震荡市捕捉市场热点&大数据主动量化混合基金优势凸显
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原标题：震荡市捕捉市场热点 大数据主动量化混合基金优势凸显
　　震荡市捕捉市场热点 大数据主动量化混合基金优势凸显
　　经历7月以来的剧烈波动，基金投资该如何选择？
　　在指数波动频繁、热点轮动散乱的市场环境中，选股能力和对热点的前瞻性布局能力，成为筛选基金的关键。海通证券认为，8月基金布局需要关注选股能力较强的基金经理，在后续震荡和结构性市场中，基金经理的选股能力将带来比较明显的业绩差异。
　　挖掘热点精选个股，加入量化模型选股的大数据基金具有天然优势。天天基金网数据显示，截至8月13日，国内首只互联网大数据基金――广发中证百度百发策略100指基E、A类今年以来的收益率，分别达到30.53%、30.72%，2014年10月成立以来的收益率为53.11%、53.34%。
　　百发100指数是国内首个运用大数据技术开发的互联网金融指数，开启了基金业策略指数投资序幕。该指数与传统指数最大的不同之处在于将互联网大数据技术对投资热点的自动挖掘基因与量化模型一起植入传统基本面因子的指数选样过程中。
　　针对未来选股要求更高的震荡市场环境，广发基金公司日前推出应用大数据2.0技术的新基金――广发百发大数据策略精选基金。据了解，百发策略精选主要投资权益类品种，投资范围包含国内A股股票(含创业板)、沪港通股票、可转换债券、股指期货等。其中股票资产投资比例为0-95%。
　　百发100基金经理、百发策略精选拟任基金经理季峰表示，百发策略精选沿用百发100的选股体系，在此基础上进行优化和升级。其中，百发100是全市场选股，等权重配置；百发策略精选的选股范围是中证800，即沪深300和中证500，采取类市值加权方式配置。
　　据悉，百发策略精选基金通过四道工序，实现对个股的精选。首先，采用百发100大数据选股模型进行股票筛选和排序，建立初选股票库。其次，在大数据初选库的基础上，对股票基本面进行二次优化，即通过量化跟踪方法剔除掉某些存在缺陷或发生不利于上市公司事件的股票。第三步是依据新研发的大数据模型，对股票进行再次筛选，最终确定股票备选库。投资组合建立后，还需要通过量化择时策略使得持仓达到动态最优化。
　　相比跟踪指数的1.0版大数据基金，广发百发大数据策略精选基金体现出更明显的主动管理特点：广发百发大数据策略精选基金，在新型大数据策略选股模型中加入中证800成分股进行量化选股、量化择时，打造出全新的中盘风格大数据基金。除了精选个股外，百发策略精选基金还制订了严格的止损策略，提高基金抵御市场风险的能力，更适合稳健的投资。
　　截至日，广发百发大数据策略精选模拟组合自2009年以来的累计收益率为706.33%，年化收益率34.74%；同期中证800指数累计收益率为146.74%，年化收益率为13.77%；同期上证综指的这两项数据分别为101.21%和10.50%。从历史回溯数据看，选股更严格、决策更聪明的2.0版大数据基金具有良好的中长期回报能力。
(责编：达昱岐、吕骞)
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人 民 网 版 权 所 有 ，未 经 书 面 授 权 禁 止 使 用
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by .cn. all rights reserved【先锋】星图数据：“双11”全网销售数据直播背后的技术支撑者
发表于 09:05|
摘要：星图数据作为一家新锐互联网大数据服务公司，其服务模式是首先在各个电商交易平台上抓取数据，并进行清洗和标准化；接着根据这些数据开发出多类分析工具和产品，进而帮助企业提升渠道管理、产品改进、营销等能力。
针对星图数据CEO谷熠的采访正好赶在“双11”附近，这个铸造中国电子商务一个新里程碑的同时，也留下了一串光辉的数字：星图数据对这个一年一度的网络购物狂欢进行了全网销售数据直播。作为国内唯一一家对全网销售情况直播的企业，创始人兼CEO谷熠表示做到这些主要依赖两点：
一是自身的数据获取方式，区别于传统的市场调研机构的”抽样推总“方式，星图数据利用”全网普查“方式获取数据；二是直播效率的问题，目前他们的直播仅有三个小时左右的延时，这是传统方式完全无法做到的，而做到如此高的数据获取和处理效率，主要还是依赖他们自主研发的iNebula和WarpEngine这两套系统。
创立不到一年，已经获得A轮数百万美元的融资，星图数据已经在几个方面开始快速发展，其中主要包括更多领域的数据监测、商务合作的推进以及新业务的研发，后期会将更多精力放在打磨产品和扩充数据方面。以下是对谷熠的采访实录。
星图数据创始人兼CEO&谷熠
CSDN：首先介绍下自己和星图数据，以及技术团队情况如何？
谷熠：我是星图数据的联合创始人谷熠，现在在星图数据担任CEO一职。星图数据（Syntun）是一家新锐的互联网大数据服务公司，致力于大数据技术在消费领域的行业应用，专注于通过大数据的技术帮助传统企业解决线上零售方面所遇到的实操问题。技术团队目前在星图数据占据70%以上的团队规模，其中涵盖了数据的采集、清理、模型计算、产品开发等环节，数据处理的技术构成主要以Java、Hadoop为主，前端产品开发则采用了开发效率和灵活度都比较高的LNMP环境.
