每日基金大数据

没有必要每天都去看，因为基金需要长期投资，才能获得更高的收益。从媒体统计的数据来看，这几年基金的新增投资者中，多数都是年轻人，例如90后或者00后。而且从一份调查报告数据显示，这些年轻的90后基金投资者至少每天会查询基金收益三次。但这个数字只是平均数据，多数的基金投资者每日查看基金的次数远远超过三次，尤其在行情不好的时候，几乎每隔一会就会看一次基金收益，只要股市没有收盘，投资者查询基金的动力就不会减少。有专业人士指出，反复查看基金收益是不专业的体现，因为大盘不会因为你查看的次数增加而变得更好，这种做法只会让投资者更加焦虑，最后的结果就是不断进行短线交易，把基金当作股票来炒作，而且短线持有的基金投资者基本收益都比较低，甚至会出现亏损的现状。从以往的数据来看，基金持有时间越长盈利的概率越高，持有时间越短越容易亏损，要想成为一个成熟的投资人，必须学会选择优质基金，并且长期持有，这样才能获得最高的收益。参考资料：

南方基金发布的这份《一亿基民大数据报告》，以该公司1亿户客户为大数据，从几个方面描绘出这些最赚钱基民的特征。

公开资料显示，目前中国总人口数为13.95亿人，截至7月末，投资者数量为1.55亿户。

根据南方基金公布的数据，在1亿客户中，90后的用户竟然占比最多，达到了34%，加上80后用户，这群最有活力、有潜力的童鞋占据了南方基金用户的半壁江山。从地域的角度看，来自北上广深杭的小伙伴是南方基金的主力军，帝都当仁不让，成为了用户人数城市排行榜第一名，魔都、花城、鹏城紧随其后，不分伯仲。用户数量排名前十的城市中，南方城市占8席。

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你所不知道的大数据基金筛选思路创新是金融行业永恒的话题，大数据基金可以说是近两年基金业创新最有看点及历史意义的品种，不仅在全球范围内领先，同时也真正将描述用户行为的大数据引入到投资领域。中国基金报记者发现，国内目前已经有10余只各色大数据基金，但对于这一新产品，不少投资者只知道是“大数据”，但未探明究竟“大数据”有无差异或者基金持股风格究竟如何，其实筛选大数据基金也要有自己思路，不能人云亦云，更不能简单以业绩论英雄。第一，选择大数据基金最核心是看大数据的数据源来自于何方。从目前来看，新浪的两只指数基于新浪财经数据和微博社交数据，而博时、中欧、鹏华和银联合作的3个指数均基于同一线下刷卡消费数据源；博时淘金100基于阿里电商数据，大成和360合作的奇虎的基于其搜索和手机、电脑数据，东方资管与京东合作的基于京东的电商数据。相对来说，不同“大数据”来源，所侧重的范围不同，比如京东、阿里等电商领域数据，更多体现在和消费行业有关的领域，同样银联公司的数据多数也采用银联线下POS收单数据，也是针对消费领域数据。而百度则是全网行为数据，更全面。投资者需要了解的是，目前不少大数据基金更偏向某一风格，大数据最好与这一风格能够契合。据一位大数据基金经理表示，他比较看好的是3类平台的大数据，一类就是像百度般全网用户的行为数据，代表性非常强大，可以做很多种互联网行为分析。第二类是专业的软件公司数据，如东方财富、万德等。第三类则是电商类的数据。第二是看大数据基金（包括计划中的基金）的风格。从最开始大数据基金往往是全市场选股之后，大数据基金也在逐步升级换代，逐渐风格化。如南方的I100和I300一个偏小盘风、一个偏蓝筹风；大成和奇虎合作中证360互联网＋大数据100指数，则是从互联网金融中选股；而广发基金则在首只大数据基金百发100基础上推出百发精选，是从中证800中选股，风格更偏于稳健。未来大数据基金的风格化或将越来越明显。其实有两个数据可以考察大数据基金风格，投资者可以关注下大数据基金的业绩基准，往往这一基准代表了大数据的风格，如果对比的是沪深300等蓝筹指数，则偏于蓝筹风，如果对比的是创业板指数等，则偏于成长风，投资者可以根据自己的喜好去布局。投资者可关注大数据基金的日成交股票金额，往往成交金额较大意味着偏蓝筹风，而成交金额偏小可能更多小创，这也可以验证大数据基金是否风格一致。第三是看大数据基金的择时能力，这个可以从业绩来看，目前广发中证百发100基金业绩最好，今年以来涨幅超过32%，南方大数据100和南方大数据300也表现较好。不过大数据基金除了看收益率外，投资者最好还要看看波动率和指数回撤幅度，最好选择回撤较小的品种。整体来看，大数据基金上市时间都不到一年，还需要用更多时间去观察，也需要不断优化设计，使得大数据基金成为普通投资者较好的投资品种。

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随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 　　大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别;第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。 　　物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式 著云台例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据(由于数据革命的社会)，互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期，比在天文学的历史，早在2000年的整个数据收集更多的数据。自那时以来，它已经积累了140兆兆 字节的信息。这个望远镜的继任者，大天气巡天望远镜，将于2016年在网上和将获得的数据，每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时，反过来进口量数据库估计超过2.5 PB的是相当于167次，在美国国会图书馆的书籍 。FACEBOOK处理400亿张照片，从它的用户群。解码最初的人类基因组花了10年来处理时，现在可以在一个星期内实现。“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求，甲骨文，IBM，微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自身价值超过1000亿美元，增长近10%，每年两次，这大概是作为一个整体的软件业务的快速。 　　大数据已经出现，因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。基本上，人们比以往任何时候都与数据或信息交互。 1990年至2005年，全球超过1亿人进入中产阶级，这意味着越来越多的人，谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计，到2013年，在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。“麦肯锡的报告发布后，大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念，也引起了金融界的高度关注。”随着互联网技术的不断发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。“如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，那么如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。”全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代，数据的重要意义。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微软(微博)在内的全球IT 巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合，亦可见其对“大数据”的重视。“大数据”作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。在12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。