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若是時間倒流到6月12日，留在百發100基金經理季峰記憶中的，或許只有為投資者賺取收益的歡欣鼓舞。2014年10月，一輪牛市啟動前夕，百發100基金成立，僅用7個月時間實現了翻倍收益。

但沒想到的是，市場風云變幻，“黑天鵝”悄然來臨。6月15日至7月8日，A股市場遭遇了史無前例的巨幅調整，各類投資策略紛紛失效，百發策略亦經受市場殘酷的洗禮。

當市場泥沙俱下、黑云壓頂之際，大數據基金凈值紛紛腰斬。截至8月12日，今年四五月份成立的其他大數據基金，凈值依然在面值之下。廣發百發100指數基金雖然也經歷了6月和7月的大震蕩，但廣發百發100基金A成立以來的回報依然達到48.86%。

“三周極端暴跌，所有的量化策略都是失效的。我們也在反思，百發大數據策略是否有效，反復做數據測算，對模型進行優化和升級。”廣發基金數據策略投資部副總經理、百發100基金經理季峰博士告訴記者，經歷10個月的運作實踐和深度反思，百發策略模式被證明是有效的。

看似冷門 恰恰是下個月熱點

百發100指基是國內首個將互聯網因子內植到前期策略和設計中的金融產品，是首款真正意義上的互聯網金融產品。

據季峰介紹，百發100指基中，最大的特點是百度的大數據因子納入量化選股模型，基于模型對市場的理解和投資邏輯的判斷來自動選股。因此，大數據策略基金的業績表現與兩個因素有關：一是大數據的數據處理量，二是基金經理對數據的分析能力，即通過人工智能技術從海量的數據容量中挖掘出有價值的數據。

“2009年開始，季峰一直都在跟數據打交道，百發100就是專門為他量身打造的智能基金。”2014年10月，百發100基金面世時，基金業內一位量化投資機構如是評述季峰。

資料顯示，出生于1982年的季峰，2009年畢業于中國科技大學金融工程博士專業。2009年至2011年在深圳證券交易所從事博士后研究工作。2011年，他加盟廣發基金數量投資部，負責ETF、多空分級、大數據驅動的量化投資及指數化投資和研究工作。

2014年10月和11月，季峰開始掌管基金投資，分別擔任廣發中證可選消費基金、百度百發策略100指數型基金。

“廣發百發100指數基金運作到現在有10個月時間，我們發現大數據策略對市場的跟蹤是非常有效的，能夠及時捕捉到熱點板塊，為持有人帶來超額收益。”季峰說，有時百發策略模型選出來的樣本股看起來非常冷門，但恰恰是下個月的熱點。

今年2月初，百發100模型挖掘的100只成分股中有13只鋼鐵股，是基金的第二大重倉行業。彼時，機構投資者并不看好鋼鐵股，各路資金蜂擁在互聯網+主題。但實踐證明，鋼鐵板塊在2月份表現非常好，給百發100基金貢獻了不菲的收益。

在季峰看來，大數據模型在冷門股中選出熱點，側面印證了百發策略并非簡單跟隨資金流追逐市場熱點，而是理性選擇有基本面支持的熱點。

“2014年鐵礦石價格大幅下跌，鋼鐵企業的2014年年報和2015年一季報可能會很漂亮，再加上‘一路一帶’超預期推進，未來鋼鐵的需求量可能會比較大，百發100基金的模型最終把它納入進去，證明了模型的有效性，而并非脫離基本面去單純追逐市場熱點。”提到模型的“及時捕捉”，季峰言語間透露著欣喜和自信。

創業板是上半年牛市中最耀眼的板塊，自年初的1400點一路飆升至4000點。值得一提的是，百發100每期選擇的100只成分股中，只有兩到三只是創業板個股。為此，有機構人士私下議論，百發100號稱大數據策略捕捉熱點，居然踏空創業板行情。

但事實是，2014年10月成立以來至6月2日，雖然百發100基金踏空創業板，但依然獲取一倍的回報，凸顯出大數據技術捕捉市場熱點的前瞻性和有效性。

今年1月至6月，百發100模型選擇的6期樣本股中，最多一期覆蓋了創業板的3只個股，這種現象曾一度讓季峰感到納悶，為什么創業板的牛票會選不進來？為此，他專門研究創業板標的，發現很多公司只講故事講概念，估值高、基本面差。當百發策略采用8個財務因子進行篩選時，將這些公司均剔除在外。

深刻反思 深感大數據策略也要與時俱進

6月中旬到7月初，A股市場由于融資杠桿強平引發連續暴跌，百發策略模型也遇到挑戰。百發100基金持有的100只個股同樣遇到停牌、跌停的問題。其中，有些個股在大跌第一周依然逆勢上漲，但在第二和第三周因流動性壓力遭到巨大拋壓，股價暴跌。

市場風云巨變席卷全場，泥沙俱下千股跌停之際，季峰這位80后基金經理跟持有人一樣經歷著暴跌的煎熬。

“這輪調整本質上是急跌誘發的市場去杠桿，由場外高杠桿向場內低杠桿傳導，并帶有自我加速的負向反饋特質。”季峰說，黑天鵝降臨期間，他希望通過減倉來規避風險。但是，根據基金契約的規定，百發100指數基金的最低股票倉位必須維持在90%，基金經理主動操作受到限制，基金凈值只能被動承受回撤。

