कोविद -19 वैकल्पिक डेटा के निवेशकों को मूल्य दिखाता है

अप्रैल की शुरुआत में, सक्रिय परिसंपत्ति प्रबंधकों के लिए एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म, एक्साबेल ने अपने कोविड-1010 प्रभाव को विकसित करने के लिए, खुदरा, उपभोक्ता पैकेज्ड सामान और वित्तीय सेवा उद्योगों के लिए एक वैकल्पिक डेटा प्रदाता, 19डेटा के साथ साझेदारी की। डैशबोर्ड.

डैशबोर्ड लाइव क्रेडिट और डेबिट कार्ड लेनदेन डेटा के कई सेटों के साथ-साथ कुछ जियोलोकेशन डेटा से जानकारी प्राप्त करता है जो स्टोर पर घटती विज़िट दिखाता है।

कुल मिलाकर, ये निवेशकों को वास्तविक समय में यह जानकारी देते हैं कि महामारी और लॉकडाउन ने अमेरिका में यात्रा, सामान्य माल और किराना और खुदरा उद्योगों के 11 उप-क्षेत्रों की कंपनियों में उपभोक्ता खर्च को कैसे प्रभावित किया है।

जबकि सेल-साइड विश्लेषक जीडीपी और त्रैमासिक कॉर्पोरेट आय जैसे आधिकारिक और ऑडिट किए गए आंकड़ों के आधार पर धीमी गति से आने वाले और पहले से ही पुराने होने वाले अनुमानों को अपडेट करने के लिए संघर्ष करते हैं, डैशबोर्ड गहन अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।

हाल के वर्षों में, वैकल्पिक डेटा का परिदृश्य अपनी विविधता, मात्रा और गुणवत्ता की बहुत विस्तृत श्रृंखला में लगभग आश्चर्यजनक हो गया है। लेकिन यह बहुत मूल्यवान हो सकता है 

 - नील चैपमैन, एक्साबेल

अमेरिका में पहली मौत से पहले ही 25 फरवरी के आसपास उपभोक्ता व्यवहार में बदलाव आना शुरू हो गया था। 28 मार्च तक, खर्च में साल-दर-साल कुल मिलाकर 46.3% की गिरावट देखी जा रही थी, हालाँकि 1 अप्रैल तक, इसमें 32.9% की गिरावट दर्ज की गई थी।

वह समग्र संख्या व्यापक विविधताओं में टूट जाती है। यात्रा क्षेत्र में, मार्च के अंत तक, क्रूज़ कंपनियां उपभोक्ता खर्च में 95.6% की गिरावट दिखा रही थीं और एयरलाइंस 98% की गिरावट दिखा रही थीं।

इसके विपरीत, किराने की दुकानों ने 97 मार्च तक साल-दर-साल खर्च में 18% की वृद्धि दिखाई, हालांकि बाद में इसमें गिरावट आई, संभवतः प्रारंभिक भंडारण के बाद, 27.5 मार्च को 25% की वृद्धि देखी गई।

यहां तक ​​​​कि जब कार्यालय की आपूर्ति का स्टॉक करने वाली दुकानों की यात्रा कम हो गई, तब भी 48.1 मार्च तक उपभोक्ता खर्च बढ़कर 25% हो गया। स्पष्ट रूप से यूरोमनी अकेली नहीं थी जो फ्लीट स्ट्रीट से टूटिंग में शरण लेने के लिए भागने से पहले नोटबुक और पेन का स्टॉक करना भूल गई थी।

कपड़ों की खरीदारी कम अच्छी रही, 77.8% की गिरावट।

परिसंपत्ति प्रबंधकों के लिए, और विशेष रूप से विवेकाधीन पोर्टफोलियो प्रबंधकों के लिए जो मौलिक अनुसंधान के माध्यम से खुद को अलग करने का प्रयास करते हैं, डैशबोर्ड उनकी सोच को सूचित करने के लिए बड़े डेटा की क्षमता के बारे में एक अंतर्दृष्टि भी प्रदान करता है।

एक्साबेल के मुख्य कार्यकारी नील चैपमैन ने यूरोमनी को बताया, "हमारा मिशन हमारे परिसंपत्ति प्रबंधन ग्राहकों को अधिक डेटा संचालित बनने में मदद करना है।" “हाल के वर्षों में, वैकल्पिक डेटा का परिदृश्य अपनी विविधता, मात्रा और गुणवत्ता की बहुत विस्तृत श्रृंखला में लगभग आश्चर्यजनक हो गया है। लेकिन यह बहुत मूल्यवान हो सकता है.

