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CFA杂谈丨从数据到算法，投资机构该如何在技术变革中做好风控

职业规划  |  2018-07-30

技术将颠覆投资决策流程，投资决策者应如何应对科技时代的来临？

这样的问题总会有一种未雨绸缪的感情倾向。比如说，人们都在因为不适应Microsoft Office的新界面而感到焦虑，但其实这只是一个重新设计过的应用而已。创新具有累积效应，经过50多年的摩尔定律（由英特尔创始人之一戈登·摩尔提出）和其他技术的进步，算法（Algorithm）已经紧密地融入投资过程中，无法被忽视。

当然，这也并不意味着算法是完美的。本文有一个目的是邀请您与Ashby Monk及其斯坦福大学同事设计的算法进行友好竞争。他们的算法流程可以在有限的信息中快速选择出经理；而您或许可以更准确的预测出团队的成功。

无论您是否觉得自己现在能击败机器，都有必要规划一下未来，以便您所在的机构组织能够充分利用自身优势。

人们经常认为，算法同快节奏、高风险紧密相关。但实际上，算法这个词仅指代完成任务的一个过程或一组规则，并没有相关的时间范围或风险偏好。

这其实很好，因为大多数公共养老基金、捐赠基金和主权财富基金都不会将速度或对市场的反应灵敏度作为自身的优势，而且我们也再三强调它们并不需要这些优势。当我们的首要目的是强化机构的风险意识时，我们就需要搞清楚投资机构的未来技术转型究竟是怎样的，因为这些机构的存在时间可能比其资产还要长久。

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认清自我

许多机构没有能够用于特定数据或判断数据质量的正式模型或系统，但这其实并不重要。市场参与者之间为利用新形式的信息和数据而进行的竞争已经成了“军备竞赛”，基本上各方在没有确定终点的情况下都会将竞争永远持续下去。更可怕的是，你已经无法逃离这种竞争了。

想要控制风险和达到绩效目标确实很有难度，但替代数据（银行和征信机构所收集传统信贷偿还数据之外的数据）和相关的分析技术已经可以在众多市场中被用来拉长定价过程以降低这些难度。

我们并不建议您在不了解的市场中开展交易。而令人恐惧的是，对于很多投资机构来说这已经成为了常态，除非他们内部有评估和整合替代数据的能力。正如一句著名的电影台词：“恐惧带来愤怒，也是通往黑暗的道路。”这些我们所恐惧的问题也终究会对投资产生不良的影响。

在这种情况下，盲目地开展交易就如同开打无准备之仗，购买不了解可操作性的数据集可能根本就不符合机构的能力和需求，长远来看也是很难产生价值的。错误的购买决定还可能导致机构试图在更短的时间内收回投资和抵消成本，这种想法也使得机构在决策时更加注重短期回报。

寻求防御型价值

访问新数据本身不是重点，注重数据是否能最真实地出反映该投资机构的情况才是值得关注的。

许多大型投资机构都在为创新苦苦挣扎，而原因在于他们内部无法就创新的方向达成一致。使用替代数据的好处可以使机构管理层达成共识来支持一个新的想法，而整合数据的工作经验将可能推动未来更大的创新。

这种工作未必与您现在的日常工作有很大区别，比如：

在投资一支基金之前，通过参考领英平台上的资料和先前交易的新闻报告，评估潜在合伙人的专业和社交网络。投资人在事前几乎不可能知道风投资本会进入哪一家初创企业，在做出投资决定之后也无法控制资本的具体走向。然而，通过这样的评估，风投资本家的潜在跟投者的质量将会更容易辨别，同时，该评估还能作为判定投资组合风险的一项指标。

在考察休闲地产投资项目（如酒店或赌场）时，通过汇总可能的竞争对手（如Airbnb，TripAdvisor或Yelp）的网络定价和评级历史，或参考该地区的机票价格，以此来做尽职调查。

通过监控社交媒体或其他本地化、非常规新闻媒体中出现的争议热点，来把控被投资方的声誉风险。

我们现在并不清楚应该具体用什么工具和技术来开展这些研究，但希望这种尝试不要像是一种黑暗艺术，而是作为一种防御。

时至今日，投资行业的现值、概率以及其他专业知识体系仍然有其存在的价值。替代数据只是为投资者长期以来都在评估的复杂信息增添了新的元素而已。另外，替代数据还需要获得一定程度的运营开放性。

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最有影响力的替代数据战略实践同样与投资机构有关，这里有一些例子：

通过持续监控与外部资产经理的合同来确保投资的成本结构不是简单的市值函数。管理资产（AUM）的费用结构可能会累积成本，因为账户余额的增长并不一定代表着资产经理的高超水平。

通过有计划地整理电子邮件、投资备忘录和合同等文档，可以获得关于沟通、文化、谈判、时间安排、对比和市场知识的针对性洞察。

机构可以通过跟踪内部用户查询和访问组织数据库，根据数据库中的文档记录，来得知其内部信息的流动走向。分析师也同样可以用这个方法来审查自己的解决方案。这样细致的自查不仅能帮助我们找到可以提高的地方，还有助于更好地评定出较佳的实践方案。

每个人都面临着技术竞争。从战略上来说，这意味着投资机构可以通过投入内部资源来提高技术含量。事实上，人们也应该这么做，否则的话，人们只能在对企业长远利益进行全面分析之后才能做出投资决定。

从这个角度来看，我们很难反对技术革新。数据可能已经成为每次投资决策中最重要的依据，并且现在新的数据分析应用还在不断产生。技术革新的效率仍然有待提高，而不可预见的风险还在持续影响着我们的投资组合。

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