数据科学将改变投资行业:你准备好了吗?

这是一个场景:你是一个活跃的股票基金的投资组合经理。一天早上你醒来,罢工的消息在你的投资组合的一个航空公司推迟航班。你的工作是评估这一事件的影响对公司的基本价值和作出投资决定。你可以对冲,出售,购买,或者什么都不做。

评估这样的事件,至少,需要你(1)测量损失的严重程度,(2)评估其永久,(3)比较股票的基本价值更新当前的市场价格。

除了亲密的了解航空公司的业务,你需要一个强大的公司的工作模型和一些“处理”的时间正确地重新计算该公司的新估值。

虽然市场价格变化瞬间反应的新闻,寻找公平价格持续newsmaking事件后,随着市场参与者努力把他们的赌注。

现在想象一下,同样的场景但有轻微的扭曲。

预警:新闻冲击市场时,几个小时之前你收到警报的罢工。这个警报出现在您的计算机上的投资指示板,这房子的数组分析工具,以帮助您做出明智,fundamentals-based投资决策。

智能仪表盘:仪表板是由人工智能(AI)——一组自主学习,自我修正的算法。他们冲刷数据feed,从卫星图像到社交媒体网络和经济、政治、和金融数据库,把你对你的投资组合相关的信息。他们区分信号和噪声和更新你的投资组合的内在价值和风险指标实时同时见证了新信息的涌入。

从仪表板,您可以看到该航空公司的航线受到罢工的影响,预期美元每日损失源于它,和可能对股价的影响应该罢工继续再多一天,三天或者一个星期。可以钻取和看到的数据从何而来,如何分析。在任何时候,你可以改变模型的输入,以反映自己的意见或选择一个不同的分析方法。

行动菜单:仪表板的底部,你有你的菜单可用的投资行为,每个补充了它对你的投资组合回报和风险的潜在影响。

你的工作吗?了解房地产市场对那些参与罢工,重新调整其概率最后过去的某个日期,说一个星期。你有几个问题回答:工会的要求是什么?他们会遇到机会是什么?工会实际上满足于什么?

上述指示板是不存在的。至少据我所知,但我们可能不太远离一些版本成为现实。这对我来说并不容易实现。我是一个金融专业的投资十年的基本经验。然而,数据科学学习一段时间后,我相信,它将带来深刻的改变我们的职业。

而理性的原则,基本投资可能仍是相关的,投资研究的未来将由科学的数据还不存在的动态模型。我认为这是一个自然进化的步骤。数据科学的步骤,需要充分了解除了投资技巧。

为什么数据科学将成为永久的特征投资格局?因为它优于人类至少在三个方面:

1。客观的分析思考:使用机器来做出投资决定减少人为错误,认知偏见。投资专业人士可能会使用一些技术来识别和减少他们,但是我们不能消除它们。许多这些“硬”为我们的大脑神经通路。

与人类相比,基于ai算法没有自我。他们敏捷,能快速吸收新信息,使航向修正。任何数据都可以用于生成洞察力。AI可以学习和发展变化的环境。与静态定量模型与有限的保质期,基于ai系统是“活着”。

2。处理能力:信息处理时,人类是无法与机器。他们可以out-analyze我们。想到的IBM的深蓝计算机击败1997年在国际象棋特级大师卡斯帕罗夫,或谷歌AlphaGo AI胜过世界顶尖球员在2017年。

这优势超越分析思维。机器也有我们击败更微妙的联想思维,一个长久以来一直被认为是人类专有的技能。在2011年,IBM ' s的华生击败前人类冒险!冠军的。对我来说,这是重新定义了我的观点的分析认为,人工。

在其目前的形式来看,Siri和Alexa的机器已经理解人类语言,可以学习,过程,和分析整个历史上人类活动的领域知识。如果这一趋势继续下去,机器将成为能够聪明的投资和资源分配决策以最少的人力投入。

3所示。软件经济学:从纯经济角度看,一个员工的价值是他/她的函数贡献的底线。软件可以复制一个员工成本的一小部分公司可能花在他们的新员工。这一威胁尤为明显的大学毕业生开始工作包括收集、组织和分析分析数据。

在投资决策过程有五个步骤:数据收集、数据处理、投资分析、投资决策和绩效评估。其中,三个可执行的代码。事实上,给定一个数据源,任何任务都可以分解成它的逻辑步骤可以变成代码和自动化。对冲基金等布里奇沃特已经开始使用人工智能增加他们的投资决策过程。

第三步——投资分析——仍然需要人工输入评估等因素的战略需求,竞争格局,政府政策和董事会的独立性。一般来说,任何关键投资数据无法收集和聚合为数据库由于说,法律/后勤限制,需要人工输入。例子包括面对面采访的投资组合公司管理非语言线索发挥作用的地方。

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人工智能(AI)的投资过程

来源:Oqulent有限责任公司

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在所有的可能性,未来投资组合经理必须流利的广泛的数据收集和数据分析方法。他们还需要知道如何投资的想法转换成机器可读的代码。的程度,投资组合公司的决策涉及到人,项目组合管理还需要很好地理解人类的行为。

一个勇敢的新世界?

而不是阅读财务报表掘金金融见解,未来的投资专业人士将获取α从分析和预测人类行为的影响作为一个覆盖已经存在的数组的高度分析,灵活的、基于ai投资框架。

在这种情况下,我不能排除黑箱方法来投资。这些情况下基于ai系统可以做出投资建议的依据是超出了我们的理解能力。尽管我们会有一些fundamentals-based对极端的波动,我们的投资决策将由艾未未的预测能力,而不是我们掌握决策的路径。在这个世界上,专业投资人士将更多的投资者利益的守护者,确定投资目标,优化决策算法,和培训AI的大多数分析重任。

从技术进化的步伐,这个世界可能会尽快。好消息是,数据科学需要金融专业领域经验编写下一章的历史投资职业。

问题是:你准备好了吗?

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