春节前后，证监会下发了一批ETF的批文。大家也可以看到最近发行的各种类型的ETF比较多，真是应了那句话“万物皆可ETF”。
ETF比较多，这其中也不乏几个低费率的ETF，我们知道国内ETF的标准费率是每年管理费0.5%，托管费0.1%，合计0.6%。通常我们把低于这个费率的ETF叫做低费率ETF。
最近发行的低费率ETF有四个，分别跟踪中证创新药产业指数、中证新能源指数、中证生物科技主题指数、中证云计算与大数据主题指数。
这四个ETF管理费都是0.15%，托管费是0.05%，合计0.20%，也就是标准费率的三分之一。
跟踪中证云计算与大数据主题指数的ETF则是“首发”。
云计算与大数据，其实大家并不陌生，已经喊了很多年了，现实中也有很多应用案例，而且我们会发现2020年的新冠肺炎疫情加速了全社会甚至全人类云计算与大数据的应用。各地的“健康宝”、“健康码”，远程会议与在线办公，在线诊疗，各种云服务（政务、金融等等），叠加各种数据分析。
云计算和大数据是相对比较年轻的产业，依附于5G、人工智能应用的需求，在目前数字化的生活场景中，云计算和大数据未来的发展趋势是不可忽略。
我国作为人口最多的国家，也有最庞大的互联网人口，数据积累量是更加显著增长，更有利于推动云计算和大数据等产业增长。以大数据产业为例，大数据中心已经成为我国新一轮基础设施建设中非常重要的一环。
5G基础设施已在中国铺开，带来万物互联以及人与人之间的互联方式变得更有效、更快速，同时可以积累的数据量和支持的云端计算模式也更宽广。
“5G为云计算、大数据插上了翅膀，云计算和大数据在5G时代增长速度、未来潜力会得到更好的挖掘。未来相信有了5G，有了物联网管，应用场景会变得更加广阔，相信它们的增长速度、呈现的应用场景和态势也会更丰富。
随着社会信息化、互联化的快速发展，人类所掌握的数据量近年来呈爆发式增长。
移动互联网的到来，又让我们在短时间内生产的数据远超历史总和，数据量的爆炸不断地挑战着我们存储、处理数据的能力，但同时也为数据的利用创造了丰富的想象空间和巨大的市场。
海量的不断增加的数据，产生了巨大的市场空间，贝索斯的亚马逊公司的AWS（Amazon Web Services）是全球云计算领域的领导者，全球公有云市场份额占比超过40%。
2019财年前三季度，AWS营收超过250亿美元，占亚马逊营业总利润的62.5%。2002-2018年期间亚马逊股价涨幅超过130倍，主要驱动因素就是AWS云计算业务的高速发展。
也正是云计算与大数据前景广阔，纳斯达克和BVP联合在2013年推出了纳斯达克新兴云计算指数。大家可以看到这个包含美股各行各业的云计算龙头（数据来源纳斯达克，BVP，数据截至2021/02/04）。
自2013年8月成立到2021年2月初，纳斯达克新兴云计算指数累计收益突破1150%，折合年化收益38%，大幅跑赢美股主流的标普500指数，道琼斯指数和纳斯达克指数，数据来源纳斯达克和BVP。
中证指数公司也针对巨大的云计算与大数据领域，推出了A股版本的中证云计算与大数据主题指数。
中证云计算与大数据主题指数选取业务涉及提供云计算服务、大数据服务以及上述服务相关硬件设备的上市公司A 股作为样本股。
截止今年3月17日，中证指数公司官网显示这个指数的十大权重股如下图：
我们可以看到前十大权重股集中度高，占比超过50%，龙头效应明显，科技属性纯粹——尤其是指数成份股呈现研发双高特征，Wind数据显示根据2019年年报成份股研发支出平均占比10.9%（2020年年报暂未全部公布），高于科技创新特色明显的科创板、创业板，也高于主板。
可以说是中证云计算与大数据主题指数是“真”科技指数。
