁跌一目了然。
中国原创大数据指数
尽管大数据策略投资在美国貌似炙手可热，但事实上，其应用尚仅限于中小型对冲基金和创业平台公司。大数据策略投资第一次被大规模应用，应归于中国的百发100。
网络金融中心相关负责人表示，与欧美等成熟资本市场主要由理性机构投资者构成相比，东亚尤其是中国的股票类证券投资市场仍以散户为主，因此市场受投资者情绪和宏观政策性因素影响很大。而个人投资者行为可以更多地反映在互联网用户行为大数据上，从而为有效地预测市场情绪和趋势提供了可能。这也就是中国国内公募基金在应用互联网大数据投资方面比海外市场并不落后、甚至领先的原因。
百发100指数由网络、中证指数公司、广发基金联合研发推出，于2014年7月8日正式对市场发布，实盘运行以来一路上涨，涨幅超过60%。跟踪该指数的指数基金规模上限为30亿份，2014年9月17日正式获批，10月20日发行时一度创下26小时疯卖18亿份的“神话”。
外界都知道百发100是依托大数据的指数基金，但其背后的细节鲜为人知。
百发100数据层面的分析分为两个层面，即数据工厂的数据归集和数据处理系统的数据分析。其中数据工厂负责大数据的收集分析，例如将来源于互联网的非结构化数据进行指标化、产品化等数据量化过程；数据处理系统，可以在数据工厂递交的大数据中寻找相互统计关联，提取有效信息，最终应用于策略投资。
“其实百发100是在传统量化投资技术上融合了基于互联网大数据的市场走势和投资情绪判断。”业内人士概括道。
和传统量化投资类似，百发100对样本股的甄选要考虑财务因子、基本面因子和动量因子，包括净资产收益率（ROE）、资产收益率（ROA）、每股收益增长率（EPS）、流动负债比率、企业价值倍数（EV/EBITDA）、净利润同比增长率、股权集中度、自由流通市值以及最近一个月的个股价格收益率和波动率等。
此外，市场走势和投资情绪是在传统量化策略基础上的创新产物，也是百发100的核心竞争力。接近网络的人士称，市场情绪因子对百发100基金起决定性作用。
网络金融中心相关负责人是罗伯特•席勒观点的支持者。他认为，投资者行为和情绪对资产价格、市场走势有着巨大的影响。因此“通过互联网用户行为大数据反映的投资市场情绪、宏观经济预期和走势，成为百发100指数模型引入大数据因子的重点”。
传统量化投资主要着眼点在于对专业化金融市场基本面和交易数据的应用。但在网络金融中心相关业务负责人看来，无论是来源于专业金融市场的结构化数据，还是来源于互联网的非结构化数据，都是可以利用的数据资源。因此，前文所述的市场情绪数据，包括来源于互联网的用户行为、搜索量、市场舆情、宏观基本面预期等等，都被网络“变废为宝”，从而通过互联网找到投资者参与特征，选出投资者关注度较高的股票。
“与同期沪深300指数的表现相较，百发100更能在股票市场振荡时期、行业轮动剧烈时期、基本面不明朗时期抓住市场热点、了解投资者情绪、抗击投资波动风险。”网络金融中心相关负责人表示。
百发100选取的100只样本股更换频率是一个月，调整时间为每月第三周的周五。
业内人士指出，百发100指数的月收益率与中证100、沪深300、中证500的相关性依次提升，说明其投资风格偏向中小盘。
但事实并非如此。从样本股的构成来说，以某一期样本股为例，样本股总市值6700亿元，占A股市值4.7%。样本股的构成上，中小板21只，创业板4只，其余75只样本股均为大盘股。由此可见，百发100还是偏向大盘为主、反映主流市场走势。
样本股每个月的改变比例都不同，最极端的时候曾经有60%进行了换仓。用大数据预测热点变化，市场热点往往更迭很快；但同时也要考虑交易成本。两方面考虑，网络最后测算认为一个月换一次仓位为最佳。
样本股对百发100而言是核心机密——据说“全世界只有基金经理和指数编制机构负责人两个人知道”——都是由机器决定后，基金经理分配给不同的交易员建仓买入。基金经理也没有改变样本股的权利。
展望未来，网络金融中心相关负责人踌躇满志，“百发100指数及基金的推出，只是我们的开端和尝试，未来将形成多样化、系列投资产品。”
除了百发100，目前市场上打着大数据旗帜的基金还有2014年9月推出的南方-新浪I100和I300指数基金。
南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪财经和深圳证券信息公司三方联合编制的。和百发100类似，也是按照财务因子和市场情绪因子进行模型打分，按照分值将前100和前300名股票构成样本股。推出至今，这两个指数基金分别上涨了10%左右。
正如百发100的市场情绪因子来自网络，南方-新浪I100和I300的市场情绪因子全部来自新浪平台。其中包括用户在新浪财经对行情的访问热度、对股票的搜索热度；用户在新浪财经对股票相关新闻的浏览热度；股票相关微博的多空分析数据等。
