近十几年来，互联网得到了快速的普及和发展，极大的改变了人们的获取信息的方式。互联网上沉淀的数据呈指数型增长。根据网络搜索引擎构建的舆情数据很好地反映了投资者对于概念板块的关注度。这篇报告通过对舆情数据和概念热点之间的关系进行研究，探讨这些数据在量化研究中的应用效果。

概念轮动策略的构建

经过相关性分析，初步得到结论：舆情数据和概念热点行情数据之间有较强的正相关关系，概念热点历史行情数据和对应舆情数据的3阶滞后有很强的正相关关系，平均相关系数达到0.43。当投资者对于某个板块的关注度急剧上升时，说明该板块是近期投资热点，如果还没出现明显上涨那么就有较大可能会在近期出现上涨。而投资者对于某个板块的关注度可以直接通过舆情数据反映出来。

对概念指数舆情数据的周涨幅设置阈值A，概念指数行情数据的周涨幅设置阈值B，跌幅设置阈值C，当满足某概念指数舆情周涨幅大于阈值A，同时概念指数周涨幅小于阈值B，跌幅小于阈值C时，在下一交易日买入该概念指数。如果一周内发出买入信号的概念指数数目较多，对概念指数作进一步筛选，固定持仓一段之间，资金等权分配于各个概念板块。

实证结果

实证结果表明，从2011年-2016年回测期间，策略累计净值达到3.18，年化收益率为24.40%，胜率为58.7%。分年度表现下，每一年的表现都比较优异。最后对策略的三个阈值进行参数敏感性分析，策略结果对参数选择不是很敏感。

风险提示

本报告提出的概念轮动策略基于概念指数舆情数据，舆情数据仅仅是投资者投资情绪的一个方面表现，市场行情受到其他因素影响。

　　一、前言1.1 互联网大数据下的量化投资大数据是指信息量规模巨大到在撷取、管理、处理、整理等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。伴随着全球经济一体化和全球信息化的快速发展，以及互联网技术带来的信息变革，“大数据”已经成为互联网领域最炙手可热的方向。此外，大数据的影响不仅仅局限于信息技术方面，它还在“吞噬”、重建一些传统行业，如何利用大数据，开发其中的潜在价值，已经受到各行各业的广泛关注。互联网的发展也极大地改变了人们的生活方式和习惯，人们越来越习惯于通过网络搜索、了解和关注自己感兴趣的新闻、热点事件等。同时互联网技术的发展也深刻影响着人们的投资习惯以及决策。首先，互联网技术的发展，使得数据的积累呈现指数型速度发展，用户在网上产生海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。通过分析相关数据，可以了解大众投资需求和意愿。其次，互联网每天源源不断产生大量数据，倘若能够更有效地组织和使用大数据进行挖掘分析，获取投资信息进行分析，将给传统的投资决策等带来新的机遇。纵观海内外，对大数据相关的量化投资策略的研究近几年刚刚兴起，但对互联网大数据相关量化策略的研究已然成为量化投资新的研究方向和热门研究领域。2011年5月，英国对冲基金Derwent Capital Markets建立了规模为4000万美金的对冲基金，该基金是首家基于社交网络的对冲基金，通过分析Twitter的数据内容来感知市场情绪，从而指导进行投资。在2012年，CAYMAN ATLANTIC公司新成立了一只基于网络社交媒体Twitter、搜索引擎Google及其他新闻媒体数据的进行交易的对冲基金。根据其官网披露的基金历史收益数据，截止2015年12月，该基金累计收益率高达63.21%，年化收益率为15.02%，在基金运行的42月中有32个月获得了正收益，亏损的10个月当中，平均月亏损为-0.45%，而获得正收益的月份中，平均月收益率为2.12%。国内各大公募基金等机构相继与互联网公司合作，推出了一些大数据基金产品，如广发基金与百度的中证百度百发策略100指数型基金、南方基金与新浪合作的大数据100指数型基金等。目前国内大数据量化产品包括了指数型、股票型和混合型基金以及集合资产管理计划等类型。

　　随着机构投资者对大数据这一块的重视性的逐渐加强，对互联网大数据的量化研究将更加地多样化，包括对市场的择时、行业配置、选股、热点追踪等领域，甚至是实时的大数据量化监控系统。

　　1.2 互联网大数据研究体系在互联网数据挖掘与研究方面，广发金工建立了完善的数据抓取平台以及对互联网大数据各个数据维度的研究视角。

　　广发金工研究了多个维度的互联网数据，比如从公告、财报角度研究的报告《公告披露背后隐藏的投资机会——互联网大数据挖掘系列专题之（二）》等；从股吧、社交角度研究的报告《倾听股吧之声，洞察大盘趋势——互联网大数据挖掘系列专题之（三）》等；以及从网络媒体角度分析的报告《基于互联网挖掘的热点选股策略——互联网大数据挖掘系列专题之（五）》、《基于大数据挖掘的关联个股投资机会——互联网大数据挖掘系列专题之（六）》、《基于大数据挖掘的Smart Beta策略——互联网大数据挖掘系列专题之（七）》、《多维数据下的大数据择时策略研究——互联网大数据挖掘系列专题之（八）》等。

基于大数据的研究积累，广发金工也开发了一系列的互联网挖掘小工具，包括上市公司公告抓取、研究报告抓取、搜索量抓取、关注度抓取等小工具。