中國基金報記者 方麗

　　大數據和金融碰撞出火花，背后的“牽線人”至關重要，而南方新浪大數據指數的誕生和南方基金量化投資部總監劉治平密不可分，他負責指數編制等工作。他坦言，大數據的意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。而“大數據指數”編制難點正是大數據因子深度加工——將傳統的量化投資和新浪財經大數據有機整合。

　　中國基金報：您作為“i指數”編制人員之一，能否談談這只指數的優點和不足？

　　劉治平：正如市場所見，“i指數”的優點在于大數據指導投資，指數使用了常規投資方法中無法使用到的股票熱度、微博、新聞關注度等全新的信息來源，更精準地刻畫和描述市場主體的情緒。

　　而這只基金的不足之處在于太“新”——歷史沉淀不夠。A股指數如上證綜指、深證成指均有20余年的歷史，甚至超過了中國互聯網的歷史，即使是滬深300等跨市場的指數也有接近10年的歷史。而大數據指數的回溯歷史不到5年，是一個很“年輕”的指數。同時由于等權指數的構成方法整體上偏向中小盤股票的表現，目前i100和i300指數更代表了民企和中小盤市場。

　　中國基金報：在“i指數”編制過程中，您如何篩選因子？

　　劉治平：篩選因子時重點考慮因子的幾個屬性，如超額收益、穩定性、行業屬性、普適性、易算性，以及因子的內在解釋邏輯，根據過去歷史的表現衡量各個指標，綜合選出比較有效的因子。

　　以超額收益和穩定性兩個指標為例，比方說一個因子A，平均超額收益有5%，但是波動為3%，另一個因子超額收益4%，但是波動只有0.5%，那么綜合超額收益和穩定性兩個指標會傾向于A因子。

　　指數編制的難點主要是大數據因子深度加工，關鍵是如何將傳統量化投資和新浪財經大數據有機整合。比方說因子庫有大量的因子指標，如估值、成長、質量、事件、成長預期等，不同指標與大數據因子的相關性研究、互補性研究，各種指標組合下的邏輯解釋都需要進行深入研究。

　　中國基金報：相較目前市面上的指數，基于大數據的指數最大創新點是什么？

　　劉治平：傳統的指數編制體系和編制數據來源相對固化，比如對市值的要求及對上市地點的要求等，而i指數最大的創新點在于它有互聯網大數據信息的融入、投資者情緒行為因子的加入，這種海量信息的不斷注入將賦予i指數非常旺盛的生命力，因時而動、因勢而動，它將是對普通指數的有效補充。

　　此外，與市場同類指數相比，在指數編制時不僅考慮到指數收益表現，也考慮到其可投資性和投資容量，從而更利于后續的投資產品開發，這也是構建i100和i300兩個指數的原因。

　　而且，互聯網數據與權益類指數的結合，在國內外都是一個比較新的領域。目前國外還沒有類似的指數上市，中國在這方面應該是全世界第一個發行上市這樣的指數。