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M-Science:专攻于另类数据的研究平台

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M-Science:专攻于另类数据的研究平台

本文共2807字,预计阅读时间56

M-Science是杰弗瑞集团(Jefferies Financial Group, Inc. )旗下研究另类数据(Alternative Data)的部门,成立于2002年,总部位于美国纽约。M-Science成立之初名为Majestic Research,创始人是美国著名企业家与天使投资人Seth Goldstein,自1993年以来陆续成立6家公司,并成功投资数十家公司,包括Etherpad、Poshmark等。

M-Science自成立以来经历了3轮融资,并多次被收购,最终于2016年10月被Leucadia National Corporation收购(金额未披露)并改名为M-Science。其母公司Leucadia是华尔街唯一的中型全球性独立投资银行,并于2018年Leucadia改名为Jefferies Financial Group Inc.(杰富瑞集, NYSE: JEF),随之M-Science便成为杰富瑞集团旗下专攻于另类数据的研究平台。M-Science随后于2018年6月1日收购了一家美国达拉斯追踪社交媒体信息的初创公司TickerTags(金额未披露),TickerTags随之成为M-Science最核心的平台功能之一。

一、行业背景

在大数据时代,越来越多的投资者开始关注以数据驱动(Data-Driven)为导向的投新兴资理念,作为对传统估值模型的补充。格林威治协会(Greenwich Associates)2018年12月发表的文章《Alternative Data Going Mainstream》中一项针对买方投资研究数据源的调查报告显示: 全球高达50%的买方机构人员表示已经开始直接购买另类数据以获取新的投资思路。据另一篇格林威治协会发表于2018年6月的报告《A Buyer's Guide To Alternative Data》报告统计,美国和欧洲仅对冲基金在另类数据上的投资已经从去年的1.7亿美元增长到今年约3亿美元。

二、平台介绍

M-Science平台作为美国华尔街另类数据平台中历史较悠久、规模较大的另类数据提供商之一,旨在为杰富瑞集团客户公司提供所需的另类数据,并通过数据分析对市场趋势进行预测,从而为以对冲基金为主的金融机构及企业客户提供可产生超额收益的投资见解(Actionable Insights to generate Alpha)。M-Science平台荣获全球对冲基金平台HFM Global的《2019年对冲基金最佳科技奖》——“最佳另类数据提供商Best Alternative Data Provider”和美国华尔街新闻网站Benzinga颁发的《2018年国际金融科技奖》—— “通过另类数据获取超额收益Finding Alpha Through Alternative Data"等奖项。

M-Science的数据采集和分析团队有着资深的超过15年的行业经验,并与多家数据供应商有着合作的关系,因此有着广泛的数据源。M-Science的平台核心功能包括:

1. M|Analysis:对另类数据的采集及分析;

2. M|Data Swipe:通过分析交易数据对特定公司的收益进行预测;

3. TickerTags:通过搜集网络高频次出现的“标签”进行数据映射(Data Mapping)分析,从而预测市场趋势。

三、平台三大核心解决方案

1. M|Analysis: 全网搜集另类数据+提供具有投资价值的信息

M|Analysis从多渠道(不同数据商和公开网络)获取数据源后,分析师团队通过对数据的独特见解与专业知识将数据分析并总结成能为客户企业能提供Alpha(投资超额收益)的信息 。M|Analysis的数据目前覆盖了31个子行业183家公司:

(1)零售

 · 70家

 · 美国与欧洲市场

 · 包括日用品、娱乐、零售领域

(2)工业

 · 12家

 · 美国与欧洲市场

 · 包括航空、汽车领域

(3)TMT

 · 82家

 · 美国与中国市场

 · 包括互联网、电子科技、网络媒体(电子游戏、卫星)、支付领域等

 · 覆盖的中国公司名单:BABA阿里巴巴, BILI哔哩哔哩, MOMO陌陌, WUBA五八同城,Tencent腾讯,BZUN宝尊, CTRP携程, EDU新东方, HUYA虎牙, INKE映客, JD京东, NTES网易, TAL好未来财经, QTT趣头条, VIPS唯品会, WB华纳, YY欢聚时代, HX和信贷和YRD宜人贷

2. M|Data:计算交易指标以预测销售与收益

M-Science认为,交易数据是另类数据中最商品化的部分,并且与消费品快消公司的股价有着密不可分的联系。M|Data Swipe的机器学习模型针对不同公司通过分析消费数据,计算出指定公司在交易数据上的关键指标( 公司层面的总支出、每位购物者的购买数额、每笔交易的花销等),从而对公司的收益和亏损进行预测(M-Science Index),并通过M|Data Viz转换为自定义可视化数据或者通过API提供给客户。

据统计,M-Science Index的误差值仅在0.95%到5.83%内波动。Swipe的数据源覆盖范围为600多个品牌,涉及499家公司,其中230家已上市。目前,M-Science 已经能够通过这些数据对48家上市公司的收益及亏损情况进行预测。

3. TickerTags:追踪网络标签出现频次预测市场趋势

TickerTags成立于2015年,被M-Science收购前,曾是一家位于美国达拉斯的关键字智能搜索科技公司,现成为M-Science平台三大功能之一。TickerTags通过搜集网络平台高频次出现的的标签关键词(Tags)与发文者情绪的联系,对不同数据进行匹配与映射(Data Mapping)并进行分析,从而对相关公司早期的KPIs(比如销售额和活跃用户占比等)、市场价格,以及市场趋势和走向做出预先判断。

TickerTags平台每日从社交媒体,例如推特、新闻媒体、产品评论、博客、视频评论等渠道采集数据,通过特有的分类法(Taxonomy)将100多万个标签与3000多家公司数据进行匹配,大规模地跟踪着影响市场的各种因素。TickerTags曾在2016年通过数据映射成功地做出了几项预测,包括对英国脱欧公民投票结果的预测。后于2017年4月将高频词出现的Newell品牌的某产品与“售罄”等字眼匹配到一起,提前一个月成功地预测到了Newell Brands公司股价的飙升。

本文系未央网专栏作者殷秋莹发表,属作者个人观点,不代表网站观点,未经许可严禁转载,违者必究!

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殷秋莹

1
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TA还没写个人介绍。。。

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