这是一个近乎一致的结论：在投资环境中，信息越来越普遍存在，挖掘量化数据的资产管理人员将在找到更高的回报时获得更好的镜头。
“向您的进程引入数据只能为您提供优势，”纽约的DataDisruct Company Service会议在纽约的DataDisruct Data Proviness会议上的Tammer Kamel，Namedl Kamel，创始人兼首席执行官表示，“纽约的DataDisruct Company Services会议。Kamel是四个专家组的谈话之一，题为“机器的崛起”，讨论了复杂的财务数据，通常是由机器学习的形式，对投资组合经理变得越来越重要。
Reorg Research的创始人兼首席执行官Kent Collier，在小组中解释了人类判断仍在应用数据中发挥作用。Reorg Research在破产案件中提交项目时提供电子邮件警报，这允许订阅者在公司投资时快速移动。但该公司还聘请了记者和分析师根据申请人为客户提供情报。
在小组的研究和分析公司M科学首席执行官Michael Marrale表示，拥有内部数据科学家的对冲基金在市场上迈克尔Marrale表示，介绍了alpha正在进行数据中的进一步证据。
“数据利用对于任何种类的性能都是必要的，即使在这个阶段的基准性能也是基准性能，但它只是增加，这只是增加，”Marrale说。
但数据集没有无休止的alpha-产生能力;为了解决这个问题，Kamel表示他的公司限制了数据集可以销售给客户端的次数。还有问题与所有数据有关。小组成员中出现的一个主题是，许多投资公司正在努力将数据融入其战略，使得招聘和保留数据科学家的任务是重要的。
许多公司都有能力收集数据，但挑战是如何定义它可以用于的策略师，这是如何定义它可以使用的内容。Quantopian.是一个众群投资算法并吸引了Point72资产管理的公司史蒂夫科恩。
“人们没有花时间弄清楚技术可以指出的地方，”他说。例如，公司可以尝试使用数据进行alpha生成，但数据可能不适合该目的，并且可以以另一种方式使用。
Marrale承认，将定量数据纳入投资策略的成本将使较小的公司使用太贵。他说，投资组合管理人员仍然需要了解一家公司随时可用的财务数据。Marrale指向atleure品牌Lululemon，其中报道了周三的第四季度盈利，低于预期;其股票价格随后掉落。他说，正在关注的投资者避免避免在交易的错误方面。
“不是每个人都可以在比尔对冲基金客户中的游戏中，”Marrale说。“但必须从投资组合经理有关数据所显示的内容。”