CSDN：你们目前的产品种类和业务方向如何？具体的应用场景有哪些？
谷熠：目前星图数据主要专注于为传统的品牌制造企业和渠道流通企业提供大数据解决方案。所提供的产品主要以SaaS+DaaS的形式提供，并且我们的产品区别于传统的报告或者是数据库的交付形式，主要针对企业日常工作流程中的职能与环节，通过工具化和服务化的方式，帮助企业相关人员解决场景化的实操问题。
应用场景：以传统的品牌制造企业为例，我们全流程地帮助企业在线上零售过程中的产品管理、渠道管理以及营销管理等多方面解决问题。举例来说，我们曾经帮助一些传统的品牌制造企业在产品的策划和设计环节提供服务，通过对于消费者的评价评论的舆情反馈、消费者的购买习惯和选择偏好等数据，在一款产品的各个细分维度提供设计支持，打造真正符合线上消费者需求的单品。经过该过程所设计生产的产品，至今依然是销售名列前茅的明星单品。
CSDN：目前的客户规模如何，有哪些重量级客户？
谷熠：星图数据目前主要服务的是传统的品牌制造企业和渠道流通企业，从2014年3月份开始进行市场推广和商务拓展后，目前共服务了数十家企业。其中包括耐用消费品类的美的集团和快速消费品类的蒙牛等知名企业。
CSDN：目前国内外做大数据行业的企业很多，专注海量数据分析的也不少，相比其他，你们的优势何在 ？
谷熠：我认为竞争优势主要体现在以下几个方面：
更懂技术：我们利用开源的Hadoop等技术，自主研发出iNebula（数据星云）大数据获取和存储系统，以及WarpEngine（曲速引擎）大数据处理和分析引擎等具有自主知识产权的大数据系统，构建了自有的大数据供应链。通过这套供应链系统，极大地加强了数据的吞吐能力，提升了效率。因而能够减少人工操作所带来的延迟和风险，从而做到更为实时的数据供给。
更懂数据：我们的团队具有专业化的丰富的大数据处理的经验和能力，能够通过系统化的方式，快速准确地进行数据的清洗、标准化、挖掘以及数据模型演算的过程，从而很大程度上提升了数据的准确性和可用性，并且将数据的颗粒度细化到SKU级别。
最重要的是我们更懂客户：我们通过与上百家的传统企业所进行的服务与接触，深入地了解企业在线上零售方面整个的业务流程和所遇到的困难。这也是我们能够设计出符合客户需求的产品的最本源的出发点。
CSDN：据我了解，星图数据作为唯一一家对“双11”当天进行全网销售情况直播的企业，能否分享这背后的技术基础？
谷熠：能够做到在双十一当天进行全网销售情况的直播，主要依赖于以下2点。
一是我们自身的数据获取方式的问题，我们区别于传统的市场调研机构的”抽样推总“方式，而是利用”全网普查“方式获取数据。我们对于全网18家主流的综合性B2C和垂直性B2C进行实时监测，从而汇总出了我们所发布的全网销售情况数据。
二是直播效率的问题，目前来讲我们的直播仅有三个小时左右的延时，这是传统方式完全无法做到的。如此之高的数据获取和处理效率，主要还是依赖于我们自主研发的iNebula和WarpEngine这两套系统，“零人工干预”的方式极大地提高了系统的效率。
iNebula是一套针对互联网海量信息的实时监测和数据获取系统，通过分布式解偶采集和智能解析，从常态监控或定向的web页面中提取结构化数据，并通过动态地址池、智能任务路由、网络环境自适应以及多样化的数据校验及存储技术确保数据获取的完整性和效率。目前iNebula平均每分钟获取的页面数量为50000个以上，每日常态化获取并存储的互联网数据超过3TB。
中台的大数据处理及分析引擎WarpEngine，主要完成数据的清洗挖掘、QC和标准化、以及建模计算和语义分析。通过应用Hadoop平台上的各项技术以及机器自学习技术，目前WarpEngine每分钟处理的数据超过6000万条。
星图数据的云服务产品线目前已上线三款产品：D-Matrix、SkyScope及Atom.Power，主要采用主流的LNMP架构来提高产品系统的效率和扩展性，其中数据库主从方式和Redis热数据缓存的应用，使大数据产品在云端服务的承载量级更高、展现速度更快；而数据可视化部分使用了目前主流的Chart图方式，让数据的易用性更强，展现更加生动。
