"終局是創(chuàng)造更多個體高效輸出的投資平臺或團體。"

本文為IPO早知道原創(chuàng)

作者｜羅賓

信息和認知對投資來說哪一個更重要？我們認為這是有分類和適用場景的。上期文章中，我們提到過去幾年Buy and Hold策略是比較主流的，我們認為在此策略下認知更重要。但認知在不同公司的表達又是不同的，像對于可口可樂這樣的穿越周期的好公司，我們的認知不太需要高頻信息和數(shù)據(jù)去證實。而我們還認為，信息、數(shù)據(jù)在一些場景下跟認知同樣重要，甚至是認知本身。那么信息與數(shù)據(jù)是否真的會造成機構和機構之間的核心差異呢？

本期「WhatIf早知道」是IPO早知道和WhatIf聯(lián)合推出的專欄。「Whatlf」致力于打造信息協(xié)同網(wǎng)絡，提供充分閉環(huán)研究的商業(yè)信息和內(nèi)容，其背后支持者包括家族辦公室、資產(chǎn)管理機構、企業(yè)家、投資人、行業(yè)組織、CXO等。

在這個新的系列中，WhatIf首席信息官對他們的Portfolio或者投資歷史有至少12個月的閉環(huán)跟蹤，因此我們有信心他們的敘事信噪比高、閉環(huán)和系統(tǒng)不偏執(zhí)。

第二期主題為「信噪比的另一種解讀」。今天的敘事者是服務于國內(nèi)一二級市場的另類數(shù)據(jù)頭部企業(yè)百觀科技的創(chuàng)始人兼CEO陳沐，這位CEO原來也是投資行業(yè)的從業(yè)者。百觀科技提供另類數(shù)據(jù)產(chǎn)品和一站式的投資研究及商業(yè)分析解決方案，客戶主要包括國內(nèi)外大型對沖基金、主權基金、PE/VC、知名消費企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。今天，百觀科技將分享他們看到的信息和信噪比的變遷。

我們認為，所有的結構性變化，不是只是說和討論的，而是持續(xù)地運營、模擬，靜下心來認知這個世界，不是發(fā)一個朋友圈就好了，真正的結構化是在于我們怎么提高我們的大腦，不要只是交易、熱鬧。

以下為本文目錄,建議結合要點進行針對性閱讀

01:為什么在當下我們更要討論信噪比？

02:面對信噪比下降，要改變信息吸收、處理的方式

03:怎么用技術的方式提高信噪比？

04:現(xiàn)在大環(huán)境的情況和信噪比的工作

05:未來解決信噪比的方式的發(fā)展和影響

Q1：為什么在當下我們更要討論信噪比？

1、以往一二級投資機構的認知框架是尋找原始信息，去掉噪音，獲取信號，再去做投資決策。因為以前的信息量少，市場參與者也少，大家的工作流是看新聞、分析財報，人工處理這些信息。

2、數(shù)字化的進程使信息量膨脹，超過了現(xiàn)有的處理能力，很多機構自然地做了減法，但這又會導致信噪比下降。那么如果要維持像以往一樣的信噪比水準，要花更多的精力去分辨有效信息。

1）信息量膨脹，來源包括：基礎數(shù)據(jù)、政策動向、新聞媒體、公司溝通、專家訪談、市場調(diào)研、賣方信息、宏觀環(huán)境、社交媒體、另類數(shù)據(jù)。

-?另類數(shù)據(jù)是一種新的信息來源，現(xiàn)在各行各業(yè)的經(jīng)濟活動逐漸被數(shù)據(jù)捕捉到，有很大的數(shù)據(jù)挖掘價值。在另類數(shù)據(jù)服務使用上，美國比中國早了大概六七年。據(jù)我們看到的統(tǒng)計，美國有500多家另類數(shù)據(jù)廠商，覆蓋了近二十種數(shù)據(jù)類型，中國有100家左右的另類數(shù)據(jù)廠商，但中國另類數(shù)據(jù)的類型多達三四十種。

2）基金AUM變大、投資標的變多，所以要做的投資決策更多，基金對信息挖掘的要求變多。

3）信息之間口徑、時間點、角度都不一樣，也增加了處理難度。

4）收集信息的時間變長，要處理的不同來源信息之間對齊工作變多，而人的記憶容量也是有限的，如果按照現(xiàn)有的筆記、Excel、機構協(xié)作系統(tǒng)等處理方式，會讓專業(yè)投資者沒時間思考。

Q2：面對信噪比下降，要改變信息吸收、處理的方式

信噪比下降，解決辦法不是給信息做減法，因為很多有價值的信息確實蘊含在了新信息源里，如美團訂單量、Bilibili的付費會員數(shù)等另類數(shù)據(jù)，可以提前兩個月給到我們重要信號，這是我們必須去獲取的。另一個例子是教培行業(yè)，如果我們更早地去讀教育行業(yè)政策相關的文章，會發(fā)現(xiàn)教培行業(yè)很早以前就有逐步被監(jiān)管的可能。

