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Making Faster, Better Investment Decisions
投资数据科学使得资产管理人员和分配者能够更好地了解为什么投资决策是好的或不那么好的 - 并改善过程中的未来决策。
这是技术是现代投资决策的核心资产业主和服务于其的资产管理人员。当然，在投资中纳入投资之前很久存在了计算机和数据，但电子交易的崛起和建立 - 以及演变为延续它的订单管理系统 - 明确地改变了投资决策过程。如今，订单管理系统依赖于这样的程度，许多市场参与者将其代表投资管理价值链的顶端。然而，这可能很快发生变化，因为新的创新对投资者和资产管理人员发挥作用。
An emerging trend likely to replace order management systems at the top of the investment management value chain is investment data science, particularly as outsourced trading continues to grow. With the execution of trades moved out of the house, decision making will focus more and more on alpha generation and the tools that will be used to support the decision-making process. In this likely scenario, the digitization of the investment process will emerge as the dominant force in the value offered by asset managers to their clients.
“Institutional investment teams need to drive efficiency, transparency, and data-driven feedback into their decision-making without disrupting the way their team members think and their individual processes,” says Marc Mallett, Director of Strategy for Asset Servicing, Americas, at Northern Trust. “Investment data science enables that, and that’s why we view it as the top of the decision-making value chain.”
Achieving behavioral alpha
技术影响了投资德cision making to date, the decision makers still operate in a largely analog world and make their stock picks and other choices based on self-identified idiosyncratic formulas they believe to be the secret sauce, so to speak. The idea behind investment data science is not to undermine the knowledge and expertise that an individual manager or entire team leverage in making decisions – but rather to up their game even more.
投资行为分析——类似于钱巴巴斯-类型性能分析——是Mallett和他的同事致力于提供资产经理和资产所有者的一项新功能，作为更大的基于云的解决方案平台的一部分。
“通过行为分析能力，资产管理公司及其团队可以对历史交易活动进行分析，并确定投资组合经理正在添加，甚至减少价值，”马略特说。“一种简单的思考方式是，您可以根据投资数据科学询问它可以应答的平台问题。例如，是一个特定的PM或PMS团队，通过其股票拣选，调整其投资的大小，或者增加现有位置？这些数据是否会在决策中揭示无意识的偏见，或者也许更多的放牧成比经理想思考的特定位置？他们关心损失厌恶吗？他们最终持有时间太长，尽管数据会告诉他们摆脱职位吗？即使是行为分析问题的简短列表也会显然将行为α的概念显然是视野，并且这种持续分析的结果可能对决策产生重大积极影响。“
Mallett建议另一种关于行为分析的思考方式与这些日子几乎每种运动都在近几次运动员审查游戏电影审查。“例如，它可以揭示的是，你是在正确的位置，但不是为了正确的原因 - 你只是幸运的是，”马洛特说。“良好的运气中的行程没有错，但这并不意味着你做出了合理的决定。行为分析告诉你该过程是否有效，这可能导致更好的决定，因为当您有一个稳固的过程并且始终应用它时，结果将会到来。“
24小时不间断的投资委员会会议
Investment data science and behavioral alpha are concepts that have been enabled by the democratization of technology. Investment analytics and processing capabilities available today are vastly improved compared to just a few years ago. As mentioned earlier, the access Northern Trust clients have to such capabilities is part of a larger platform that incorporates these new innovations to address the challenges of a complex investment lifecycle. That lifecycle kicks off with idea generation and screening, often inspired or validated by deep research and analysis, then optimizing the opportunity within whatever constraints exist, and extending to implementation, performance tracking, and reporting. The information generated during that sequence can be leveraged to improve future investment decisions and transparency across the investment team and with clients, provided it is captured and effectively analyzed.
Mallett说：“投资决策者正在寻找改善现有流程的解决方案，而不是改变现有流程。”。“这是可以理解的，而且这样做是可能的，同时也要确保企业平台上提供了公司最好的想法——背后有真实信念的投资论文，最深入的分析——这样公司的其他人就能够意识到，并能够看到某只股票的信念背后的基本原理。”
多年来，服务提供商一直在推动资产所有者和管理者运营方面的改进。出现的解决方案帮助资产所有者解决了资源不足的问题，并帮助资产管理者应对费用压缩的挑战。然而，到目前为止，将效率和可伸缩性注入投资过程本身的时间还很少。综合投资决策过程并为其提供适当的材料以改善结果是Mallett和他在Northern Trust的同事们正在做的重点。
“每个基本面投资者团队和团队中的每个人所做的事情对他们来说都是独一无二的，”Mallett说。“我们的新功能使他们能够将这些独特的信息无缝地放入现有的工作流程中，并组织他们的数据，以使其投资流程正规化、度量和优化。”
在Mallett描述的新的基于云的平台中，投资组合经理和其他投资专业人士所呈现的所有独特信号和宝贵信息都可用于时间序列分析，因此平台上的每个人都可以看到分析是如何演变的。为参与该过程的每个人、整个投资团队和首席信息官提供更高的透明度只是访问这套强大的新工具的一个结果。所有这些信息都很重要，因为在许多情况下，投资团队的成员对如何使一家可投资公司取得成功的了解与公司本身一样多或更多。他们与管理层会面，分析供应链，了解公司必须克服的挑战。在积累信息的过程中，他们对公司价值的驱动力形成了一种看法——审视所有不同的信号，确定一个价格目标是产生信念的因素，信念的根源可以在整个平台上共享。所有这些都是在没有信息被丢在一大堆电子表格和笔记本中的情况下实现的。
以下是一种看待新功能可能产生的影响的方法：一个健康的投资决策过程应该包含关于为什么某个特定股票可能会被添加到投资组合中，或者一个长期持有的名字会被删除的生动而充分的辩论。通常情况下，由于信息隐藏在头脑中，最好的思考者也会记下笔记，因此需要几天或几周的时间才能把所有相关的要点集中起来进行讨论。相反，Mallett说，在这个平台上，“这是一个24小时不间断的投资委员会会议。所有促进整个团队进行知情对话所需的数据始终可用，随时可以讨论，因为创建这些信息的过程被嵌入到每个团队成员用于创建其视图的工具中。”
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