但是我们相信这仍然还有可提升的空间，我们希望在明年“双11”的时候能够通过和今年天猫采用的大屏直播的方式进行全网销售情况的直播。
CSDN：能否介绍下星图数据背后的技术架构和平台打造历程？
谷熠：星图数据技术团队的前身是2010年组建于美国加州的BDTAC团队，核心来自于USC和CMU等高校，聚焦于大数据前沿技术及应用。星图数据的国内研发团队在2014年初组建完成后，在首席科学家糜万军博士的带领下，基于美国团队的技术研究和积累，历经数月的本土化和行业化，开发了现在星图数据底层的大数据采集及存储系统iNebula和中台的大数据处理分析引擎WarpEngine两个系统的里程碑版，并在此之上逐步研发了针对消费领域的企业云服务产品线。
CSDN：你们在Hadoop等开源技术实战这一领域具有非常丰富的经验，有哪些经验可以分享给读者？
谷熠：这个我们的技术人员也是通过不断摸索、优化来逐渐完善的。Hadoop做一款支持数据密集型分布式应用的开源软件框架，配合其子项目使用，对于大数据的处理和模型计算是具有天生的优势的。但是最为一个开源软件框架，它的版本更新频率和是比较频繁的，虽然版本更新带来了更高的性能，特别是从1.x版本升级到2.x的大版本升级，改动比较大，我们的技术团队也走了不少弯路。所以建议大家在获得更新的版本和稳定性两方面做好平衡。
CSDN：站在客户的角度，你觉得目前客户们最关心的问题集中在哪些方面，你们有无应对之策？
谷熠：从我们和数百家的传统企业的接触来看，我们认为目前我们的客户，尤其是传统的品牌制造企业客户核心关注的问题实际上是如何完成自己内部工作流程和方式的转型升级。企业已经越来越从销售结果导向，开始转为消费者导向了。这正好符合星图数据所构建的数据体系，即零售数据体系和消费者数据体系。我们所追求的正是这两套体系的打通，从而完成从企业到消费者的完整闭环。举例来说，企业可以通过消费者数据进行所有的生产、销售和营销的决策，并最终通过销售数据来进行验证和考核。
CSDN：国内外目前的大数据分析领域发展趋势如何？星图未来有哪些计划能透露下吗？
谷熠：大数据领域无疑是最近几年最为火热的领域，越来越多的企业开始意识到大数据的重要性，也有越来越多的企业开始投身于大数据服务的浪潮之中。从个人角度来讲，我认为无论服务的目标对象是谁，都需要充分地了解你所服务的对象，了解他的业务流程、使用方式、应用场景以及所遇到的问题等等。只有深入了解你的目标对象，才有可能实现蕴藏在海量数据背后真正的大数据价值。大数据时代的到来，数据量的极大丰富，导致了数据价值密度的降低，因此，更需要有真正懂得大数据规律的企业来起到提炼价值、贡献价值的作用。星图数据也正在朝着这个方向努力。
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新加坡政府：抓住大数据发展五大关键要素
摘要：大数据正成为推动企业效率提升和管理变革的强大力量，一些企业正利用互联网与物联网等带来的海量数据，通过挖掘、分析与业务应用，赢得优势。大数据正成为经济繁荣的催化剂，那么到底该如何发展建设呢？从新加坡的经验来看，政府在其中起到关键性的作用。
作者：赵辉来源：中国企业家
日 10:38:17
目前，大数据正成为推动企业效率提升和管理变革的强大力量，一些企业正利用互联网与物联网等带来的海量数据，通过挖掘、分析与业务应用，赢得优势。它正成为经济繁荣的催化剂，在美国，大数据已经被提到了国家战略的高度。但如何发展大数据呢？从新加坡的经验来看，政府在其中起到关键性的作用。
新加坡政府抓住了大数据发展的五大关键要素：基础设施、产业链、人才、技术和立法。它在其中发挥了关键角色，尤为值得一提的是，这五个要素是普通企业所做不到的，而新加坡政府正好填补了企业的短板。
大数据基础设施方面：一个国家在信息和存储等方面的基础设施，决定了大数据时代的海量数据能否汇集、传达，存储和应用。为了为大数据的发展提供良好的基础，新加坡在基础建设投资方面毫不吝啬。新加坡是世界十大高速网络架构之一，并承载了东南亚地区半数以上的第三方数据中心储存量。新加坡已确立其作为全球数据管理枢纽的地位，汇集了东南亚超过50%的商业数据托管及中立运营商数据中心。