所以，我們應該改變方法論，改變技術，提高信噪比。一些機構里有自己數(shù)據(jù)科學團隊，在國外這里的一個里程碑事件是Citadel曾招了前微軟COO成為Citadel Security的CEO。此外，BlackRock的阿拉丁系統(tǒng)現(xiàn)在已經(jīng)是它的核心業(yè)務線之一。

?Q3：怎么用技術的方式提高信噪比呢？

1、信息采集層面

1）場景化。投資機構自己決策在哪些環(huán)節(jié)擴大自己的信息來源，增加信噪比的效率。這些新信息的適用場景主要包括二級市場的idea generation和跟蹤研究、一級市場的deal sourcing、盡調(diào)、投后管理。

2）自動化。機構有自己的IT部門去自動化采集新的信息，或自己搭建數(shù)據(jù)中臺，或?qū)臃丈蹋笞詣踊扑托畔ⅰ?/p>

3）以終為始&以始為終。以始為終是要開放性地了解各種信息的來源、數(shù)據(jù)特點。而以終為始，是指要場景化建立自己的決策和認知框架，否則會被帶偏。在此基礎上，數(shù)據(jù)采集還要有迭代機制。

2、信息整理需要有結構化的思維。結構化處理是降噪的關鍵步驟，基金首先應有數(shù)據(jù)庫化思維，對研究的行業(yè)與公司做好標準化目錄索引，甚至以云端數(shù)據(jù)庫去為規(guī)?；臄?shù)據(jù)存儲、處理做準備。在此基礎上就可以用自動化工具找到投資時需要的信號。

3、認知框架的自動化。從數(shù)據(jù)中找到信號最關鍵是要找到關鍵指標。信號的提煉可以實現(xiàn)自動化，但基金在認知框架中要確立哪些指標來服務于自己的研究，包括：1）標準化的微觀指標；2）中觀指標；3）根據(jù)基金的策略建立的自己的宏觀北極星，如Ray Dalio宏觀指標分析框架、二級市場基金的大盤指標、一級市場的社會指標。根據(jù)各個基金的投資主題，他們關注的數(shù)據(jù)有差異。有了主觀認知框架，加上自動化，在數(shù)據(jù)決策系統(tǒng)中加減指標通過幾行代碼就可以達成了。

WhatIf信息官補充

認知的框架應該相對主動和靈活，正如芒格所說，在不同的場景中應該有不同模型去應用和迭代，比如在市場上升通道或者資金流動性較好時，各種另類數(shù)據(jù)和信息的處理是非常有效的，因為市場的映射會很有效，這些另類數(shù)據(jù)除了百觀上述的各種業(yè)務數(shù)據(jù)外，還有很多其他的定義和來源，比如美國部分量化基金會跟蹤部分投資人的13A披露，并加以處理，或者會關注一級市場的投資人的組合來形成一部分信息來源。

而在下行市場或者動蕩市場中，多維度的信息會顯得非常重要，尤其對于風控而言，比如最近1-2年，對政策和宏觀信息的系統(tǒng)化處理尤為重要。

政策：

-?國家級媒體包括包括人民網(wǎng)、新華網(wǎng)、央視網(wǎng)、中國日報等，各級部委也有自己的媒體

-?國際政策等可查看Bloomberg等聚合Portal

宏觀：

-?除Fed、PBoC政策外，還有ISM制造業(yè)數(shù)據(jù)、CPI數(shù)據(jù)等

-?此外部分資金方面數(shù)據(jù)可看投行PB交易數(shù)據(jù)、債券市場數(shù)據(jù)、期貨市場數(shù)據(jù)、空頭回補數(shù)據(jù)、國內(nèi)南下北上資金數(shù)據(jù)等

行業(yè)自身主要包括：

-?數(shù)據(jù)庫、行業(yè)協(xié)會

-?金融類：投行信息、Bloomberg等金融信息聚合平臺、金融類信息分發(fā)平臺

通常我們看到做得好的Hedge fund，都會針對一些策略沉淀信息和數(shù)據(jù)的workflow，過程中包括上述公開信息、另類數(shù)據(jù)、非結構化信息文本、內(nèi)部協(xié)作信息等。

專業(yè)的投資人是有自己的表達的，對行業(yè)的看法、對公司的偏好、對風險的理解、對成長的理解等都是需要很好的表達，這種表達遠遠不僅局限為我喜歡一個公司我要長期持有，而是背后的原因得表達更為重要。

