曾經火熱的大數據基金首現清盤。近日，由于連續60個工作日規模低于5000萬元，一只成立2年多的大數據基金觸及基金合同清盤條款，5月10日將為該只基金最后運作日，并于5月11日正式進入清盤程序。

3年前，大數據基金一度受到資金熱捧。2015年中報時，6只有統計數據的大數據基金總規模為180.07億元，平均規模高達30億元，更有基金規模超過百億。2016年~2017年間，大數據基金平均規模不斷萎縮，跌破10億元。今年一季報顯示，17只大數據基金合計規模為112.02億元，平均規模已不足7億元。

業績方面，截至5月8日，17只大數據基金年內平均收益率為-3.98%，其中15只基金收益告負，占比高達88.24%。

雖然今年以來大數據基金表現欠佳、規模縮水，但不少業內人士認為，大數據基金仍有優化空間，未來借助大數據輔助投資仍有很大發展潛力。

北京一位基金研究人士表示，一方面，利用大數據采集和各種算法來指導投資，在我國仍處在發展初期的探索階段，當前業績欠佳并不代表大數據基金不行，可能是利用大數據的方法和投資策略需要進一步優化;另一方面，當前市場上不少大數據采集的是散戶的情緒指數，更為重要的機構投資者或基金經理相關指標采集難度較大，這導致產生的投資策略也是不完整的。

該人士稱，“在大牛市里面，根據散戶情緒采集的大數據基金表現非常好，但在股災期間大數據基金表現很差，散戶情緒指數在牛市具有更好的有效性，而在其他市場風格中作用有限。機構投資者包括基金經理的相關指標對市場影響力更大，但由于采集難度大，卻很少能涵蓋在大數據之中。”

華南一位中型公募量化投資基金經理認為，阿爾法收益來源主要有量價類、估值類、財務類、情緒類、分析師類等5大類指標。從分析來看，量價類指標雖然一直處在下降通道中，但依然是A股市場最大的阿爾法來源;財務類指標阿爾法最為穩定，估值類阿爾法貢獻度近年來逐步攀升，而分析師的作用越來越大，情緒類的阿爾法在2015年以后快速攀升。

在這位基金經理看來，大數據基金運用量化投資方法來追求超越市場的阿爾法收益，但由于近年來市場風格變化很快，如果采用的量化方法沒能及時調整，就無法獲得相對滿意的收益，這一方面的投資策略仍需繼續優化。

“大數據在我們看來是非常有前景的，可惜國內很多量化團隊都沒有很好利用，我們也只是利用了一點，但還有海量的資源可以挖掘，如分析師因子是很有用的。未來大數據的投資可能是需要量化和投資藝術的結合，這方面的研究仍然大有可為。”他說。證券時報記者 李樹超