为了更好地方便投资者把握全球云计算与大数据浪潮之下的中国机会，易方达基金在3月19日开始发行易方达中证云计算与大数据主题ETF（认购代码516513，交易代码516510），而且正如我们前面所说易方达基金为了推动中国ETF发展，主动选择了0.2%的低费率，向投资者让利。
跟踪指数简介
云计算与大数据ETF所跟踪的是中证云计算与大数据主题指数（指数代码：930851.CSI）选取50只业务涉及提供云计算服务、大数据服务以及上述服务相关硬件设备的上市公司A 股作为样本股，以反映云计算与大数据主题股票的整体表现。
历史业绩优秀
中证云计算与大数据指数自基日2012年06月29以来至2020年12月31日累计涨幅达381.6%（年化19.7%），跑赢同期沪深300的114.8%（年化9.4%）；超额收益显著。同期申万计算机行业指数上涨241.7%（年化15.5%），在计算机领域中，凸显该主题细分赛道的相对优势。历史走势图如下：
（数据来源：Wind，2012/07/02 – 2021/02/28）。
数据：WIND，2012/6/29-2020/12/31
（指数过往业绩不代表未来表现，亦不构成任何投资建议及基金投资收益的保证）
指数投资主题突出
指数成分股涵盖优质龙头，市值特征偏中小，小市值风格鲜明。前十大重仓股包括A股一线大数据软硬件龙头公司，经营稳定、业绩良好且研发能力强，享受产业景气Beta的同时也能收获自身高成长性的Alpha。50只成分股中前十大成分股合计占比56%左右，较为集中。
中证云计算与大数据指数当前成分股，按照进一步细分的投资主题划分，SasS、IasS、PaaS占比分别为45.2%、15.7%、10.8%；大数据及云上游的IDC、服务器、通信、网络等占比为28.3%。
投资前景广阔
云计算产业的商业模式通常表现为一种按使用量付费的模式，按客户部署方式分类，云计算可分为公有云、私有云及混合云三类。按服务层次分类，云计算可主要分为SaaS、PaaS和IaaS。云计算市场规模广阔，增长潜力巨大。
公有云市场持续高速增长，私有云市场逐步兴起，软件和服务占比稳步提升。政策自上而下共同驱动我国云计算产业发展。产业巨头纷纷布局云端智能，行业应用逐步落地。
新冠疫情带来远程办公短期催化，为云服务推广提供契机。国内SaaS企业财务指标出现拐点，未来有望更上一层楼。
风险提示：
指数过往业绩不代表未来表现，亦不构成任何投资建议及本基金收益的保证。
基金投资须谨慎。
中证云计算与大数据主题交易型开放式指数证券投资基金
二级市场交易代码:516510
场内简称:云计算
扩位简称:云计算ETF
拓展阅读：云计算，大数据
我们首先来说云计算，云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源，网络资源，存储资源三个方面。
云计算大致分两种，一个是私有云，一个是公有云，还有人把私有云和公有云连接起来称为混合云，我们暂且不说这个。私有云就是把虚拟化和云化的这套软件部署在别人的数据中心里面，使用私有云的用户往往很有钱，自己买地建机房，自己买服务器，然后让云厂商部署在自己这里，Vmware后来除了虚拟化，也推出了云计算的产品，并且在私有云市场赚的盆满钵满。所谓公有云就是虚拟化和云化软件部署在云厂商自己数据中心里面的，用户不需要很大的投入，只要注册一个账号，就能在一个网页上点一下创建一台虚拟电脑，例如AWS也即亚马逊的公有云，例如国内的阿里云，腾讯云，网易云等。
亚马逊呢为什么要做公有云呢？我们知道亚马逊原来是国外比较大的一个电商，它做电商的时候也肯定会遇到类似双11的场景，在某一个时刻大家都冲上来买东西。当大家都冲上买东西的时候，就特别需要云的时间灵活性和空间灵活性。因为它不能时刻准备好所有的资源，那样太浪费了。但也不能什么都不准备，看着双十一这么多用户想买东西登不上去。所以需要双十一的时候，创建一大批虚拟电脑来支撑电商应用，过了双十一再把这些资源都释放掉去干别的。所以亚马逊是需要一个云平台的。