大数据产业链方面：在大数据产业链中，横跨了包括数据提供者、存储商、分析和挖掘商，以及应用企业等。对于企业，往往只有应用能力，却缺乏获得、存储和分析与挖掘大数据的能力。而在这方面，当然要依靠产业链中相应的服务商，但政府在产业链建设中发挥了关键性的作用。
在数据挖掘方面，鼓励大学设立数据挖掘和分析平台，2012年，新加坡管理大学(SMU)推出的&Livelabs&创新平台，旨在增强新加坡在消费者和社会行为领域的数据分析能力；鼓励企业设立数据分析中心，一些企业通过在新加坡设立数据分析中心，洞察亚洲市场需求，已成功地实现了区域市场业务的拓展。2011年，劳斯莱斯(Rolls-Royce)与新加坡科技研究局(A*STAR)下设的高性能计算研究院合作成立了计算工程实验室，在智能数据分析领域进行合作研究。
新加坡信息通信研究院(I2R)拥有全亚洲最大的数据挖掘团队之一。
承担数据提供者角色，主动披露政府掌握的数据，在大数据建设中，这一点至关重要，因为毕竟政府是最大的数据拥有者。但是让政府能够主动开放自己的数据，并不是一件容易的事，而新加坡政府却做到了这一点。新加坡土地管理局(Singapore Land Authority)研发的电子地图(OneMap)，就为基于位置的服务(LBS)的企业提供了开放数据平台。
新加坡陆路交通管理局则通过公共数据开放计划开放新加坡交通数据，鼓励企业甚至是个人开发提升公共交通效率的应用软件。
新加坡环境局(NEA, National Environment Agency)与多家企业合作，研究如何收取降雨量，并通过掌握不同地区环境的数据，来预测哪个地区接下来会爆发热带地区可能产生的疾病。
大数据人才方面：目前企业应用大数据过程中往往最缺少数据人才，培养数据人才要充分发挥政府的作用。为了成为全球领先的数据分析中心，新加坡政府在这方面的努力可谓不遗其力。
它与企业以及本地高等院校开展合作，确保毕业生获得必备的专业知识和技能。目前，新加坡在数据分析领域开设了4个硕士课程以及5个本科课程，提供侧重于具体行业应用的多学科研究方法。
在新加坡经济发展局的协助下，亚洲顶尖学府新加坡国立大学(NUS)和IBM将开展合作，共同成立新加坡国立大学商业分析中心。该中心旨在帮助在校学生以及在职人员提升商业分析领域的最新职业技能，为未来数据分析工作打好基础。
大数据技术方面：大数据存储、分析和挖掘技术与产品往往需要巨大投资，但是一般的企业无法承受这样的投资，此时政府的作用就尤为重要。而新加坡在其中，从来就没有缺位。
信息通信研究院(I2R)与中国搜索引擎巨头百度在东盟自然语言技术开发领域进行合作。这一技术如被普遍应用，将为企业进军新兴的东盟市场创造空前机遇。 此外，数据分析会被应用在分析社会认知领域。新加坡高性能计算研究所(IHPC)是率先开发此项技术的研究所之一。通过对人们第一印象的建模研究，企业可以更好地了解亚洲消费者。这项技术能够帮助企业预测消费者对新产品的反馈。
在立法方面：大数据的发展总是伴随着与个人隐私权的冲突，而能否通过立法明确保护个人隐私权是大数据能否良性发展的关键，而新加坡在这方面做得很充分。新加坡于2012年公布了《个人资料保护法》(PDPA)。《个人资料保护法》作为一项较为宽松的立法，旨在防范对国内数据以及源于境外的个人资料的滥用行为。该法案的出台使公民得以进一步了解个人资料的使用途径；同时，在进行个人信息处理的过程中，也加强了企业与客户之间的信任程度。
新加坡在收集、存储大量数据的基础上，对数据进行有效的分析与应用，从中获得经济价值。到2017年底，预计数据行业将为新加坡经济贡献十亿新元的增值，并培养2,500名跨领域数据分析专业人才。
而所有这一切在于新加坡对于大数据的战略定位，对于自然资源稀缺的新加坡而言，&利用数据作为资源&是非常好的选择，新加坡经济发展局资讯通信与媒体业执行司长吴I刚认为，&对于新加坡，数据就是未来流通的货币，而我们目前所做的就是将新加坡打造成全球数据管理中心，从而有能力与企业合作，将数据的潜在价值转化为可见的商业利润。&
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