大数据背景下基金交易风险分析及其投资价值分析
刘昕宇
【摘? 要】当前属于信息化时代，大数据技术应运而生，在新的时代背景下，基金交易的价值与投资风险也随之而改变。随着人民的生活水平日益上升，国民财富总值不断攀高，有了更多资金流入资本市场。其中基金市场凭借其稳定收益与较低风险成为资金流入的首要目标。但是基金投资中备受关注的风险——信息缺陷风险，使得众多投资者饱受亏损。论文通过大数据技术分析基金投资中的交易风险和投资价值，为基金投资决策提供建议。
【Abstract】In the current informatization age， big data technology arises at the historic moment. Under the new era background， the value of fund trading and investment risk also change accordingly. As people's living standard rises day by day， the total national wealth keeps rising， and more funds flow into the capital market. Among them， the fund market has become the primary target of capital inflows with its stable returns and low risk. However， the risk of information defect， which has attracted much attention in fund investment， makes many investors suffer losses. This paper analyzes the trade risk and investment value of fund investment through big data technology， and provides suggestions for fund investment decision-making.
【关键词】大数据;基金投资;风险;价值
【Keywords】big data; fund investment; risk; value
【中图分类号】F832.5? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文献标志码】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章编号】1673-1069（2021）04-0079-02
1 大数据时代背景
1.1 定义
大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据的收集及大数据技术的应用为传统的基金价值及其风险分析开辟新的渠道，大数据分析能够促进投资者更加高效地对基金绩效进行解读，实时洞察未来相关行业发展趋势，帮助投资者通过大数据追溯分析已知问题和预测探索未知风险。
1.2 功能
大数据分析技术用于基金交易的主要目的在于对目标基金盈利波动信息进行专业化处理，通过对数据的加工实现数据的增值，准确地记录观察基金盈利波动走势，结合历年数据信息进行专业处理，准确定位投资风险，并科学性地提出解决方案，使得风险向着可控化的方向发展。例如，建立风险数据收集整理平台，银行之间为了使得信息传递更加快捷高效，确保投资方向的风险系数保持较低区间，从而形成的数据共享平台，也是对现实数据的有效整理分析并从中预测未来数据走势，降低风险发生的概率。
2 國内基金市场投资现状
随着国内经济的不断发展，国内证券市场也在不断完善发展，基金数目也不断增加，截至2020年11月，市场上公募基金数量为7783只，总规模达到18.75万亿元，与去年同期14.2万亿元相比，环比增长速度达到32.04%，环比发展速度达到132%。从各类基金净值占基金总净值来看，封闭式基金占总基金净值的12.98%，开放式基金占基金总净值的87.02%，而开放式基金中，股票基金占11.59%，混合基金占24.47%，货币市场基金占47.55%，债券基金占15.63%。QDII基金占0.76%。由表1得知，混合基金占据基金市场数量几乎一半，但货币基金的净值占比最大，几乎为基金总净值的一半。总体上看，随着市场发展，基金数量不断在增长，其种类也在不断丰富。
3 基金投资风险分析——信息缺失风险《开放式证券投资基金投资风险控制研究》