大数据拥抱云计算
在PaaS层中一个复杂的通用应用就是大数据平台。大数据是如何一步一步融入云计算的呢？
一开始这个大数据并不大，你想象原来才有多少数据？现在大家都去看电子书，上网看新闻了，在我们80后小时候，信息量没有那么大，也就看看书，看看报，一个星期的报纸加起来才有多少字啊，如果你不在一个大城市，一个普通的学校的图书馆加起来也没几个书架，是后来随着信息化的到来，信息才会越来越多。
首先我们来看一下大数据里面的数据，就分三种类型，一种叫结构化的数据，一种叫非结构化的数据，还有一种叫半结构化的数据。什么叫结构化的数据呢？叫有固定格式和有限长度的数据。例如填的表格就是结构化的数据，国籍：中华人民共和国，民族：汉，性别：男，这都叫结构化数据。现在越来越多的就是非结构化的数据，就是不定长，无固定格式的数据，例如网页，有时候非常长，有时候几句话就没了，例如语音，视频都是非结构化的数据。半结构化数据是一些xml或者html的格式的，不从事技术的可能不了解，但也没有关系。
数据的应用分这四个步骤：数据，信息，知识，智慧。这是很多商家都想要的，你看我收集了这么多的数据，能不能基于这些数据来帮我做下一步的决策，改善我的产品。
当数据量很小的时候，很少的几台机器就能解决。慢慢的当数据量越来越大，最牛的服务器都解决不了问题的时候，就想怎么办呢？要聚合多台机器的力量，大家齐心协力一起把这个事搞定，众人拾柴火焰高。
对于数据的收集，对于IoT来讲，外面部署这成千上万的检测设备，将大量的温度，适度，监控，电力等等数据统统收集上来，对于互联网网页的搜索引擎来讲，需要将整个互联网所有的网页都下载下来，这显然一台机器做不到，需要多台机器组成网络爬虫系统，每台机器下载一部分，同时工作，才能在有限的时间内，将海量的网页下载完毕。
数据的分析，可能需要对大量的数据做分解，统计，汇总，一台机器肯定搞不定，处理到猴年马月也分析不完，于是就有分布式计算的方法，将大量的数据分成小份，每台机器处理一小份，多台机器并行处理，很快就能算完。例如著名的Terasort对1个TB的数据排序，相当于1024G，如果单机处理，怎么也要几个小时，但是并行处理209秒就完成了。
大数据需要云计算，云计算需要大数据
说到这里，大家想起云计算了吧。当想要干这些活的时候，需要好多好多的机器一块做，真的是想什么时候要，想要多少就要多少。例如大数据分析公司的财务情况，可能一周分析一次，如果要把这一百台机器或者一千台机器都在那放着，一周用一次对吧，非常浪费。那能不能需要计算的时候，把这一千台机器拿出来，然后不算的时候，这一千台机器可以去干别的事情。
谁能做这个事儿呢？只有云计算，可以为大数据的运算提供资源层的灵活性。而云计算也会部署大数据放到它的PaaS平台上，作为一个非常非常重要的通用应用。因为大数据平台能够使得多台机器一起干一个事儿，这个东西不是一般人能开发出来的，也不是一般人玩得转的，怎么也得雇个几十上百号人才能把这个玩起来，所以说就像数据库一样，其实还是需要有一帮专业的人来玩这个东西。
现在公有云上基本上都会有大数据的解决方案了，一个小公司我需要大数据平台的时候，不需要采购一千台机器，只要到公有云上一点，这一千台机器都出来了，并且上面已经部署好了的大数据平台，只要把数据放进去算就可以了。
云计算需要大数据，大数据需要云计算，两个人就这样结合了。
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吹水完毕，奇怪的知识又增加了～
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