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华尔街分析师的数据比分析更好卖?

http://finance.sina.com   2018年11月08日 04:55   华尔街日报

  华尔街分析师现在处理数据的方式与过去有所不同。

  多年来,投行一直在对公司利润、目标价和其他常见指标进行数据分析,以便客户利用这些资讯作出投资和交易决策。

  现在,投行从社交媒体人气、地理空间定位及其他非传统来源中提取数据。他们也越来越多地直接将自己的数据流提供给客户,而不再提供经常无人阅读的研究报告。

  这些变化是投行为提高客户对其庞大研究部门的兴趣并增加研究部门收入采取的最新策略。眼下投行的研究部门正奋力跟上市场形势的发展。长期以来,投行一直将研究报告作为提供给交易客户的一揽子服务的一部分,但现在许多客户要么在努力降低交易费用,要么更倾向于定量算法而非定性研究。在Street Contxt追踪的研究邮件中,第二季度只有约21%的邮件被打开。Street Contxt是一家分发和追踪华尔街内容的初创公司。

  瑞银(UBS Group AG)最近将其为研究业务组建的数据团队分拆为内部一个独立部门。研究分析师仍继续使用该服务,但现在客户也可以直接使用该服务。

  瑞银的这个部门名为Evidence Lab,其全球负责人Barry Hurewitz说:“数据被誉为新的石油,但需要有一个炼油厂。而我们就是数据的一体化炼厂。”

  该部门拥有数百名数据专家,他们处理数以千计的原始数据源,将其塑造成投资者可用的资讯。例如,该部门会为若干家保险商分析Glassdoor网站上的职场评价,以判断哪一家的核保员有可能流失。它还为Netflix Inc(NFLX)的剧集《卢克·凯奇》(Marvel‘s Luke Cage)追踪过谷歌搜索数据,发现第二季第一集播出时人们不太感兴趣。

  加入瑞银之前,Hurewitz曾供职于摩根士丹利(Morgan Stanley, MS),十多年以前,他在那里帮助创立了一个数据部门,现在名叫AlphaWise。

  AlphaWis如今雇用了逾100名数据科学家以及其他工程师,是摩根士丹利研究部门的组成部分。研究分析师利用它的分析服务和非传统数据来构建对行业的看法。

  在近期的一份研究报告中,摩根士丹利房地产投资分析师援引道路网络地图来判断哪些商场来自附近潜在客户的购买力较大,哪些较小,根据的是开车到商场花费的时间,而不只是简单的半径范围。这些分析师的理论是,人们会开车去相对较好的商场,但前提是商场之间的车程差在五分钟以内。

  摩根士丹利的数据资源目前在集团内部的共享程度越来越高,包括摩根士丹利的交易部门。该部门有专门的数据专家与客户合作。

  在汇丰控股有限公司(HSBC Holdings PLC, HSBC, 简称﹕汇丰控股),研究分析师近期使用软体来读取20,000份公司业绩电话会议记录文本,从中寻找趋势。

  例如,该软体可以精准确定管理人士在电话会上讨论业务困境的时间,并将其与“技术性困境”区别开来。汇丰控股正在探索如何继续运行该软体,以不断生成针对客户的提示资讯。

  不过,一些交易部门不想直接处理新型数据。问题之一是要验证相关数据不包含个人资讯。因为投行不想卷入社交媒体公司普遍面临的隐私争议问题。

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