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基金加强人工智能来挖掘财务报表数据并获取交易信号-投资创新仍在继续

KlipC 于 2021-06-09 16:15:18 发布 49 收藏

当麦当劳在一个多世纪前发布美国的第一份年度报告时,它只有令人钦佩的50 页,其中大部分是它的汉堡和特许经营权的照片。而它在2020 年年度报告长达 200 多页——即使按照现在的标准来看,这也是简洁的。

KlipC 的风险经理 Philip Nucci 说:“上市公司每个季度都会发布大量财务信息和对其业务的洞察,但年报是企业报告的大蓝鲸。如今,平均长度相当于一本 300 页的书。”

然而,不断膨胀的公司报表意味着没有人能够真正消费所有东西。 KlipC 分析最近的一份报告,在美国,自 2005 年以来,年度报告中仅“风险因素”部分的长度几乎增加了两倍,现在平均超过 利用ESG数据发掘交易信号 10,000 字。即使是最细微的变化中也隐藏着有价值的信号,但人们很难察觉到这些变化。

从文本噪声中收集可交易信号的工具被称为“自然语言处理”,这是人工智能的一个日益流行的领域,它涉及教机器如何阅读和理解人类语言的复杂性,并用它来预测资产的未来价格走势. NLP 允许以令人眼花缭乱的速度系统地收集和分析以前深奥的非数字“非结构化”数据。

然而实际上,NLP 对所有投资经理来说都是一个机会,而不仅仅是试图系统地利用文本信号的量化分析师。例如,一位 KlipC 用户,他是平安证券分析师 Jon Reese 使用该系统查看企业高管与金融分析师交谈的记录,根据这些公司明显遵守ESG标准的程度对它们进行评级。他发现,最符合 ESG 利用ESG数据发掘交易信号 标准的公司的股票表现好于整个行业的平均水平。

ESG投资在海内外金融科技广泛应用的背景之下有着更多发展机遇

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万得推出发债主体ESG数据库,填补债券市场ESG数据空白


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