2019年全年，滬指累計上漲22%，深成指和創業板指大漲44%。在全球主要股指的漲幅中，深成指和創業板指的漲幅分別位列第二、第三位，僅次於俄羅斯ETS指數。A股的偏股型基金因此賺得盆滿缽滿，平均收益達到4成，5只基金收益翻倍。不過此前風光一時無兩的大數據基金表現卻不溫不火。

28隻大數據基金（A、B、C類分開計算），2019年漲幅超過40%的僅有9只，最高一隻的漲幅為59.6%，相比偏股型基金冠軍121.69%的漲幅，收益僅一半；而收益最低的，去年僅16.2%的漲幅，明顯跑輸指數。

大數據淪為噱頭？

一經面世就因擁有“超級大腦”（電腦+人腦）的基因，再加上大牛市的加持，大數據基金一時吸金無數。2014年，A股首現大數據基金，當年適逢牛市，大數據基金一飛沖天，迅速博得市場關注。

之後，大數據主題的基金爆發式增長，互聯網巨頭BAJT等也爭相入場。不過隨著市場展開一波調整，“超級大腦”並未像當初設想的那樣——“漲時漲得多，跌時跌得少”。

而2019年市場出現一波小牛市，大數據基金的表現整體落後。表現最好的是浙商大數據智選消費，2019年漲幅59.6%；天弘雲端生活優選漲幅為53.2%，排名第二。另外，有10隻大數據基金2019年的累計單位淨值增長率不到30%，表現墊底的產品來自南方基金，其大數據100C、100A的漲幅僅16.2%和16.7%。

根據南方基金的招募說明書，大數據100指數為策略指數，對樣本空間的股票，按照財務因子得分、市場驅動因子得分和大數據因子得分進行模型優化，然後將計算的綜合得分從高到低排序，選取排名在前100名的股票構成大數據100指數初始樣本股。

具體來看，財務因子主要包括最新市盈率PE、淨資產收益率ROE、年度營業收入同比增長率、年度淨利潤同比增長率，剔除PE、ROE排名靠後的股票、剔除營業收入同比增長為負和年度淨利潤同比增長為負的股票；計算主營業務收入和淨利潤同比和環比預測結果增長相對上期該指標的幅度變化作為業績加速得分，通過因子模型計算上述得分作為財務因子總得分。

市場驅動因子主要包括最近一個月股票換手率、波動率、價格變化率、流動性因子，通過量化因子模型計算得分作為市場驅動因子的總得分。

大數據因子主要包括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導正負面影響計算單個股票新聞報導得分、根據股票在微博上的正負面文章影響計算單個股票微博得分，綜合上述得分並根據歷史回測優化結果作為大數據得分。最後，在指數編制方案約定的規則下進行調整與等權重計算，最終確定指數成份股與權重。

不過理想很豐滿，現實很骨感。雖然考慮了種種指標，目前南方的兩隻大數據基金100A、100C的累計淨值不到0.7元，分別是0.67元和0.66元。

從本質上看，大數據基金是量化基金的一類，在利用傳統量化指標的基礎上，融入了互聯網上的各類公開信息，以及線上線下的支付信息等。

根據上海證券基金評價研究中心的統計，大數據基金主要的數據源有四類：第一是普通搜索數據，如百度、360等網站上的用戶關於證券市場的相關搜索記錄；第二是財經網站數據，如新浪財經、同花順、東方財富等網站上用戶對行業或個股的關注度指標；第三是消費數據，如淘寶、京東等網站上用戶的購買記錄，以及線下的POS機數據等；第四是社交網站數據，如微博、雪球等社區上投資者對證券市場的各種觀點。

規模從200億降至96億

A股第一隻大數據基金誕生於2014年3月，現存的大數據基金共計28只。

從規模上看，2015年高峰時，曾一度超過200億；如今業績表現差強人意，贖回明顯，截至2019年末，規模已跌至96億，打到“骨折”。

目前規模最大的是南方大數據100，A和C份額規模合計27.9億元。規模最小的是招商財經大數據股票，規模不足1800萬，已大幅低於清盤線，這只基金成立於2016年11月，成立規模約2.5億元，最新淨值為0.85元。

從成立時間上看，主要集中在2015-2017年；而2018年至今，僅有易方達易百智能量化策略一隻產品成立。

從累計淨值來看，17只產品目前為正收益，其餘11只淨值在1元之下。目前表現最好的是銀河定投寶騰訊濟安指數，累計淨值為1.63元，是成立最早的大數據基金。

“大數據基金之前被神化了。其本質是通過百度、騰訊、淘寶、京東等網站的銷售或搜索等數據，再結合企業的常規財務分析，例如營業收入、利潤、現金流等，進行建模選股。這種方式有明顯的漏洞，因為如果這種方式奏效，馬雲這些企業家就可以自己通過炒股掙錢，根本不用經營企業了。所以大數據基金最終淪為一個噱頭，業績不佳是正常的。在二級市場上博弈，僅靠這些所謂的’大數據’就能獲得良好收益的話，那麼多的專業投資機構就沒活干了。”資深基金評論人士王群航曾在接受21世紀經濟報導記者採訪時表示。

好買基金研究中心總監曾令華對21世紀經濟報導記者採訪說，投資的本質是賺企業成長錢，總體要看企業基本面。現在的大數據基金大多是通過市場情緒、搜索頻次或短期事件驅動造成的股價波動而進行篩選，對基本面關注不夠，和投資本質南轅北轍。未來，大數據肯定有更多待挖掘的價值，但現在的模型還不夠精準，想要戰勝人腦還有很長一段路要走。

“我們的大數據基金從目前的實際情況看，走勢較為接近中證500，並沒有顯示出原先設想的’漲時助漲、跌時少跌’的狀態，更像是漲時猛漲、跌時狂跌。由於波動太大，基金贖回的規模很大，目前存量規模很小。此前公司計劃在大數據方面發力，招聘了很多相關人才，現在計劃也擱置了。大數據因子沒有想像中那麼有效，整體跑輸主動產品。”一家總部在華南的基金公司負責人對21世紀經濟報導記者表示。

一位基民對記者吐槽說：“當年大數據基金火到什麼程度？一基難求，幾乎每一隻都需要限購。現在則是要多少有多少。我2015年末買入過一隻，到現在淨值才上漲15%，累計收益和貨幣基金差不多。”