此外，阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大数据策略上做文章。据了解，天弘基金将和阿里巴巴合作，推出大数据基金产品，最早将于2015年初问世。
天弘基金机构产品部总经理刘燕曾对媒体表示，“在传统的调研上，大数据将贡献于基础资产的研究，而以往过度依赖线下研究报告。大数据将视野拓展至了线上的数据分析，给基金经理选股带来新的逻辑。”
在BAT三巨头中，腾讯其实是最早推出指数基金的。腾讯与中证指数公司、济安金信公司合作开发的“中证腾安价值100指数”早在2013年5月就发布了，号称是国内第一家由互联网媒体与专业机构编制发布的A股指数。不过，业内人士表示，有关指数并没有真正应用大数据技术。虽然腾讯旗下的微信是目前最热的社交平台，蕴藏了大量的社交数据，但腾讯未来怎么开发，目前还并不清晰。
大数据投资平台化
中欧商学院副教授陈威如在其《平台战略》一书中提到，21世纪将成为一道分水岭，人类商业行为将全面普及平台模式，大数据金融也不例外。
然而，由于大数据模型对成本要求极高，就好比不可能每家公司都搭建自己的云计算系统一样，让每家机构自己建设大数据模型，从数据来源和处理技术方面看都是不现实的。业内人士认为，大数据未来必将成为平台化的服务。
目前，阿里、网络等企业都表示下一步方向是平台化。
蚂蚁金服所致力搭建的平台，一方面包括招财宝一类的金融产品平台，另一方面包括云计算、大数据服务平台。蚂蚁金服人士说，“我们很清楚自己的优势不是金融，而是包括电商、云计算、大数据等技术。蚂蚁金服希望用这些技术搭建一个基础平台，把这些能力开放出去，供金融机构使用。”
网络亦是如此。接近网络的人士称，未来是否向平台化发展，目前还在讨论中，但可以确定的是，“网络不是金融机构，目的不是发产品，百发100的意义在于打造影响力，而非经济效益。”
当BAT还在摸索前行时，已有嗅觉灵敏者抢占了先机，那就是通联数据。
通联数据股份公司（DataYes）由曾任博时基金副董事长肖风带队创建、万向集团投资成立，总部位于上海，公司愿景是“让投资更容易，用金融服务云平台提升投资管理效率和投研能力”。该平台7月上线公测，目前已拥有130多家机构客户，逾万名个人投资者。
通联数据目前有四个主要平台，分别是通联智能投资研究平台、通联金融大数据服务平台、通联多资产投资管理平台和金融移动办公平台。
通联智能投资研究平台包括雅典娜-智能事件研究、策略研究、智能研报三款产品，可以对基于自然语言的智能事件进行策略分析，实时跟踪市场热点，捕捉市场情绪。可以说，和百发100类似，其核心技术在于将互联网非结构化数据的量化使用。
通联金融大数据服务平台更侧重于专业金融数据的分析整理。它可以提供公司基本面数据、国内外主要证券、期货交易所的行情数据、公司公告数据、公关经济、行业动态的结构化数据、金融新闻和舆情的非结构化数据等。
假如将上述两个平台比作“收割机”，通联多资产投资管理平台就是“厨房”。在这个“厨房”里，可以进行全球跨资产的投资组合管理方案、订单管理方案、资产证券化定价分析方案等。
通联数据可以按照主题热点或者自定义关键字进行分析，构建知识图谱，将相关的新闻和股票提取做成简洁的分析框架。例如用户对特斯拉感兴趣，就可以通过主题热点看到和特斯拉相关的公司，并判断这个概念是否值得投资。“过去这个搜集过程要花费几天时间，现在只需要几分钟就可以完成。”王政表示。
“通联数据就好比一家餐馆，我们把所有原料搜集来、清洗好、准备好，同时准备了一个锅，也就是大数据存储平台。研究员和基金经理像厨师一样，用原料、工具去‘烹制’自己的策略。”王政形容道。
大数据在平台上扮演的角色，就是寻找关联关系。人类总是习惯首先构建因果关系，继而去倒推和佐证。机器学习则不然，它可以在海量数据中查获超越人类想象的关联关系。正如维克托`迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》中所提到的，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相互关系。
例如，美国超市沃尔玛通过大数据分析，发现飓风用品和蛋挞摆在一起可以提高销量，并由此创造了颇大的经济效益。如果没有大数据技术，谁能将这毫无关联的两件商品联系在一起？
通联数据通过机器学习，也能找到传统量化策略无法发现的市场联系。其中包括各家公司之间的资本关系、产品关系、竞争关系、上下游关系，也包括人与人之间的关系，例如管理团队和其他公司有没有关联，是否牵扯合作等。
未来量化研究员是否将成为一个被淘汰的职业？目前研究员的主要工作就是收集整理数据，变成投资决策，而之后这个工作将更多由机器完成。
“当初医疗科技发展时，人们也认为医生会被淘汰，但其实并不会。同理，研究员也会一直存在，但他们会更注重深入分析和调研，初级的数据搜集可以交给机器完成。”王政表示。
但当未来大数据平台并广泛应用后，是否会迅速挤压套利空间？这也是一个问题。回答根据网上资料整理