Covid-19向投資者展示替代數據的價值

1010 月初，面向主動資產管理公司的人工智能 (AI) 和機器學習平台 Exabel 與零售、消費品和金融服務行業的替代數據提供商 19data 合作，開發其 Covid-XNUMX 影響儀表板。

該儀表板從多組實時信用卡和借記卡交易數據以及一些顯示商店訪問量下降的地理位置數據中獲取信息。

總而言之，這些數據讓投資者能夠近距離實時了解疫情和封鎖措施如何影響美國旅遊、百貨和雜貨以及零售行業 11 個子行業的公司的消費者支出。

儘管賣方分析師很難根據官方和審計數據（例如國內生產總值和季度企業盈利）緩慢到達且已經過時的數據來更新預測，但儀表板提供了令人震驚的見解。

近年來，替代數據的種類、數量和質量範圍幾乎令人眼花繚亂。 但它可能非常有價值 

  -  尼爾·查普曼，埃克薩貝爾

25 月 28 日左右，甚至在美國出現第一例死亡病例之前，消費者行為就開始發生變化。 截至 46.3 月 1 日，支出總額同比下降 32.9%，但到 XNUMX 月 XNUMX 日，降幅已恢復至 XNUMX%。

這個總數可以分解成很大的變化。 在旅遊領域，截至 95.6 月底，郵輪公司的消費者支出下降了 98%，航空公司的消費者支出下降了 XNUMX%。

相比之下，截至 97 月 18 日，雜貨店的支出同比增長了 27.5%，儘管隨後有所下降，大概是在最初的庫存之後，截至 25 月 XNUMX 日的支出增長了 XNUMX%。

儘管進貨辦公用品的商店的客流量有所下降，但截至 48.1 月 25 日，消費者支出仍同比增長 XNUMX%。顯然，在我們逃離艦隊街前往圖廷避難之前，《歐洲貨幣》並不是唯一一家忘記儲備筆記本和鋼筆的公司。

服裝購物表現較差，下降了 77.8%。

對於資產管理者，尤其是那些努力通過基礎研究脫穎而出的全權投資組合管理者來說，儀表板還提供了對大數據為他們的思維提供信息的潛力的洞察。

Exabel 首席執行官尼爾·查普曼 (Neil Chapman) 告訴《歐洲貨幣》：“我們的使命是幫助我們的資產管理客戶變得更加數據驅動。” “近年來，替代數據的種類、數量和質量範圍幾乎令人眼花繚亂。 但它可能非常有價值。

“信用卡和借記卡交易數據顯然與消費者支出高度相關。 雖然石油巨頭或重工業的投資者可能對此不太感興趣，但它與零售或其他消費必需品非常相關。 對於某些問題，你需要具有足夠歷史記錄的數據集來訓練人工智能模型，但當你這樣做時，這些數據集很容易就放棄了它們的故事。”

讀者要小心。 儀表板有點像預告片。 數據延遲了幾天。 這就是為什麼《歐洲貨幣》看不到四月初之後的情況。 購買高級許可證的投資者可以獲得大約 XNUMX 天的更新視圖。 更好的是，他們可以深入到整個行業的層面之外，不僅可以了解藥店或雜貨店的總體支出情況，還可以了解特定公司和連鎖店的情況。

還值得記住的是，使用多個數據集可以產生更微妙的故事。

顯然，我們在雜貨必需品上的支出都在增加，但收入並不是全部。

“冠狀病毒引發的恐慌性購買可能對食品供應鏈造成了二戰以來最嚴重的破壞。 雖然人們很容易認為超市會因此獲利，但現實卻大不相同。”多資產投資平台 eToro 分析師 Adam Vettese 表示。

他指出，Tesco 650 月份公佈的初步業績表明，僅僅為因病或自我隔離而缺勤的員工提供補償就可能會導致年度運營成本增加 925 億至 XNUMX 億英鎊。

“對於投資者來說，這是盡職調查的經典教訓：僅僅因為商店已滿，並不意味著幕後一切都是美好的，”維特斯說。

信息優勢

“投資者不斷尋找信息優勢，”查普曼說。 “雖然不關注這些數據的基礎資產管理公司會為季度收益發布做準備，但那些使用此類數據的人通常會找到最大信息優勢點，大約在每個季度的 60 或 62 天，數據已經講述了它的故事在季度收益發布之前。”

有人可能會說，這不是2020年第一季度發生的事情。直到最後30天，世界末日才突然到來。 但賣方策略師最初談論的 V 型複蘇以及他們痛苦地緩慢地認識到經濟停擺的嚴重性並沒有為他們的信譽做出太多貢獻。

在金融市場的顛覆中，臨近預測和另類數據似乎將發揮越來越大的吸引力。

“這種數據已經存在很長時間了，”查普曼指出。 “首先使用它的是偉大的量化基金——Renaissance Technologies、Two Sigma、Acadian Asset Management——它們購買了優質數據集，並聘請了大批高級數學家、數據科學家和軟件工程師來利用它們。 典型的全權基本面經理沒有基礎設施來接收、攝取和建模數據來為投資組合經理提供見解，這可能支持或挑戰他們的投資假設。

“Exabel 通過即時可用的軟件即服務平台為這些技術含量較低的公司提供了最容易獲得的價值。”

這裡的重點是，資產管理者可以共同承擔所有數據科學家和軟件工程師的成本，並讓 Exabel 這樣的公司承擔繁重的工作。 Exabel 不出售研究成果（儘管 Covid-19 影響儀表板是一個例外）或構建完整的投資模型。 但它可以獲取有價值的原始數據，並從中提供可以向投資組合經理講述故事的信息。

消費者支出是一本快速、簡單易讀且扣人心弦的書。

“許多基本面管理者可能會遵循動量策略，並從數以萬計的公司中篩選出大約 20 到 50 家公司進行深入分析。 他們通常缺乏定量模型來回測最初的篩選，儘管對他們關注的公司名單進行一些調整可能會增加幾個百分點的阿爾法，”查普曼說。

“我們與數據無關，我們不會團購數據。 但我們確實可以幫助供應商向買方闡明替代數據的價值。 我們還相信，有效的市場就是好的市場。

“只有少數非常大的量化對沖基金的表現優於無法使用這些數據建模工具的長尾投資者，這看起來是不可持續的。”