近年來，網際網路飛速發展，論壇、微網志、微信等網際網路媒介深刻影響著人們的生活，而網際網路數據對於金融投資的價值也在逐漸顯現。南方新浪大數據系列指數將傳統的基於價值、成長、企業品質的因子與網際網路大數據所能給予的股票熱度預期、成長預期、估值提升預期相結合，利用南方基金量化研究平臺將這些因子進行優化。從歷史數據回溯來看，南方新浪大數據系列指數與現有的傳統指數相比有著明顯的優勢。

　　中國證券報：對於網際網路大數據的應用，國外有沒有相關的研究？

　　史博：大數據時代，數據已經從對事物的簡單描述逐漸演變成人類行為模式的全面刻畫，近年來基於社交平臺和網際網路搜索中用戶行為被記錄的數據，還被證明能夠很好地映射出市場主體的情緒。

　　美國印第安納大學近年的一項研究成果更表明從Twitter資訊中表現出來的情緒指數與道瓊斯工業指數的走勢之間相關性高達87%。2014年牛津大學期刊發表的一篇文章表明，通過搜索分析投資者在網路發帖和評論中表現出來的觀點，能夠很好地反映多空態度，同樣也能夠有效地預測未來股市的收益。美國市場大量有關金融和大數據成功結合的案例鼓舞了投資管理人。作為最火的社交網路，Twitter擁有眾多網際網路使用群體的資訊，因而其被大量的投資管理人視為大數據的最佳來源，並依此開發了相應的對衝産品，CAYMAN ATLANTIC公司就是其中的翹楚之一。CAYMAN ATLANTIC在其官網上披露了旗下對衝基金的歷史收益數據。從2012年7月該基金成立至2014年6月，基金的累計收益率達到了48.36%，年化收益率為21.8%。各種指標揭示了該基金在非常低的風險下，創造了相當高的收益。

　　中國證券報：南方新浪大數據系列指數將怎樣利用網際網路提供的因子來研究金融投資？

　　史博：南方基金現有的量化股票投資平臺是基於價值、成長、企業品質等因子，這些因子會篩選股票的行業屬性，篩選股票財務指標數據以及一些市場反映的數據。現在，南方基金將把新浪財經大數據也結合進來，將個股的熱度、新聞報道以及微網志相關文章反映的市場情緒反映進來，同時找出股票的熱度預期、成長預期、估值提升預期，這些預期將會影響股價將來的反映，把這些因子構建在一起，形成一個不同因子的權重，對權重進行動態優化調整，構成整個大數據指數構造的基礎。

　　在指數的構成過程中，樣本選擇空間非常大，全市場所有股票中扣除三類股票：ST股票、*ST股票以及上市不滿一年的股票（目前市場情況下上市不滿一年數據量有時候不夠充足，利用大數據平臺分析偏差比較大）。

　　選股因子包括三大類：企業財務因子、大數據因子、市場驅動因子。財務因子包括最新的市盈率指標、凈資産收益率情況、企業年度營業收入、凈利潤增長率以及對這些指標變化的預測。市場驅動因子包括股票近期的換手率、波動率、股票價格變化率以及成交量變化率。

　　對於新浪大數據因子，將根據新浪財經頻道下的股票頁面訪問熱度計算單個股票的熱度得分、根據財經頻道下的新聞報道正負面影響計算單個股票新聞報道得分、根據股票在微網志上的正負面文章影響計算單個股票微網志得分，綜合上述得分並根據歷史回測優化結果作為大數據因子得分。

　　南方基金利用自身強大的量化研究平臺，將上述因子進行優化後，最終創造出南方新浪大數據系列指數（i指數）。

　　通過對i指數的歷史收益表現進行分析可以看到，從2001年至今，對大數據100、300等權重指數進行回溯，並將回溯指數和創業板指數、中小板指數、深證100、滬深300等進行了比較分析，結果顯示，大數據100指數過去5年累計收益有222.4%，大數據300指數的收益為141.58%，遠遠跑贏其他對比指數。