這也是WhatIf在投資認知上的思考，簡單說一個公司是好公司已經(jīng)不足以表達了，更重要的是它在什么情況下、什么價格下是好公司。

4、如何用技術團隊實現(xiàn)降噪？基金會通過in-house招人、外包、用第三方產(chǎn)品這幾種方式結合來完成。我們發(fā)現(xiàn)大平臺的對沖基金管理規(guī)模在100億美元以上，更適合有一個健全的in-house數(shù)據(jù)科學團隊，并且跟第三方數(shù)據(jù)服務商合作；10億到100億美元規(guī)模的中型基金，需要一兩個內(nèi)部人員對接數(shù)據(jù)服務商，再使用外包團隊使自己的數(shù)據(jù)系統(tǒng)能運轉(zhuǎn)起來；更小的基金可以直接使用第三方服務商的服務。服務商的能力也在變強，未來也是可以實現(xiàn)內(nèi)部數(shù)據(jù)科學家的職能的。美國基金在使用另類數(shù)據(jù)服務商方面的滲透率較高，但中國目前只有頭部機構在嘗試使用。

5、行業(yè)案例與趨勢：一級市場在投后資產(chǎn)管理方面會比二級市場更加積極地運用數(shù)據(jù)去賦能它的被投公司。一級市場投后場景中，機構在控股被投公司后，需要用數(shù)據(jù)賦能公司的戰(zhàn)略決策。Blackstone曾向美國SEC報備，它會將被投公司的數(shù)據(jù)進行共享。再看國內(nèi)，高瓴控股百麗后也用數(shù)據(jù)去指導投后的數(shù)字化運營。

我們看到一些基金把自己的認知框架指標做了系統(tǒng)化評分標準。Iconic在對于SaaS的決策中，就將十幾個公司的關鍵指標做成benchmark，遇到新的公司就以benchmark作為參照，用關鍵指標的比對系統(tǒng)來做降噪處理。做這些比對時，將盡調(diào)標的的data pack放進系統(tǒng)里，幾個關鍵指標可以自動化地生成出來。

WhatIf信息官補充

在我們盡調(diào)基金的過程中，很多基金強調(diào)數(shù)據(jù)benchmark是沒有實際用處的，究其核心原因是“市場并非這么定價”；這里我們發(fā)現(xiàn)有兩類情況：嚴格遵守Benchmarking的機構，反向去不斷要求自己找到合適的投資方向和標的的，通常風險收益和穩(wěn)健度都比較好；堅持認知無法框架和benchmark化的機構，也有部分機構賺取了超額收益，同時，部分機構也因為追高損失了節(jié)奏，付出了“停滯期”。

在這個層面上，我們覺得投資以及類似的商業(yè)決策，確實是科學+藝術的結合，知道自己更偏科學，還是更偏藝術，輔助以適應自己系統(tǒng)的認知、決策設施，是更為重要的。

Q4：現(xiàn)在大環(huán)境的情況和信噪比的工作

1、市場環(huán)境的變化。中國走到了經(jīng)濟百年不遇的變局，政府在引導投資從to C走向to B、從線上走向線下。信息的大幅增加是不可逆的，決策的變量增多也越來越將大家拉回同一起跑線。

WhatIf信息官補充

我們將在第4期中，邀請一位新生代投資人，解析他在新的市場環(huán)境中，投資策略、投資哲學和方法論的變化，其中會涉及到主要的外部環(huán)境及變化。

2、修內(nèi)功的好時機。過去幾年，投資資金流動性很強，大家搶項目的時候根本沒時間去消化和沉淀。目前經(jīng)濟增速放緩，基金募資難更普遍，而且下決策做多、做空都比以往更難，我們還看到很多基金過去在運行的估值框架現(xiàn)在失效。但它們可以利用這個時候練好內(nèi)功，借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型把投資流程重新梳理，復盤、建立新機制和方法論。

Q5：未來解決信噪比的方式的發(fā)展和影響

信息的膨脹是不可逆趨勢。中國的統(tǒng)一要素市場中，數(shù)據(jù)是生產(chǎn)要素之一。從國外的NFT、區(qū)塊鏈、Web3看，很多物質(zhì)世界的事物也被數(shù)字化了。今后要降低投資研究的信噪比：

1、未來形態(tài)是人類與AI的結合。信息采集、處理甚至初步判斷都能由機器完成，但人的感性部分沒辦法被機器取代。

2、分布式?jīng)Q策與賦能。信噪比降低的終局是使每個分析師的產(chǎn)能更強，并且由于技術賦能，某個行業(yè)領域會出現(xiàn)更多小的團隊或平臺進行專業(yè)的資管；大平臺可以管理好更大的AUM，例如Bridgewater和Citadel都是系統(tǒng)性地管理更大的規(guī)模，單體的輸出效率也很高。