见微知著，智慧投研——运用大数据做股票投资（下）

JT平方智管有方 · 公众号 · · 2020-01-22 13:42

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撰文 | 邹小军

本期分享介绍如何依托 大数据、人工智能 等科技手段，落地宏观及行业研究框架，找到数据背后隐藏的投资机会和风险，进行合理的金融定价。

同时通过科技手段为从业人员提供生产力工具，减少劳动密集型的工作量，沉淀大量的数据、模型及过程数据。

本次分享分为上下两期，上一期我们主要介绍了 智慧投研分析理论 ，本期我们介绍 智慧数据驱动的行业分析方法以及实战交易案例 ，有关上一期内容以及更多投研内容，请至文末点击更多 往期内容回顾 ！

数据驱动的行业分析方法

大资金唯一进入行业的原因是看到了 基本面反转 信号，这个信号都是数据驱动的或者政策驱动的。有些行业是周期性的，对宏观政策、产业政策、货币政策敏感；有些是新兴产业，人类消费习惯改变，存在一个较长期的机会。

对行业进行分析的逻辑是把 制造业 分为上游，中游，下游， 服务业 分为物流、TMT、金融；很多行业都是周期性的行业，汽车、钢铁、房地产、有色、石油化工、电力、煤炭、机械、造船、水泥等，这些行业都受宏观政策及经济景气度影响，投资交易的机会可能短到几个月、几周、甚至几天，但是这些行业无论上市公司规模或发债的规模，都比较大，所以我们都紧跟着高炉开工率，房地产成交面积、六大集团发电耗煤、航运指数，粗钢产量等数据。

把整个 行业分析方法 ，分为 5种类型 的数据，行业自身的数据、行业下游数据、行业下游数据、行业财务数据（每个行业有它自身的财务数据分析特点），行业的非结构化数据，行业的非结构化数据包括很多定性的，如行业市场结构，行业与经济周期的关系、行业兴衰分析，行业景气度分析等。

高增长的行业，包括细分的小行业，目前来看其实是很多的，包括5G收集、智能汽车市场、物联网、5G基础设施建设等，如5G基础实施建设，是一个重要的逆周期调节抓手，聪明的人一年半前就测算出5G基础设施建设基站的数量，以及产业链受益规模与增长率数据，包括里面产业链的上市公司明细及eps预测，这个工作是专业研究员分析定价做的事情，但是从科技角度来说，我们完全可以用 JT²科技 来实现，通过构建模型进行测算验证，通过海量的数据及文本解析，来纠正模型，并且通过实时数据来纠正。

比如京东商城5G手机搜索量、5G手机销量、各地运营商批量的5G基站建设数量及预计规模，运营商5G建设套餐规模，海外的5G套餐使用情况，5G产业链的工厂开工招工情况，停车场的卫星数据等数据，进行全天候的更进。

交易实战方法

对于一个投资经理来说，选一篮子股票的时候，要找的是大量的成长性的行业或者公司的数据，交易的时候其实会更多的关注 市场量价的关系。 对投资经理来说，投资是三方博弈，要跟交易的对手方博弈，要跟委托人博弈。在具体投资的时候，由于行业集中度、个股集中度有要求，所以资金在交易时候，持有一揽子股票，比如50-100个，同时由于资金体量又大，进出又讲究艺术，作为公募基金经理，觉悟要高，仓位要满，所以如何构建一条完美的、回测小的，斜向上的曲线，是比较困难的。

做底仓的 资产要稳，股息率要高 ，但是底仓的资产基本上是震荡为主，一般按照周线及日线级别交易，成长型的一般按照周线及月线进行交易，买入卖出的信号靠大部分是 半自动+人工经验 判断。如果想追求极致的想买在最低点，埋在最高点，就要60分钟线及15分钟线交易了。

基本上这种交易都是靠半自动或者是人工经验来判断的，可能想着追求极致，你就想着买在最高点或者是买的最低点，这时你投资的方法就对交易的技术提出了非常高的要求。

投资经理的工作量是特别大的，需要收集海量的非结构化数据，包括政策新闻，行业的一些景气度等，都对定价体系作出了一个纠正，或是挑战！

我们京东数科资管科技 JT² ，就是要落地海量的专业研究的框架分析模板，包括整个的定价的体系跟模型。当机会来临的时候，你可以看到一个机会面板，可能还会有你介入的风险，包括你现在交易、卖出的体系。

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