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大数据指导投资

2021年01月08日 16:21
来源: 东方财富研究中心

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  东方财富网邀请到了浙商基金智能权益投资部总经理查晓磊和华安证券研究所金融工程首席分析师严佳炜做客《财富大咖秀》栏目,查晓磊在节目上表示,数据是基础,目前已建立市场、舆情、支付、论坛、电商,包括最后整个大的各个细分行业的六大维度的数据体系。

  以下为采访实录:

  严佳炜:另外我想到一点,浙商基金的母公司集团方面应该有比较多的特色大数据,例如一些支付、舆情、电商等方面的数据。查博能否给我们介绍一下,您这边浙商基金比较有意思的大数据,或者说可以直接映射到投资领域的大数据,有哪些?

  查晓磊:数据确实是我们做这个事情所有的基础,相当于就是说,它是所有事情的原材料,有了这些数据我们才可能去做接下来的这种具体投资方面的分析,从数据来讲,其实在我们这个团队过去五年多的时间里面,我们可能大概前两年绝大多数的时间是花在整个数据体系的建设上面,所以在两年多的时间里我们建了六大维度大数据的体系,现在也有一种说法叫做另类数据,一个数据的体系。大概涵盖的维度就是刚才我们其中也提到了,当然首先这个维度是传统的,大家都有,我们叫做市场的数据,这里面可能主要包含了就是我每天看到市场交易的各种数据,包括我们上市公司公布的财务报表的数据,我们统称为市场的数据,另外五方面就是相对要花一些技术的手段,或者通过一些合作的方式获取这个数据,尤其是跟终端消费品相关的,很多渠道除了线下传统的渠道之外,也开始逐步转到线上,线上电商平台上的销售数据或者流水的数据,对一些消费品行业的景气把握相对比较前瞻,至少是可能会更加实时一点,这是电商的数据。

  另外我们还有舆情的数据,通过各种新闻媒体的报道,尤其是比如跟我们做财经媒体的报道,去度量市场的情绪和热度,除了总量层面可能还有具体的行业、具体的板块,涉及到具体的公司热情舆情上面体现也不一样。第四一块就是刚才你提到的支付的数据,这其实在国外也有相关的应用,比如通过一些合作的方式,一些信用卡的大家刷卡的流水然后去分析大家支付的行为、资金流向的行为,看一些行业景气的变化。第五点可能是论坛的数据,当然论坛除了刚才讲的跟舆情相关的不良情绪,更多发现一些微观的变化,有一些信息或者是微观的蛛丝马迹,可能在一些论坛里面可能就是通过自下而上的观察和筛选,社会大众的发的贴子里面可能回头路出一些比较重要的信息,因为有的大家可能表述日常生活当中观察到的事情,或者听到的一些事情,这些事情对于他来讲是不经意的信息,但对于投资者如果能够捕捉到比较关键的信息,可能相对于市场绝大多数的参与者来讲,会有一定的提前性。

  第六个来讲,它是更大类的我们叫做各个细分领域的数据,从量来讲不亚于前面五类的数据,我们讲细分行业其实是要落到特别特别细分的领域,这里面我们希望能够找到就是说,做这个行业和做这个实业的人员关注到的数据,这些数据可能不是资本市场特别关注的数据,但做实业做行业是一直关注这些数据,统称来讲是行业数据,但不同的行业需要不同的收集,具体挖下去数量级别也是挺可观的,基本上来讲就是六大数据维度,就是市场、舆情、支付、论坛、电商,包括最后整个大的各个细分行业的六大维度的数据体系。

  严佳炜:我们团队对大数据领域也有一些粗浅的研究,从我们的感受,传统数据,例如行情或者基本面数据指导投资的逻辑是较为直观的,比如一个基本面比较好的公司在二级市场就有较佳的表现,您刚才提到一些例如支付、电商数据,这种数据业内被称为非结构化的数据。这种非结构化的数据,它对投资的指导逻辑就没有那么通顺,研究员需要深入挖掘数据中潜在的逻辑,进一步映射到上市公司基本面上。大数据对于投资的指导意义,不像传统数据这么直观。

  另一方面,浙商基金早在2017年发行了“浙商大数据智选消费基金”,在这三年多基金产品的运行管理中,查博肯定也积累到非常多的如何运用大数据的经验,因此,查博能不能向我们分享一下,您刚才提到的大数据,对于指导投资的逻辑是否通顺,是否具有一定的前瞻性?

  查晓磊:是这样,确实通过你刚才提到的我们浙商大数据智选消费+的产品,因为它首先是偏消费行业的,所以在刚才你正好提的像电商、支付这两个数据上来讲,它的应用对接其实要更加直接一点,因为它能够观察到终端细分的消费行业景气度的变化,其实大的逻辑是这样的,我们一开始讲的像市场的数据、交易的数据,然后包括财务报表的数据,从基本面角度来讲,我们撇开其他数据,假设没有任何外部信息的情况下,其实我们唯一获得的对一个公司或者对一个行业来讲,就是看它每一个季度发布的财务报表,去看它过去一个季度到底公司的营收怎么样,获得多少利润,获得利润盈利能力是变强还是变弱,通过财务报表分析这样一个角度,当然这个是全市场投资者都可以去做,因为财务报表对每个人是公开的,对每个人都是公平的。

