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专访华尔街见闻创始人吴晓鹏:我们为什么搞“ 发布时间:2020-09-25 07:29 

  凤凰网财经讯(彭彬)12月16日,由华尔街见闻和选股宝主办,森浦资讯协办的“点金石”分析师评选即将颁奖晚宴举行。

  为何华尔街见闻要举办分析师评选活动?华尔街见闻创始人吴晓鹏在接受凤凰网财经采访时表示,华尔街见闻一直强调更加贴近市场,更加贴近投资,为投资者提供更好的金融信息服务,而举办分析师评选活动也出于上述目的。

  吴晓鹏:华尔街见闻诞生之初的定位就是服务资本市场用户。这些年,我们一直在朝着这个方向努力。

  从国内首创7*24小时实时快讯开始,我们致力于为投资者用户提供快速、专业、全面的金融信息服务。高质量的快讯服务,使我们覆盖了大量的专业投资者。但我们并未止步,我们的服务形式一直在进行升级。比如我们推出的华尔街见闻订阅会员服务,每天围绕全球和A股市场的波动,在快讯服务上提供进一步的必读专业研究分析。

  这个会员服务体系的团队主要由买方金融机构从业者、明星卖方分析师、以及资深专业财经媒体人员构成,既有专业的金融研究背景,也有互联网传播基因。我们组建这样一个团队,也是希望从专业以及可读性两方面,为投资者用户提供最好的体验。

  我们成立了自己的原创团队,包括全天候科技团队,以及资管和金融机构报道团队。我们组建了见智公司研究团队,成员来自专业卖方及买方团队,对全球市场大公司进行深度的全覆盖、框架式的跟踪研究和分析报道。

  可以看到,我们的布局越来越全面。而这一系列的战略布局,都是来自同一个指导性的原则的:那就是更加贴近市场,更加贴近投资,为投资者提供更好的金融信息服务。

  而我们之所以要搞“点金石”评选,也是出于这个目的。分析师是这个市场重要的参与者,他们提供的服务是这个市场重要的信息组成部分。我们希望能够给投资者提供一个更加客观的参考平台,告诉他们,哪些分析师更值得信赖。

  凤凰网财经:这次评选活动采取了机构打分和量化模型相结合的方法,为什么要用这种方法呢?

  吴晓鹏:最初,我们内部也提出了几种不同的评选模式,既有买方投票,主观打分的模式,也有依靠量化模型,对分析师投资建议量化打分的模式。

  应该说,这些模式各有利弊,买方机构打分这种模式,已经存在了很多年了,影响力比较大。但最近几年,确实也出现了一些问题,比如买方投票搞得久了,就很容易出现“拉票”的行为。另外,少数大机构对评选结果的影响力逐渐增大,使得投票结果很容易偏离最初的目标。

  而纯粹依赖量化,也有自己的问题,很容易让分析师变得功利化,过度去追逐某些短期量化业绩指标,而忽视了对研究框架的深入探索。在卖方分析师提供的服务中,可量化评估的部分有限,想要全面的评估分析师的专业价值也有难度。纯量化模式小券商往往更容易突出。

  在权衡了各种方法后,最终,我们决定将这两种方式结合到一起,也就是,既有主观的机构打分,也有量化模型的打分,两个分值以一定的权重设置加总计分。通过这种方法,既反映了分析师的综合研究能力,也可以反映分析师投资建议的可参考性。

  目前市场中买方打分的模式影响力更大些,但这种评选结果,更多是买方机构所青睐的分析师类型,对中小投资者来说,他们更关注一些直接的东西,比如分析师的建议是不是能带来正收益,让自己跑赢大盘,跑赢CPI。我们就是想给投资者提供这样的渠道,让他们了解,这个市场中哪些分析师的观点更应该被关注。

  凤凰网财经:刚才提到的一些买方打分模式可能遇到的问题,点金石评选中也有买方打分,那有什么方法能避免这些么?

  吴晓鹏:这次评选活动,其实我们也做了很多尝试,比如,我们在买方机构的选择方面,采用了邀约制,我们一共邀请了近40家主动权益管理规模在100亿以上的机构,包括了大型公募基金、券商资管、保险资管,大型私募等。

  投票机构的名单是不对外公开的,所以,分析师候选人是不知道投票方名字的。而且,最终的选票采用了同票同权的计票方法,所以,不会出现投票结果向大机构倾斜这种情况。

  除了对这些评选规则的改进外,这次我们也引入了第三方平台,来扩大投票基数。

  这次,我们与森浦资讯合作完成了宏观和债券这两个奖项的评选,森浦资讯的用户包括货币经纪公司、银行、证券公司、基金公司等金融机构。在这次评选活动中,有近千名专业投资者参与,可以说,覆盖面是相当广的,这些投票人有着丰富的专业背景,他们的投票结果,更加真实的反映了市场对分析师的看法。

  在这里要强调的一点是,我们并不盲目追求投票人的数量,而是希望投票人能对他们投票的分析师有比较深入的了解后,再来投票。而不是盲目追求票数。如果选票是随大流投出的,意义不大,甚至可以说是“噪音”,是应该被排除掉的。

  未来我们也希望能和更多的机构来合作,让更多有专业背景的投资人来参与到我们的评选活动中,让评选能够更加客观的反映分析师的真实水平。

  吴晓鹏:我们的同事在这方面做了很多尝试,比如短期和长期的荐股成功次数、荐股成功率、绝对收益和相对收益模式、盈利预测值和真实值的差值等各种因子。然后从这些量化因子中,寻找出有效的因子,代入我们的量化模型中,按照一定的统计方法得到一个分值,然后再把这个分值和买方打分相加,从而得到最终的结果。

  这个量化模型的搭建原则有三个,第一个就是客观,纯粹的,毫无添加的客观,只要我们设定了一个规则,最终结果是什么就是什么,我们不会有任何的干预;第二个原则是预测性,比如分析师荐股之后,投资者买入后一段时间内赚钱了,再比如分析师给出了一个盈利预测,最终的实际盈利偏差有限,这些都是预测成功的例子;第三个原则是收益率原则,在这个量化模型中,会有一定的收益率门槛,对输出结果进行限制。在这三个原则的基础上,我们再去调试这个模型,使得输出更加均衡,更加真实客观。

  今年的统计中,我们追踪了大概62000份研究报告的内容,并对其中的关键信息进行了数据提取和分析。获得这些信息仅仅是第一步,后续还有很多数据清洗的工作,比如我们要将这数万份报告按照一定的规则分类,再去提取报告时点前后一段时间内的个股、大盘的走势,再以特定的方法进行量化指标的计算提取。

  为了让结果更加精准,我们还排除了停牌股、新股和次新股,并对不同机构给出的投资建议进行了均一化处理,通过这种方式,保证了输入数据的精度。我们这次参与评选的30个行业,都是通过这样的方式,计算出最终的评奖结果的。



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