Covid-19는 투자자에게 대체 데이터의 가치를 보여줍니다

1010월 초 활성 자산 관리자를 위한 인공 지능(AI) 및 기계 학습 플랫폼인 Exabel은 소매, 소비재 및 금융 서비스 산업에 대한 대체 데이터 제공업체인 19data와 제휴하여 Covid-XNUMX 영향력을 개발했습니다. 계기반.

대시보드는 여러 라이브 신용 카드 및 직불 카드 거래 데이터 집합과 매장 방문 감소를 보여주는 일부 지리적 위치 데이터에서 정보를 가져옵니다.

이를 종합하면 투자자들은 팬데믹과 봉쇄가 여행, 일반 상품, 식료품, 소매 산업의 11개 하위 부문에 있는 기업의 미국 소비자 지출에 어떤 영향을 미쳤는지 실시간에 가까운 통찰력을 얻을 수 있습니다.

매도 측 분석가가 GDP 및 분기별 기업 수익과 같이 더디게 도착하고 이미 구식이 된 공식 및 감사 수치를 기반으로 예측을 업데이트하는 데 어려움을 겪고 있는 동안 대시보드는 놀라운 통찰력을 제공합니다.

최근 몇 년 동안 대체 데이터의 환경은 그 다양성, 수량 및 매우 광범위한 품질 면에서 거의 당혹스러워졌습니다. 그러나 그것은 매우 가치있을 수 있습니다 

 - 닐 채프먼, 엑사벨

소비자 행동은 미국에서 첫 사망이 발생하기 전인 25월 28일경부터 변화하기 시작했습니다. 46.3월 1일까지 총지출은 전년 대비 32.9% 감소했지만 XNUMX월 XNUMX일에는 XNUMX% 감소로 회복되었습니다.

그 집계 숫자는 다양한 변형으로 나뉩니다. 여행 부문에서 95.6월 말까지 크루즈 회사는 소비자 지출이 98% 감소했고 항공사는 XNUMX% 감소했습니다.

대조적으로, 식료품점은 97월 18일까지 전년 동기 대비 지출이 27.5% 증가했지만, 초기 비축 이후 감소하여 25월 XNUMX일 현재 XNUMX% 증가했습니다.

사무용품을 비축하는 매장 방문 횟수가 감소하는 동안에도 소비자 지출은 48.1월 25일까지 전년 대비 XNUMX% 증가했습니다. 우리가 Fleet Street를 떠나 투팅으로 대피하기 전에 노트북과 펜을 비축하는 것을 잊은 것은 Euromoney만이 아니었습니다.

의류 쇼핑은 77.8% 감소했습니다.

자산 관리자, 특히 펀더멘탈 리서치를 통해 자신을 구별하기 위해 노력하는 임의 포트폴리오 관리자의 경우 대시보드는 빅 데이터가 자신의 생각을 알릴 수 있는 가능성에 대한 통찰력도 제공합니다.

Exabel의 CEO인 Neil Chapman은 Euromoney에 “우리의 임무는 자산 관리 고객이 데이터 중심이 되도록 돕는 것입니다. “최근 몇 년 동안 대체 데이터의 환경은 그 다양성, 수량 및 매우 광범위한 품질 면에서 거의 당혹스러워졌습니다. 그러나 그것은 매우 가치가 있을 수 있습니다.

“신용 카드 및 직불 카드 거래 데이터는 분명히 소비자 지출과 높은 상관관계가 있습니다. 이는 석유 메이저나 중공업 투자자들에게는 별 관심이 없을 수 있지만 소매업이나 기타 필수 소비재에는 매우 관련이 있습니다. 일부 문제의 경우 AI 모델을 교육하기에 충분한 이력이 있는 데이터 세트가 필요하지만 이러한 데이터 세트를 수행할 때 스토리를 매우 쉽게 포기합니다.”

독자 여러분 조심하세요. 대시보드는 일종의 티저입니다. 데이터는 며칠 지연되어 들어옵니다. Euromoney가 XNUMX월 초를 넘어 볼 수 없는 이유입니다. 프리미엄 라이선스에 대해 비용을 지불하는 투자자는 약 XNUMX일 더 최신 보기를 얻을 수 있습니다. 더 좋은 점은 전체 부문 수준을 넘어 드릴다운하고 약국이나 식료품점에 대한 지출이 일반적으로 어떻게 전개되고 있는지 뿐만 아니라 특정 회사와 체인에서 무슨 일이 일어나고 있는지 볼 수 있다는 것입니다.

여러 데이터 세트를 사용하면 더 미묘한 이야기가 나올 수 있다는 점도 기억할 가치가 있습니다.