  如果从这个数据来讲,对于瞬息万变的资本市场来讲,在一个信息的时代等财务报表效率上就会偏慢一些,财务报表一个季度过去少则一个月,多则两个月、三个月,可能最多要将近4个月之后,才能够观察到这个财务报表的变化。碰到这样的问题,我们通过电商也好,或者是支付也好,实际上我们做的一个事情是在能够更加实时的对这个公司或者对这个行业能够把握它景气度的变化,进而去推导它或者是当期的财务报表是往好的方向变化还是往坏的方向变化。但是从数据分析角度来讲,不可能跟它最终的财务报表完全吻合,我们通过支付也好,电商也好,就是说大体上其实可以推导它变化的方向,相对于上一个季度我们通过比如电商的流水,或者通过大家支付的行为数据的变化,能够大体的判断这个行业它所应对的行业上个季度是变得更好还是更差,如果掌握这个信息相对来说就会有对于比如资本市场价格里面就会有一定的前瞻性和指导性,所以就是说我们更多相当于是在做这个事情。当然说支付和电商只是其中一个维度,我们还可以通过其他刚才讲各个细分行业的数据,包括我们所能挖掘到的一些比如说咱们券商研究所、各个行业大家草根调研的数据,都是可以通过数据的连接起来之后,能够发现一些前瞻,如果达不到前瞻能够实时同步,基本上从市场前瞻角度来讲也足够了,能够发现一些景气度、基本面层面微观的变化。这是我们日常使用最多的场景,总结来讲就是通过数据各种分析,实时同步能够刻画出一个公司或者是一个细分子行业在当前情况景气度变化的方向,首先来讲是在做这么一个事情。

  严佳炜:大数据应用的难点,一方面是大数据的获取,这块其实需要做很多前端的工作,比如如何把这些非结构化数据转化为结构化的,如何克服各种IT难关,甚至有些部分你可能还需要加入一些人为的处理判断,另外一个难点我认为就是如何理通数据与投资之间的联系,查博刚才已经给我们非常详细地介绍了,在消费领域,大数据如何指导投资。浙商基金在去年2019年发行了一个全行业的大数据基金产品,您能否介绍一下,其他的一些非消费类的行业,如何运用大数据指导投资?

  查晓磊:好,其实从我们做的顺序来讲,我们最早实际上是从周期和消费两个行业开始入手的,所以我们第一个产品浙商大数据智选消费也是跟消费相关,然后后续几年的话,我们基本上到现在能够拓展到市场一个几乎全行业的覆盖,可能还有一些细分的子行业,可能还没有覆盖到,从其他行业覆盖的结果来看,包括在科技、金融、人员板块,包括一些制造的板块,其实都有相关数据分析,包括我们讲模型训练的结果,从我们自己的切身实际做的感受来讲,实际上每个行业最后做法,其实差异还是蛮大的,其实最大的问题就是周期和消费这两个行业,怎么样用一个数据分析这两个行业中间的逻辑会出现巨大的差别,举一个简单的例子,当然也不是对所有的周期和所有的消费子行业都一模一样,大体上来讲可能会分成比如说两个截然对立的情景,比如说我们做周期这样一个数据来讲,从投资角度来讲,我是希望这个数据越差,从我们自己感受来讲,作为投资来讲反而是比较好的时间点,一般这个数据变得特别特别好,这个数据度量行业基本面景气的情况,当这个数据变得特别特别好的时候,可能对一个周期内的公司或行业来讲,从投资角度来讲,反而不应该买入,甚至是到一个阶段要变成一个卖出的信号。反过来对消费行业来讲,未必就是相反的情况,它更多是不断拿我们观察的数据和市场预期的数据差距去度量的,我们观察到整个的数据它的情况在变好,景气在变好,这个变好如果没有赶上券商分析师整个市场一致预期变化速度,即使变好,也对投资未必是一个能够获得比较好的收益的投资。另外如果是变好但整个市场的预期没有跟得上变好的节奏来讲,这时候对于投资来说又可以变成可投资的节点了,这中间的过程对于每一个行业来讲,从我们自己的原则来讲,我们希望每一个行业单独去建模,单独去做。相当于我希望找到每个行业所适用的模型,所适用的数据跟踪的方法、数据跟踪的维度,最终我们希望做到每一个行业我用一套不同的数据来跟踪,这个数据是驱动这个行业基本面最核心的数据。同时每一个行业基于每个行业不同跟踪的数据,我们能够训练出不同的基于数据投资逻辑。有的刚才讲了,偏所谓逆向的,差的时候买,好的时候卖掉,有的行业可能是偏趋势的,有的行业偏更市场的,以至于此起彼伏的关系,具体落实到行业,包括金融、包括科技,包括能源、制造、公共事业这些板块,每个行业背后的逻辑其实都是不一样的,首先跟踪的数据都不一样,其次基于这些数据做行业层面的判断,判断一个行业投资机会的好坏背后的逻辑也不一样。所以我们现在是最后方法就是把本来投资大问题切分成很小的问题,对于投资组合来讲最后呈现给大家是一个组合的净值、组合的业绩,但我们做这个事情,最后净值、业绩怎么来,实际上我们把它拆成上百个细分的问题,每一个问题单独去解决,我再把拆卸的问题组合起来,变成我们最终一个产品的业绩或者产品的净值。

(文章来源:东方财富研究中心)

(责任编辑:DF506)

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