基金投资的目的是获取相对于股票投资而言更加稳定的收益，但是盲目选择基金一样会造成巨大的亏损。无论是机构投资者还是个体投资，在选择投资对象之前，都应该理性地认清自己的资产水平处于何种地位，全面看清自己所能承受的最大风险级别，而其中风险主要分为四大类：信息错误风险、流动性不足风险、管理缺失风险、手续费过高风险，其中最主要的便是信息缺失风险。
3.1 在信息不对称的条件下，各个投资方博弈风险
Allen，Gale（1992）用博弈论分析无私人信息情况下，机构操控市场的行为后，得出结论：机构的成功出货成为最大的受益者的关键在于散户是否为知情者，即知晓机构之间的操盘行为。例如，强势机构拥有大量资金，在股市开盘之际可以用资金抬高股价，吸引散户投资者追涨建仓。利用散户的消息不确定因素，继续拉抬股价，一边扩大资产，一边散布利己信息，提升自身人气，吸引更多散户投资者追涨，最后清盘出货获得最大利益。
但有些弱势机构也想伪装成强势机构吸引散户跟风，实现尽快出货的目标，但是往往限制于资金不足的缘故，股价抬升持续太短，短暂抬升股价过后，得不到散户的追涨，最终迫于出清压力，强行出货，获得收益最低，而散户成了其中最大的受益者。一旦散户看清机构的强弱实力，正确跟进强势机构，所获得收益最大，但如果错误判断类型，更进弱势机构，轻则导致收益降低，重则出现收益亏损。
3.2 信息缺陷对经济变量未来预期的影响
对于目前的现代市场经济发展形势而言，金融资本超过现实资本的情况是客观存在的，而各投资方的博弈也是造成这一现象的原因之一，其产生的金融衍生品杠杆效应也使得两者之间的差距不断扩大，由此产生的资本市场的价格虚高现象，该现象称为金融泡沫。造成金融泡沫的因素不光有个投资方互相博弈造成信息缺失，也有上市公司自身经营效益低下，为了谋求不法利益维系股价，填补自身经营亏空，便与证券经营机构相互配合，操控股价牟取暴利。基金公司由于这种证券市场的信息缺陷单从短期收益的角度将其买入，但虚高价格无法与实际内在价值长期保持一致，只是短暂地扭曲了自身外在价格，未来最终会破灭造成各方投资者的亏损。例如，2008年的金融危机，就是由于评分低劣的房贷经过金融衍生工具的二次分级，将其与优良贷款打包捆绑，凭借其高收益吸引投资者，最终引发次贷危机，基金市场也是深受其害。
3.3 信息披露制度的不完善
金融市场的有效性取决于金融市场参与者获取信息的有效性，即市场效率就是信息效率。如果市场处于低效的状态下，那么意味着证券市场价格对于企业内在价值的反映程度低下、速度迟缓，再加上信息披露制度的不完善，两者结合使得信息缺陷程度进一步加深，最终会导致市场信息缺陷成为一种常态，造成各方投资者获取一些内幕消息、公开信息、历史信息的不一致，使得市场上长期存在各种投机者。其中最明显的现象就是，证券市场上存在过高的换手率，导致基金价格不断波动。而本身基金投资追求的是长期稳定的收益，这种市场不断波动带来的不确定性使得基金投资也不稳定。
4 大数据技术分析基金投资价值
面对证券市场上由于信息缺陷而导致的基金投资价值风险，目前大数据技术正具备解决该问题的能力。通过利用大数据技术的五大特性，以降低基金投资风险为目的，建立一个以大数据为基础的基金决策系统，解决收集基金数据和基金择时交易的问题。
4.1 收集数据
网络爬虫（Web crawler），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它们被广泛应用于互联网搜索引擎或其他类似网站，可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。本文以理杏仁和东方财富网为信息来源，运用MATLAB形成基金列表，踢出其中已经退市和常年亏损的基金。
4.2 择时交易
投资者在基金买卖活动中，不仅需要选择基金，而且还需要合理选择购买基金的时机。相对于选择基金，择时交易基金的时机比较困难，而且在交易基金時若在持有不到7日内频繁交易还会有1.5%的惩罚性赎回费，所以基金短线投机交易不符合基金长期价值投资理念，所以基金投资往往以中长期择时为主。若当基金处于金融泡沫时，外在价格被严重高估，基金亏损的可能性远大于收益的可能性，此时便不利于购买。故选择基金时，不光要横向同级比较，也要根据历史价格进行纵向判断，若是基金当前价格远高于历史价格分位点，就要理性分析其价格高涨原因。通过大数据技术从理杏仁网站获得历年基金收益数据，若是当前基金价格处于历史高分位点时，说明该基金此时的价格比同期价格相比高于大部分时期。
5 结论
本文通过运用大数据技术的五大特性，集中处理了基金投资风险中最主要的信息权限问题。建立在大数据技术获得的基金列表中，选择夏普比率越大、贝达系数越低、收益标准差越低的基金，同时选择处于历史低分位点的基金作为中长期投资的目标。
【参考文献】
【1】王冀宁，吴启宏，李心丹.中国股票市场机构与散户的均衡策略及实证研究[J].当代财经，2004（08）：30-34.
