經濟

基金經理巡禮 系列之五
下一篇
上一篇

高盛劉慧賢:大數據優勢 長期跑贏關鍵

【明報專訊】在互聯網盛行的年代,每一小時,全球就發出了85億個電郵、2160萬條Twitter發文及1.44億個Google搜尋。所謂「大數據」,是透過科技去分析巨量的資訊,從而作出更準確全面的觀察、追蹤甚至預測。從基金管理的角度,利用大數據去捕捉投資機會,是一門藝術。高盛資產管理部量化投資策略團隊亞太區(日本除外)主管劉慧賢管理高盛的量化投資團隊逾16年,她深信「資訊上的優勢,是長期跑贏市場的重要關鍵」。

細微數據加起來影響很大

劉慧賢表示,高盛採用量化投資策略已經接近30年,即透過收集、整理及分析數據,建立投資模型,根據模型作出投資選擇。而近10年開始,該行進行大數據分析,即除了分析企業財務報表或股價走勢等傳統數據外,再分析大量其他相關的資訊。現時,高盛針對近13000隻股票,利用人工智能,每隻股票分析超過100種數據,有的甚至超過200種,「每一種數據都是微不足道,但加起來就有很大的影響」。

4種大數據 建投資模型

 具體而言,該行把大數據分為四大種類。首先是能了解到一家企業是否有高質素營運模式的數據,她舉例稱,分析零售行業,可以透過網頁點擊率、信用卡交易甚至停車場的衛星圖像,去了解其盈利趨勢。例如從該行的歷史數據可以看到,若企業的網頁點擊次數上升,其盈利亦會在未來有相應增長。

第二種大數據,是用以尋找基本因素被低估的企業,劉慧賢指出,有許多東西是財務報表沒有告訴大家的。例如銀行一般會披露整體呆壞帳數字,但該行會更深入地找出每家分行的壞帳,從而構建出更完整的畫面。

至於第三種大數據,則用以分析行業趨勢,包括找出與該企業相關的公司,或嘗試勾畫出整個產業鏈,再從這些相關的公司去分析目標公司的現狀。

第四種大數據是分析市場氣氛,高盛發現,當賣方分析員普遍看好的時候,大市快將見頂。該行更會利用人工智能,透過機器學習,紀錄和分析每一個分析員的慣有字眼及語氣,以判斷是偏向樂觀還是悲觀。這方法亦慢慢套在分析新聞報道及企業管理層的問答用語。

劉慧賢表示,建立量化投資模型,最難在於開頭,每一項數據都要經過漫長討論才決定是否加入模型中,以及佔多少權重;另外,如何取得這些資訊及驗證數據真偽,亦很考工夫。不過經過10年努力,她相信該行已在量化投資領域建立了一定優勢,亦開始帶來回報(見另稿)。

明報記者 廖毅然

[基金經理巡禮 系列之五]

相關字詞﹕基金經理 量化投資 人工智能 大數據 高盛

上 / 下一篇新聞