“क्रेडिट और डेबिट कार्ड लेनदेन डेटा स्पष्ट रूप से उपभोक्ता खर्च से अत्यधिक सहसंबद्ध है। और जबकि यह तेल की बड़ी कंपनियों या भारी उद्योग में निवेशकों के लिए ज्यादा दिलचस्पी का विषय नहीं हो सकता है, यह खुदरा या अन्य उपभोक्ता स्टेपल के लिए बहुत प्रासंगिक है। कुछ समस्याओं के लिए आपको एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त इतिहास वाले डेटासेट की आवश्यकता होती है, लेकिन जब आप ऐसा करते हैं तो वे डेटा सेट अपनी कहानी काफी आसानी से छोड़ देते हैं।'

पाठक सावधान रहें. डैशबोर्ड एक टीज़र जैसा है। डेटा कई दिनों के अंतराल से आता है। यही कारण है कि यूरोमनी अप्रैल की शुरुआत से आगे नहीं देख पा रही है। जो निवेशक प्रीमियम लाइसेंस के लिए भुगतान करते हैं उन्हें लगभग सात दिनों तक अधिक अद्यतन दृश्य मिलता है। इससे भी बेहतर, वे समग्र क्षेत्र के स्तर से आगे जाकर यह देखते हैं कि सामान्य रूप से फार्मेसियों या किराने की दुकानों के लिए खर्च कैसे हो रहा है, बल्कि यह भी देखते हैं कि विशिष्ट कंपनियों और श्रृंखलाओं में क्या हो रहा है।

यह भी याद रखने योग्य है कि एकाधिक डेटा सेट का उपयोग करने से अधिक सूक्ष्म कहानियाँ सामने आ सकती हैं।

यह स्पष्ट प्रतीत होता है कि हम सभी किराने के सामान से लेकर आवश्यक वस्तुओं पर अधिक खर्च कर रहे हैं, लेकिन राजस्व पूरी तस्वीर नहीं है।

“कोरोनोवायरस-प्रेरित घबराहट की खरीदारी ने द्वितीय विश्व युद्ध के बाद से खाद्य आपूर्ति श्रृंखलाओं में शायद सबसे बड़ा व्यवधान पैदा किया है। हालांकि यह मान लेना आसान होगा कि इसके परिणामस्वरूप सुपरमार्केट नकद कमा रहे थे, वास्तविकता बहुत अलग है,'' मल्टी-एसेट इन्वेस्टमेंट प्लेटफॉर्म ईटोरो के विश्लेषक एडम वेट्टेस कहते हैं।

वह अप्रैल में टेस्को की प्रारंभिक परिणामों की घोषणा की ओर इशारा करते हैं, जो बताता है कि बीमारी या आत्म-अलगाव के कारण अनुपस्थित कर्मचारियों के लिए कवर करने से वार्षिक परिचालन लागत में £650 मिलियन और £925 मिलियन के बीच का इजाफा हो सकता है।

वेत्से कहते हैं, "निवेशकों के लिए, यह उचित परिश्रम का एक उत्कृष्ट सबक है: सिर्फ इसलिए कि स्टोर भरे हुए हैं इसका मतलब यह नहीं है कि पर्दे के पीछे सब कुछ अच्छा है।"

सूचना लाभ

चैपमैन कहते हैं, "निवेशक लगातार सूचना लाभ की तलाश में रहते हैं।" "जबकि मौलिक परिसंपत्ति प्रबंधक जो इस डेटा पर ध्यान नहीं दे रहे हैं, वे तिमाही आय जारी करने की तैयारी कर रहे हैं, इस प्रकार के डेटा का उपयोग करने वालों को आमतौर पर अधिकतम सूचना लाभ का एक बिंदु मिलता है, लगभग 60 या 62 दिन एक तिमाही में, जहां डेटा अपनी कहानी बताता है तिमाही आय जारी होने से पहले।”