這三周時間，是季峰從業以來最痛心、最艱難的一段日子。他必須站在一線面對暴跌，想盡一切辦法安排好流動性管理工作，以滿足持有人贖回的需求。

季峰的助理周盛告訴記者，三周暴跌時，季峰經常晚上埋頭研究模型，根本不睡覺。有一天，他和季峰到外地出差，回到酒店已是凌晨1點。“一到酒店，他就打開電腦開始跑數據，做模型測算和模型優化，一直弄到凌晨5點。”

今年上半年，許多基金經理公奔私流行寫信，但股災中指數基金經理主動給持有人寫信的季峰卻是第一個。7月8日凌晨3點，季峰用手機一個字一個字拼出來給百發100持有人寫了一封信。他在信中說，“悲喜起伏，痛苦煎熬，縈繞心頭”，“各位痛苦難過，我亦輾轉難眠，心非常疼。”

經過三周的忍耐和堅守，市場在7月8日開始企穩反彈。百發100基金也用表現再次證明大數據模型的有效性。Wind數據顯示，7月8日至8月13日，百發100A復權單位凈值增長率達到21.25%，領跑所有大數據指數基金。

歷經今年前半年的快牛行情和6月中旬的狂熊，季峰對過去10個月的投資進行深刻反思，全面思考大數據策略模型的優化和升級。

“2014年底至今年6月初的快速牛市過程中，百發100模型比較穩健，并沒有完全抓住牛市中快速輪動的所有板塊熱點，有時候個別市場熱點短期集中爆發的機會可能會錯過。”季峰說，百發100站在個股的視角挖掘熱點，很難把握住所有的行業熱點。

實際運作的10個月，百發100指數的樣本選擇中，有時會出現成分股集中在某些板塊，如有一期交運、航空板塊類個股的占比超過30%。單一板塊占比較高，會影響到其他熱點板塊的捕捉。但偶爾也會出現100只成分股均衡分散在各行業板塊，沒有重點配置的板塊來獲取更突出的超額收益。

在百發100運作的實踐基礎上，季峰開始思考不僅用來捕捉市場中熱門的個股，同時從行業角度來捕捉行業輪動的熱點。

選股時代 大數據策略2.0橫空出世

7月中旬，季峰嘗試通過百度大數據因子和量化選股來抓熱點行業，挖掘出最新一期的熱點行業是國企改革、一帶一路和軍工。市場表現證明，軍工和國企改革均是最近一個月的熱門板塊。

除了對選股模型進行優化外，季峰同時也在思考大數據量化模型對個股的買賣進行擇時。

根據基金契約的規定，百發100的調倉頻率是一個月一次，即進入樣本的100只成分股持有時間為一個月。實際運作中，季峰注意到市場熱點迅速輪動，某些熱點主題個股的能量在兩周迅速爆發，隨后股價逐步回落。但也有業績穩定增長的白馬股，調出某一期樣本股后，股價始終處于上升通道。

基于此，季峰考慮先用大數據策略精選個股，然后再用大數據量化擇時模型對個股的買賣時點進行選擇，以獲得更高的超額收益。

8月以來，市場熱點快速輪動，熱點板塊的持續性較差，經常出現一日游行情。針對市場新特點，季峰和數據策略部的同事考慮提高百發策略精選基金的調倉頻率。

在百發100選股基礎上，他們針對過去五年的歷史數據進行模擬測算。模擬數據顯示，兩周捕捉一次市場熱點的模型跑贏一個月調倉一次的模型，超額收益率達到100%。

“在市場向上的行情時采取進取策略，加快調倉頻率捕捉市場熱點。但在當前慢牛市場中，還是采用平滑的方式來處理調倉頻率，希望股票的能量慢慢釋放出來。”季峰表示。

對于公募基金經理而言，每天面對的問題不僅僅是為持有人創造回報，還包括在極端市場中規避風險、保護持有人的資產。6月15日至7月8日出現的黑天鵝事件，讓季峰更加重視流動性的管理工作。

“當出現系統性風險時，百發100指數基金作為被動型產品，投資限制較多，操作不夠靈活。”針對下半年震蕩市的特點，季峰決定在百發100的基礎上進行自我創新，推出百發策略精選大數據主動量化混合型基金，其股票投資倉位為0到95%。

作為大數據策略2.0基金，百發策略精選的策略不僅采用大數據選股模型，還引入最新研發的大數據量化擇時對沖策略。

“當市場風格轉變、風險增大時，我們提前預判并降低基金內股票倉位、調整大類資產配置，降低整體組合風險。”季峰透露，百發精選以大數據量化模型選股為主，但同時也會適時加入股指期貨進行對沖風險，保住勝利果實。

“學習與進化，從來都是互聯網基因的特質。身懷互聯網基因的百發大數據系列組合，孕育于萬馬齊喑、節節攀升的牛市初期，又經歷了血雨腥風、摧枯拉朽式的大跌行情，也為此付出了痛心扼腕的代價，卻收獲了一份寶貴的成長經驗。”季峰在《致百發100基金持有人一封信》中寫道，磨難而不滅終將鑄就偉大，低谷而不舍終將一覽峰尖。