已经很长一段时间了，因为基本的活动经理和使用先进计算技术的定量投资者在揭示思想之间存在艰难的行。即使线最近被弄脏了惠灵顿管理层投资科学集团迈克尔·米斯德亚表示，他的第一项工作是在投资中保存艺术，同时引入复杂的计算能力来支持公司的积极管理人员。
“我们认为艺术和科学的平衡至关重要。机器不能选择证券，但他们可以帮助采摘证券周围的过程，“Masdea表示，惠灵顿前半导体分析师以及股票股份有限公司。
投资科学集团专注于将科学技术（如数据分析）应用于所有投资组合管理人员如何提出新的想法并实施它们以最大限度地提高回报，以发展专业投资者，包括揭示和减轻其行为偏见的缺点。该集团在过去几年中大小翻了一番，以68人在数据科学，贸易和量化投资中具有专业知识，以及其他特色。
惠灵顿的模式是让科学家与投资组合管理团队暂时和永久性一起工作。目标是让科学家深入了解经理如何投资和拥有投资者，至少在某些情况下。
例如，惠灵顿目前有100个投资组合管理人员在Python中编码，是一种相对易于学习和流行的编程语言来分析数据，实现机器学习算法并做其他任务。Masdea表示，使用Python的能力可以通过增加的数据量来帮助管理者筛选。例如，经理可以访问信用卡数据以分析消费者股票或数据，以查看全球公司招聘努力的详细信息。在几乎无限的数据时代，他将Python与Excel相比。“excel你盯着数据，隐藏逻辑。使用Python您盯着逻辑并隐藏数据，因为有太多的数据。这是一个心态转变，“他说。但他补充说不是为每个人。“首先不是所有PMS应该在Python中代码，我认为他们不需要，但他们需要了解它是如何实现更深入的研究。”
彼得加珀是该公司的微型和小型队长的股票投资组合经理，他表示，他认为本集团创建的工具是他开发出筛选的盈利可用性和其他信息的自然外的自然遗传。这些年。“我们有一些人培训我们自己。我们常常与伟大的程序员，伟大的数据科学家合作，“他说。Carpi表示投资科学工具特别有价值的外面的思想。传统的尽职调查可能根本不会改变。“但是何时购买以及投资组合建设和风险缓解和分析 - 这方面正在被带电，行为分析也是如此。”行为分析看看投资组合管理人员的活动，包括买卖决策，以评估模式。
“我不想在激情中做任何事情。如果我在早上看到一些市场移动信息，我不希望我的回应是通过咖啡是否喝咖啡，“Carpi说。
作为帮助专业人员通过分析行为发展的另一个例子，Masdea表示，该小组分析了投资组合经理的行为偏见，发现她有很多alpha产生了很多alpha，并且在修剪位置时具有很大的时机。但事实证明，她应该卖掉整个位置，而不仅仅是修剪。他们随后与她一起改变行为。
将科学家添加到混合中有一些颠簸。卡皮说，他将大多数投资专业人员融入三个一般群体：长期职业的投资组合经理，“谁不愿意，”一些像他这样的福音传教士，然后是新的雇员。“在保证金上，我们拿走了更多的人，他们明确了解如何代码。一般来说，新员工都在寻找一种有影响力的方法。当你有很多已经知道他们所做的事情的高级经理时，你会如何影响。“
不过，不愿意。
“两年前，大多数人都说'为什么我们投资这一点？”'为什么我们这样做的'为什么这样的尖叫声已经消失了。现在是我怎样才能通过它，“卡佩说。