7月8日上午，百度金融中心联合中证指数公司、广发基金正式发布“中证百度百发策略100指数”（以下简称“百发100指数”），该指数在国内首次将互联网大数据引入权益类金融产品的开发。
无独有偶，南方基金与门户网站新浪合作，也推出类似的财经大数据策略指数。
指数化投资在国内外都已发展得较为成熟，而在互联网大数据中挖掘金融数据，又将互联网数据应用于量化策略指数投资，在互联网金融的热潮下，这样的尝试固然吸引眼球，但效果又将如何？
纵观指数投资的历史，随着传统的市值加权指数、价格加权指数以及后来出现的基本面指数、等权重指数策略的发展和普及，一些新型指数开始引入量化策略进行成分股的筛选，以实现特定的收益目标。
与传统的指数被动投资不同，这种引入互联网大数据和量化策略的指数投资其实相当于一种半主动投资。其能否胜出的关键取决于互联网金融数据分析的有效性和量化模型的搭建。
简单说，该指数就是希望能够用搜索数据抓住市场的板块轮动行情，并用量化投资的一些策略挑选出领涨不领跌的股票池。
其实量化投资流行已久。所谓量化策略，即在投资中决策依据量化模型完成。实际上，量化模型亦由人工开发调整，也属于主动管理。
20世纪90年代，量化对冲基金在华尔街大行其道，世界级的数学家西蒙斯创办了著名的文艺复兴科技公司，开发了许多数学模型在全球市场进行投资。戴维.肖也聘请数学家和科学家加入旗下肖氏对冲基金，将计算机科学应用于股票投资。他们都曾获得过丰厚的投资收益。在市场有效理论下，量化投资的成功秘诀在于量化模型的编制。
百度和中证指数公司以及广发基金合作打造的这只产品，从思路的诞生到指数落地历时仅半年多时间，南方和新浪的合作也是快速促成。目前东方财富网、大智慧等公司也在与相关金融机构洽谈这类产品的合作。互联网大数据量化投资正掀起一波小高潮。
正如百度副总裁李明远说言，该产品的一大创新意义在于，互联网与金融的合作已经不再仅仅是渠道的拓展，而是试图将互联网基因融入金融产品的开发。百度的初衷也不仅仅是把“用户量大”的优势发挥出来，而是希望结合百度深厚的技术和大数据优势、产品能力把百度打造成一个很好的“连接”平台。
不过也有金融同行认为，该指数只是贴着互联网金融标签的传统量化投资而已。
历史模拟数据并不能说明问题。在国外也曾有两位学者研究过GOOGLE搜索和成交高度相关的股票组合。互联网金融大数据分析是否有效，其构建的量化模型和传统的股票动能交易数据构建的量化模型有何不同，在中国不甚成功的量化投资市场又能否真正打开局面，这一切都有待观察。作者：赵娟
（编辑：曹越）
