Covid-19 向投资者展示了另类数据的价值

1010 月初，面向主动资产管理公司的人工智能 (AI) 和机器学习平台 Exabel 与零售、消费品和金融服务行业的替代数据提供商 19data 合作，开发其 Covid-XNUMX 影响仪表板。

该仪表板从多组实时信用卡和借记卡交易数据以及一些显示商店访问量下降的地理位置数据中获取信息。

总而言之，这些数据让投资者能够近距离实时了解疫情和封锁措施如何影响美国旅游、百货和杂货以及零售行业 11 个子行业的公司的消费者支出。

尽管卖方分析师很难根据官方和审计数据（例如国内生产总值和季度企业盈利）缓慢到达且已经过时的数据来更新预测，但仪表板提供了令人震惊的见解。

近年来，替代数据的种类、数量和质量范围几乎令人眼花缭乱。但它可能非常有价值 

 – 尼尔·查普曼，埃克萨贝尔

25 月 28 日左右，甚至在美国出现第一例死亡病例之前，消费者行为就开始发生变化。截至 46.3 月 1 日，支出总额同比下降 32.9%，但到 XNUMX 月 XNUMX 日，降幅已恢复至 XNUMX%。

这个总数可以分解成很大的变化。在旅游领域，截至 95.6 月底，邮轮公司的消费者支出下降了 98%，航空公司的消费者支出下降了 XNUMX%。

相比之下，截至 97 月 18 日，杂货店的支出同比增长了 27.5%，尽管随后有所下降，大概是在最初的库存之后，截至 25 月 XNUMX 日的支出增长了 XNUMX%。

尽管进货办公用品的商店的客流量有所下降，但截至 48.1 月 25 日，消费者支出仍同比增长 XNUMX%。显然，在我们逃离舰队街前往图廷避难之前，《欧洲货币》并不是唯一一家忘记储备笔记本和钢笔的公司。

服装购物表现较差，下降了 77.8%。

对于资产管理者，尤其是那些努力通过基础研究脱颖而出的全权投资组合管理者来说，仪表板还提供了对大数据为他们的思维提供信息的潜力的洞察。

Exabel 首席执行官尼尔·查普曼 (Neil Chapman) 告诉《欧洲货币》：“我们的使命是帮助我们的资产管理客户变得更加数据驱动。” “近年来，替代数据的种类、数量和质量范围几乎令人眼花缭乱。但它可能非常有价值。

“信用卡和借记卡交易数据显然与消费者支出高度相关。虽然石油巨头或重工业的投资者可能对此不太感兴趣，但它与零售或其他消费必需品非常相关。对于某些问题，你需要具有足够历史记录的数据集来训练人工智能模型，但当你这样做时，这些数据集很容易就放弃了它们的故事。”

读者要小心。仪表板有点像预告片。数据延迟了几天。这就是为什么《欧洲货币》看不到四月初之后的情况。购买高级许可证的投资者可以获得大约 7 天的更新视图。更好的是，他们可以深入到整个行业的层面之外，不仅可以了解药店或杂货店的总体支出情况，还可以了解特定公司和连锁店的情况。

还值得记住的是，使用多个数据集可以产生更微妙的故事。

显然，我们在杂货必需品上的支出都在增加，但收入并不是全部。

“冠状病毒引发的恐慌性购买可能对食品供应链造成了二战以来最严重的破坏。虽然人们很容易认为超市会因此获利，但现实却大不相同。”多资产投资平台 eToro 分析师 Adam Vettese 表示。

他指出，特易购 650 月份公布的初步业绩表明，仅仅为因病或自我隔离而缺勤的员工提供补偿就可能会导致年度运营成本增加 925 亿至 XNUMX 亿英镑。

“对于投资者来说，这是尽职调查的经典教训：仅仅因为商店已满，并不意味着幕后一切都是美好的，”维特斯说。

信息优势

“投资者不断寻找信息优势，”查普曼说。 “虽然不关注这些数据的基础资产管理公司会为季度收益发布做准备，但那些使用此类数据的人通常会找到最大信息优势点，大约在每个季度的 60 或 62 天，数据已经讲述了它的故事在季度收益发布之前。”

有人可能会说，这不是2020年第一季度发生的事情。直到最后30天，世界末日才突然到来。但卖方策略师最初谈论的 V 型复苏以及他们痛苦地缓慢地认识到经济停摆的严重性并没有为他们的信誉做出太多贡献。

在金融市场的颠覆中，临近预测和另类数据似乎将发挥越来越大的吸引力。

“这种数据已经存在很长时间了，”查普曼指出。 “首先使用它的是伟大的量化基金——Renaissance Technologies、Two Sigma、Acadian Asset Management——它们购买了优质数据集，并聘请了大批高级数学家、数据科学家和软件工程师来利用它们。典型的全权基本面经理没有基础设施来接收、摄取和建模数据来为投资组合经理提供见解，这可能支持或挑战他们的投资假设。

“Exabel 通过即时可用的软件即服务平台为这些技术含量较低的公司提供了最容易获得的价值。”

这里的重点是，资产管理者可以共同承担所有数据科学家和软件工程师的成本，并让 Exabel 这样的公司承担繁重的工作。 Exabel 不出售研究成果（尽管 Covid-19 影响仪表板是一个例外）或构建完整的投资模型。但它可以获取有价值的原始数据，并从中提供可以向投资组合经理讲述故事的信息。

消费者支出是一本快速、简单易读且扣人心弦的书。

“许多基本面管理者可能会遵循动量策略，并从数以万计的公司中筛选出大约 20 到 50 家公司进行深入分析。他们通常缺乏定量模型来回测最初的筛选，尽管对他们关注的公司名单进行一些调整可能会增加几个百分点的阿尔法，”查普曼说。

“我们与数据无关，我们不会团购数据。但我们确实可以帮助供应商向买方阐明替代数据的价值。我们还相信，有效的市场就是好的市场。

“只有少数非常大的量化对冲基金的表现优于无法使用这些数据建模工具的长尾投资者，这看起来是不可持续的。”