कोई यह तर्क दे सकता है कि 2020 की पहली तिमाही में ऐसा नहीं हुआ था। यह केवल पिछले 30 दिनों में था जब आर्मगेडन अचानक आया था। लेकिन बिकवाली के रणनीतिकारों ने वी-आकार की रिकवरी की अपनी शुरुआती चर्चा और आर्थिक शटडाउन की भयावहता के बारे में अपने दर्दनाक धीमी गति से अहसास के साथ अपनी विश्वसनीयता के लिए बहुत कुछ नहीं किया है।

वित्तीय बाजारों में इस उलटफेर के बीच नाउकास्टिंग और वैकल्पिक डेटा का आकर्षण बढ़ता दिख रहा है।

चैपमैन बताते हैं, "इस तरह का डेटा काफी समय से मौजूद है।" “इसका उपयोग करने वाले पहले महान क्वांट फंड थे - पुनर्जागरण टेक्नोलॉजीज, टू सिग्मा, एकेडियन एसेट मैनेजमेंट - जिन्होंने प्रीमियम डेटासेट खरीदे और उनका उपयोग करने के लिए उन्नत गणितज्ञों, डेटा वैज्ञानिकों और सॉफ्टवेयर इंजीनियरों की सेनाओं को काम पर रखा। आपके विशिष्ट विवेकाधीन मौलिक प्रबंधक के पास पोर्टफोलियो प्रबंधकों को अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए डेटा प्राप्त करने, निगलने और मॉडल करने के लिए वह बुनियादी ढांचा नहीं है, जो उनकी निवेश परिकल्पनाओं का समर्थन या चुनौती दे सकता है।

"यह इन कम-तकनीकी फर्मों के लिए है कि एक्साबेल तुरंत उपलब्ध सॉफ़्टवेयर-ए-ए-सर्विस प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से सबसे सुलभ मूल्य प्रदान करता है।"

यहां मुद्दा यह है कि संपत्ति प्रबंधक उन सभी डेटा वैज्ञानिकों और सॉफ्टवेयर इंजीनियरों की लागतों को पारस्परिक कर सकते हैं और एक्साबेल जैसी कंपनियों को भारी भार उठाने दे सकते हैं। एक्साबेल अनुसंधान नहीं बेचता है - हालांकि कोविड-19 प्रभाव डैशबोर्ड एक अपवाद है - या संपूर्ण निवेश मॉडल का निर्माण नहीं करता है। लेकिन यह मूल्यवान कच्चा डेटा ले सकता है और उससे ऐसी जानकारी प्रस्तुत कर सकता है जो पोर्टफोलियो प्रबंधकों को एक कहानी बता सकती है।

उपभोक्ता खर्च पढ़ने में त्वरित और आसान है और अभी काफी मनोरंजक है।

“कई बुनियादी प्रबंधक, मान लीजिए, एक गति रणनीति का पालन कर सकते हैं और हजारों कंपनियों के ब्रह्मांड से शायद 20 से 50 तक स्क्रीन कर सकते हैं, जिसका वे बहुत गहराई से विश्लेषण करते हैं। चैपमैन का कहना है, ''उनके पास प्रारंभिक स्क्रीनिंग का समर्थन करने के लिए अक्सर एक मात्रात्मक मॉडल का अभाव होता है, भले ही जिन कंपनियों पर वे ध्यान केंद्रित करते हैं, उनकी सूची में कुछ बदलाव अल्फा के कई प्रतिशत अंक जोड़ सकते हैं।''

“हम डेटा अज्ञेयवादी हैं और हम समूह में डेटा नहीं खरीदते हैं। लेकिन विक्रेताओं को खरीद पक्ष के लिए वैकल्पिक डेटा के मूल्य को स्पष्ट करने में मदद करने में हमारी भूमिका है। और हम यह भी मानते हैं कि कुशल बाज़ार अच्छे बाज़ार होते हैं।

"केवल कुछ बहुत बड़े मात्रात्मक हेज फंडों का इन डेटा मॉडलिंग टूल तक पहुंच के बिना निवेशकों की लंबी पूंछ से बेहतर प्रदर्शन करना टिकाऊ नहीं दिखता है।"