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万泽汇给大家科普一下私募基金和公募基金的区别
1) 募集的方式不同。公募基金募集资金是通过公开发售的方式进行的，而私募基金则是通过非公开发售的方式募集，这是私募基金与公募基金最主要的区别。
2) 投资限制不同。公募基金在在投资品种、投资比例、投资与基金类型的匹配上有严格的限制，而私募基金的投资限制完全由协议约定。
3) 募集的对象不同。公募基金的募集对象是广大社会公众，即社会不特定的投资者。而私募基金募集的对象是少数特定的投资者，包括机构和个人。
4) 业绩报酬不同。公募基金不提取业绩报酬，只收取管理费。而私募基金则收取业绩报酬，一般不收管理费。对公募基金来说，业绩仅仅是排名时的荣誉，而对私募基金来说，业绩则是报酬的基础。
5) 信息披露要求不同。公募基金对信息披露有非常严格的要求，其投资目标、投资组合等信息都要披露。而私募基金则对信息披露的要求很低，具有较强的保密性。
相较于公募基金，私募由于机制的灵活，在投资创新上的探索更为积极。尤其是近年来，阳光私募信息披露，在投资工具的丰富以及市场压力等多种因素的推动下，私募行业创新步伐加速，包括量化投资在内的多元化创新产品雨后春笋般涌现，大数据的运用也成为其中一个重要的课题。一些走在前头的私募已经与外部机构开展合作，积极探索大数据在投资中的运用。
目前，量化投资成私募业发展新风向的趋势愈加明显。除了一些主打量化牌的私募，不少原来以股票多头起家的私募已经或也在筹建量化团队。上海一家成立十多年的老牌证券类私募的一位内部人士透露，最近刚在组建量化团队。“私募注重收益，还是需要加入一些量化的方法，来对冲一些纯主观判断暴露的风险。”
而大数据在量化投资中的作用被广泛看好。“大数据由于具备多纬度和海量数据特性，在数据的广度和深度方面都有重大进步，为量化投资带来很多新的分析视角和投资模式。”鼎锋资产量化团队负责人、基金经理王俊表示。
上海富善投资有限公司总经理兼投资总监林成栋也认为，互联网时代量化投资需拓宽数据维度，未来大数据与人工智能将成为量化领域主流之一。同时，处理大数据的能力以及利用人工智能等方法从海量数据中挖掘出有效信息的能力，将成为区分机构获取超额收益能力的核心因素。
蛋糕诱人但并非易啃。从公募基金已经尝试的大数据基金来看，热闹一时之后发展也陷入瓶颈。一位私募量化基金经理表示，大数据基金未来也许是一个不错的发展方向，但是就目前而言，大数据基金依然存在不少问题。例如如何让大数据基金切实扎根于真实、准确的数据，阳光私募，而不是那种可以随意混杂多因子甚至参入主动管理的“噱头”，将是一个重要的课题。
据了解，目前多数私募的数据来源包括网络爬虫收集、投资相关社区、金融数据提供商、行情及交易软件提供商等多个方面。基于这些数据挖掘出规律范式后，管理人还会进一步做出逻辑分析，只有数据和逻辑双重检验通过的范式才会加入到投资策略中。
“大数据需要处理的基础数据量不断在放大，而且经常会出现一些需要无效或者误导类的数据，而这是数据再加工中最基础却也最重要的工作。”上述私募量化基金经理也表示，“对于大数据基金乃至量化投资来说，大数据的基础排查、纠错的基础工作是一项苦差事，阳光私募基金法律限制，如果基础工作做得不到位，那整个大数据的基石都是不稳的，要把这项工作做到位，工作量非常大。”
相较于一些公募基金与腾讯、百度等展开合作开发大数据产品，私募的数据来源不免显得窄一些。
王俊也表示，大数据的一个关键特点就是通过“众包”形式来收集海量数据，私募在与数据提供商合作方面也开展了一些工作，但由于发行门槛和体量限制，阳光私募基金治理，数据商在合作意愿方面首要选择会是大型公募而非私募。不过，随着数据源越来越多，机制灵活的私募也会获得越来越多的合作机会。另一位私募量化基金经理也认为由于激励机制的关系，私募基金的数据排查工作较之公募可能会更有优势。
事实上，私募与互联网巨头的合作已经显现火苗。富善投资就透露已经跟京东金融有所接触，探索在大数据运用方面的合作形式，使投资更加立体和精细化。
另一方面，据了解，近年来越来越多的华尔街大鳄级量化对冲基金里的华人纷纷回国，带回大量新型量化交易方法和方法论，而这些人中有不少都在私募领域中做各种探索，这对国内私募基金在大数据基金、量化基金的水平上无疑都会有所提升。
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