高通推出1亿美元骁龙元宇宙基金，将投资于XR及相关技术
1、大数据这么厉害，可以用来炒股吗？对此你怎么看？
回答这个问题之前必须真正理解大数据概念。
大数据在本质上是一种思维方式，它是区别于传统科学机械思维（非贬义）的一种思维方式。
平常股民们常说的一些口诀说到底便是大数据思维产生的原理描述。每个人都知道很多，不打比方了。
传统科学是通过观察归纳模型，再根据模型解释未知的方式。这种方式对于确定性较强的事物研究是可行可信的。比如知道速度和时间比较容易知道距离。
但在现实领域，这种方式存在一定的局限，因为其中的不确定性太多了。在传统研究思维下，所有不确定量称为变量，那么让计算结果足够精确就要通过足够的观察发现这些变量，然后不断完善模型。
那么一个简单的现实问题是，坐公交车从A到B需要多长时间？那么研究者很快发现吃了距离和速度外，还有星期几、几点、天气这些很多变量。然而不断的细致观察会发现越来越多的变量。所以计算起来会越来越复杂。
大数据思维是另一种思维，他通过大量的实际数据，找到相关性，然后依靠相关性判定结果。这对于很多事物研究会极大地提高效率和准确率。我把当下知道的确定因素都输入进去然后找到匹配的，很快就能知道结果了。
两种思维模式其实是互补的，针对不同的研究对象和研究要求各自有很大的作用。西医和中医就是两种思维的体现。
回到问题上来，大数据可不可以炒股。我认为是可以的。运用信息技术交易叫做量化交易，现在在二级市场中越来越多的交易机构采用量化交易了。
所以不存在大数据可不可以来做交易的问题，而是如何让量化交易的收益更高。量化交易大量的采用大数据和人工智能技术，但确实还处在初级阶段。
我认为量化交易在现阶段起码可以做到以下几点。
1、增强交易人员的纪律性。
2、量化交易决策的作为技术指标使用。
3、快速验证交易系统。
4、用于资金管理。
这几点很好理解，手机打字很幸苦我就不过多展开了。
所以希望广大交易者，快速拥抱新技术，提升自己的交易系统。不用把时间花在探讨上了，快想办法用大数据思维和量化交易工具来为自己**吧。
不能，因为大数据只能分析出人们的常识性的需求，或者某些习惯性的行为，只能通过人们多次或者很多人已经发生了的共同的行为事件，通过大数据找出某些规律，以上发生的行为事件都是有比较固定的时间或者基本需求或者习惯的单一行为导致的结果。比如什么季节穿什么衣服！一个人习惯于吃什么等等！股票的波动是数以万计的个体不依耐于时间，不依耐于习惯行为和个人基本需求！而是不同的个体根据自己的知识，经验，心理状况，经济能力，个体预测的可能的结果做出的行为事件，被预测的对象又受公司本身生产经营财务状况及社会环境，国内国外经济发展的影响等等不确定因素的影响，是许多不确定因素组成的一个更大的不确定综合体。因此股票的变化是非常复杂的。
如果可以，那玩数据的人岂不是大赚！大数据可做指导，建议或是参考！个人还是倾向于股市是随经济环境变化而变化的
2、大数据基金值不值得买？
自2015年起基金公司与互联网跨界合作推出大数据基金以来，相关主题类基金便集万众瞩目。据Wind统计，华夏、南方、嘉实、博时、广发等12家大中型基金公司联合互联网公司发行了27只大数据基金。12月18日，易方达也加入发行大数据基金的阵营，联合百度发行易百智能量化策略基金。
那么究竟持续高关注的大数据基金还要不要买？
对于易百智能量化策略基金的发行，业内人士表示，大数据基金成立以来整体表现不是特别靠前，但易方达布局该类基金，表示其对大数据资源在量化投资领域运用的重视。Wind统计数据显示，截至12月20日，27只大数据基金中，今年以来平均回报只有4.38%。其中，收益最高的大数据基金是东方红京东大数据，净值增长达23.12%，而业绩垫底的大数据基金今年以来净值下跌12.29%。
且看大数据基金的规模，多只大数据基金三季末的规模都远不及成立时，南方大数据100成立时超百亿，三季末规模只有57.27亿，将近一半的规模进行了赎回操作。9只大数据基金的规模在2亿以下，其中海富通东财大数据、招商财经大数据策略的规模低于5000万的清盘线，在2亿元以下的大数据基金还是尽量不要碰，不管数据多大多好，规模太低已经直接影响了基金的管理。
今年以来收益超5%的大数据基金只有13只。收益最高的为东方红京东大数据，成立以来回报为45.4%，看来今年东方红基金的运势真的非常好，各种基金都运作的顺风顺水。其次为博时银智大数据100A，收益为37.37%，泰达宏利同顺大数据A位列第三，成立以来回报24.02%。
总结:
大数据基金本质上是一个带有互联网大数据的指数型基金，这是投资者们要首先理解的一个重点，因为它属于指数基金的分支，所以持股也是数量多且分散的，持股集中度很低，因此，它的波动一般不会太大，同时，也因为指数基金的特性，它也不可能像今年走势很牛的消费类基金一样业绩暴涨，这也是由于基金的类型决定的。
其次，明确了它是指数基金后，我们就会发现，其实原来在管理指数基金方面较强的基金公司在大数据基金上胜出的概率还是比较大的，比如南方、广发、博时等老牌指数基金公司，这与其投研团队的水平有直接关系。
最后，细心的投资者可能会发现各家基金公司的大数据基金其实合作方都不一样，有百度、京东、腾讯等等，这就暴露了大数据基金的一个极大的问题，就是数据量虽然很大（BAT随便一家的数据量就可能让计算机运行好几十年），但是数据本身是有局限性的，腾讯的数据在社交、百度的数据在搜索，京东的数据在电商，覆盖面是有限的，那么一个指数基金，你不可能都是在某几个行业里选股，这样股票的数量和行业分散度就不够，因此，虽然是大数据基金，但数据本身仍旧有明显的局限性。同时，互联网的数据不等同于投资需要的数据，两者之间的处理也极其复杂，基金公司在拿到大数据后，面临着许多数据垃圾，也许对于互联网公司是非常有用的数据，但在投资角度看就是没用的垃圾，万老师认为目前国内并没有哪一家基金公司具备完全有效处理这样庞大数据量的IT能力，并且哪怕具备这样的能力，也没有必要为一两只基金投入那么大的资源，毕竟基金公司是靠管理费维持的，一两只基金的管理费与巨大的IT成本并不匹配。所以目前许多的基金公司其实是通过某一方的大数据对原有沪深300或者其他指数进行完善。
3、10只分级基金同时对外发布暂停大额申购有什么影响？
市场波动巨大，风险显现！稳定市场，保护投资者
保护散户投资者利益
分级基金其实就是一个带有内部杠杆分配的指数基金，也是需要配置股票的，短期巨量的大额申购会严重影响基金净值的波动，所以不利于基金本身的运作。另外分基金的B份额具有杠杆性，属于高风险的投资产品，基金公司这么做业主为了防止不了解风险的投资者盲目进场。
