随着大数据的快速发展以及资本市场的愈来愈成熟,互联网不断走入证券市场。近两年,融合互联网、大数据资源与传统基金量化投资的大数据基金不断推出,新产品的上市面对机遇的同时也需要应对风险。关注大数据基金当前的业绩表现,探究大数据基金未来的发展方向,对于该基金创新产品的长期发展至关重要。因此本文选取成立满2年的6只主动管理型大数据基金和8只被动指数型大数据基金为研究样本,以2016年1月1日至2017年12月31日为研究期间,分别对主动管理型大数据基金和被动指数型大数据基金的选股与择时能力、业绩持续性展开探究。文章首先全面梳理了国内外关于基金绩效的相关文献,总结国内外学者的研究方法与研究成果;其次概述了主动管理型大数据基金和被动指数型大数据基金的样本股确定方法,阐述包括量化投资、行为金融学等相关基础理论;最后通过经典的T-M模型、H-M模型和H-MFF3、T-MFF3多因素模型考察了大数据基金的选股与择时能力,通过列联表法分别以平均收益率、夏普指数、特雷诺指数为业绩评价指标探究了大数据基金的业绩持续性。研究发现:被动指数型大数据基金的选股能力优于择时能力;主动管理型大数据基金的择时能力优于选股能力;大数据基金中选股与择时能力二者兼备的基金不存在。大数据基金除了以平均收益率为业绩评价指标时在2016年第四季度到2017年第一季度表现出业绩持续性,其他期间均不具备业绩持续性。基于此业绩表现,最后本文分别对投资者、基金管理人以及市场监管者提出相应建议。基金投资者可根据大数据基金的相对优势进行投资抉择,并需要不断保持对大数据基金的了解。基金经理应进一步提高自己的专业能力,基金公司要注重改善现有大数据基金量化模型,逐步调整和加深对大数据资源的整合运用,深度挖掘大数据资源背后隐藏的有效信息。市场监管者需逐步完善大数据基金信息公开度制度与相应的法律法规,加大对投资者的教育投入。