本文的目的是从大数据角度,从“基金本身、基金经理、基金公司”三个角度对基金构建指标体系,并识别特征体系中指标的重要性,从而找出重要特征指标并剔除无关(或者微相关的)指标,为FOF(Fund of Funds,基金中的基金)择基提供基于特征的参考。本文通过对基金的62个基于三大维度特征与基金绩效间的关联规则的挖掘,提炼出21个与基金绩效强关联的特征指标。本研究首先基于1619个真实的债券型基金样本的62基本特征,以“Gibbs-sampling-induced stochastic search procedure”作为工具,利用 62 个初步特征建立对应的基本关联规则,在Markov Chain Monte Carlo(MCMC)框架下使用Gibbs Sampling方法产生的(300个)随机新样本。以这些新样本为基础,我们提取出与基金绩效(强和弱)相关的关联特征指标。我们的研究发现包含1.以62个初级指标作为出发点,我们发现与“好”基金绩效强关联的特征指标有21个;另外,与“差”基金绩效强关联的特征指标为18个;2.与基金绩效指标弱相关的特征指标有3个;3.另外,与“好”基金绩效比较相关的特征指标有6个;与“坏”基金绩效比较相关的特征指标有9个。通过对基金特征指标进行的研究和分析发现,我们有下面的一般规律:第一,对于基金本身,基金财务指标与基金绩效具有强相关的特性;第二,对于基金经理,经理个人和基金业绩存在强相关的特征指标;第三,对于基金公司,其经营能力、基本信息特征、董监高特征等与基金绩效具有强关联关系。