우리 모두가 식료품의 필수품에 더 많은 돈을 쓰고 있는 것이 분명해 보이지만 수익이 전체 그림은 아닙니다.

“코로나 바이러스로 인한 공황 구매는 아마도 XNUMX차 세계 대전 이후 식품 공급망에 가장 큰 혼란을 야기했을 것입니다. 결과적으로 슈퍼마켓이 돈을 벌고 있다고 가정하기 쉽지만 현실은 매우 다릅니다.”라고 다중 자산 투자 플랫폼 eToro의 애널리스트 Adam Vettese는 말합니다.

그는 650월에 Tesco에서 발표한 예비 결과 발표를 지적했는데, 이는 질병이나 자가격리로 인한 결근 직원을 충당하는 것만으로도 연간 운영 비용이 925억 XNUMX천만 파운드에서 XNUMX억 XNUMX천 XNUMX백만 파운드 증가할 수 있음을 시사합니다.

Vettese는 "투자자들에게 이것은 실사에 대한 고전적인 교훈입니다. 매장이 가득 찼다고 해서 모든 것이 이면에서 장밋빛이라는 의미는 아닙니다."라고 말합니다.

정보 이점

Chapman은 “투자자들은 지속적으로 정보 이점을 찾고 있습니다. "이 데이터에 주의를 기울이지 않는 펀더멘탈 자산 운용사는 분기별 수익 발표를 준비하지만, 이러한 종류의 데이터를 사용하는 사람들은 일반적으로 데이터가 자신의 이야기를 말해주는 분기의 약 60일 또는 62일에 최대 정보 이점을 찾습니다. 분기 실적 발표를 앞두고 있다”고 말했다.

2020년 30분기에 일어난 일이 아니라고 주장할 수도 있습니다. 아마겟돈이 갑자기 도래한 것은 불과 지난 XNUMX일이었습니다. 그러나 매도 측 전략가들은 V자형 회복에 대한 초기 이야기와 경제 셧다운의 심각성에 대한 고통스러울 정도로 느린 인식으로 그들의 신뢰성을 위해 많은 일을 하지 않았습니다.

이러한 금융 시장의 전복 속에서 Nowcasting 및 대체 데이터는 점점 더 매력을 발휘할 것으로 보입니다.

Chapman은 "이러한 종류의 데이터는 오랫동안 존재해 왔습니다."라고 지적합니다. “최초로 이를 사용한 것은 고급 수학자, 데이터 과학자 및 소프트웨어 엔지니어 군대를 고용하여 고급 데이터 세트를 구입하고 활용하기 위해 르네상스 테크놀로지, 투 시그마, Acadian 자산 관리와 같은 훌륭한 퀀트 펀드였습니다. 일반적인 재량 펀더멘탈 매니저는 투자 가설을 뒷받침하거나 도전할 수 있는 통찰력을 포트폴리오 매니저에게 제공하기 위해 데이터를 수신, 수집 및 모델링할 인프라가 없습니다.

"Exabel은 즉시 사용할 수 있는 SaaS(Software-as-a-Service) 플랫폼을 통해 가장 접근하기 쉬운 가치를 제공합니다."

여기서의 주장은 자산 관리자가 모든 데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어의 비용을 상호화하고 Exabel과 같은 회사가 무거운 작업을 수행하도록 할 수 있다는 것입니다. Exabel은 Covid-19 영향 대시보드는 예외이지만 연구를 판매하거나 완전한 투자 모델을 구축하지 않습니다. 그러나 귀중한 원시 데이터를 가져와서 포트폴리오 관리자에게 이야기할 수 있는 정보를 제공할 수 있습니다.

소비자 지출은 빠르고 쉽게 읽을 수 있고 지금 당장은 꽤 관심을 끄는 것입니다.

“예를 들어 많은 펀더멘털 매니저들이 모멘텀 전략을 따를 수 있고 수만 개의 회사에서 20~50개 정도를 선별하여 심도 있게 분석할 수 있습니다. 그들이 집중하는 회사 목록을 약간 조정하면 몇 퍼센트의 알파가 추가될 수 있지만 초기 심사를 뒷받침할 정량적 모델이 부족한 경우가 많습니다.”라고 Chapman은 말합니다.

“우리는 데이터에 구애받지 않으며 구매 데이터를 그룹화하지 않습니다. 그러나 우리는 공급업체가 대체 데이터의 가치를 구매 측에 명확하게 설명하도록 돕는 역할을 합니다. 또한 우리는 효율적인 시장이 좋은 시장이라고 믿습니다.

"이러한 데이터 모델링 도구에 액세스할 수 없는 투자자의 롱테일을 능가하는 매우 큰 양적 헤지 펀드 몇 개만 보유하는 것은 지속 가능해 보이지 않습니다."