做為致力金融創新的投資公司,源鉑資本一直追蹤全球金融市場中的各種「斷層」造成的不均衡現象以及相關的投資機會,以及全球宏觀經濟因為互聯網與物聯網的高速技術演進,導致大數據對既有金融決策體系的衝擊與對資本市場參與者行為變化的影響。金融是資本與資訊密集的超限戰場,若能掌握全局、料勢機先,就有機會在市場中獲取鉅利。但數據、信息、與情報是三個不同層次的概念。如何從海量數據中過濾出有意義的信息,再提煉成有價值的情報,專業投資人高度關注的根本問題。
DeepMacro是一間致力於將互聯網上的無結構數據(unstructured data)整合到宏觀經濟分析與投資策略框架的金融新創企業,於2016年成立以來,已經在全球金融界最核心的「春江鴨」圈子裡得到重視。今年五月下旬,DeepMacro在亞洲拜會了許多主權級金融機構,包含日本央行、中國人民銀行、中投公司、中央滙金公司、以及日本、香港、台灣等地領先的重量級金融機構,迴響熱烈。源鉑很榮幸與風傳媒聯手促成了一次與DeepMacro共同創辦人兼執行長Jeff Young的深度訪談 。本週專欄僅就專訪內容提綱挈領,我會另外為文,深度解析DeepMacro的核心價值。專訪視頻連結在此。
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宏觀經濟是人類微觀經濟活動與社會互動的總合,宏觀趨勢由微觀行為所導致,微觀行為體為了兢爭資源,而會對宏觀趨勢走向在信息不充分的情況下作出預判,進而改變個體與其他行為體的行為,從而形成一個影響趨勢的回饋機制。這個理論框架構雖然在經濟學理論上有所根據,但實務上卻很難將各種宏觀與微觀的數據納入決策體系。即使在互聯網已經發展了三十年,許多主導產業政策與投資決策的經濟學家與金融高管,仍然倚賴許多不及時、不全面、甚至不準確的數據形成判斷。許多金融機構的投資決策過程,彷彿用冷冰冰的書面病歷替代熱騰騰的呼吸脈搏,或是在霧夜中不靠導航系統、僅憑肉眼駕飛機越洋,卻對遠方海平面上的潛在風暴毫無知覺。這其實是許多金融系統性風險的根本成因。
若把金融市場想成一個巨大的計算機網絡,市場參與者就是在競爭利用公開與非公開信息的速度與資源調動優勢。DeepMacro的核心服務,奠基於一套對經濟景氣循環的動態因子(dynamic factors)的分析模式之上,卻又不會囿於傳統經濟分析思維。與坊間一眾所謂的大數據新創公司不同,DeepMacro並不是在打造黑箱,而是回歸宏觀分析的本質,透過縝密一貫的分析思路,從個人、企業、政府、在不同場域中的豐富活動與互動所創造的信息流中覺察出影響宏觀經濟的共性,並將這些觀察結果轉化為投資決策與行動方針,可以具體到買賣什麼標的、在什麼價位買等等。這個模型的中心思想,可以用三個關鍵因素來解釋:成長(growth)、通脹(inflation)、風向(sentiment)。 (相關報導: 胡一天專欄:邊陲精英與互聯網新秩序 | 更多文章 )
以中國大陸經濟為例,李克強總理曾經公開表示對官方經濟數據的健康懷疑,並且說他只相信M2貨幣供給增速與用電增速來評估中國經濟增長的上下界。由於GDP這類宏觀數據的搜集與建構方法流程的本質問題,就算不考慮地方官員浮報數據的弊病,GDP本質上不可能即時精準地描繪經濟體的真實情況,更遑論補捉景氣循環的拐點。DeepMacro利用人造衛星每天監控全球一百萬個重點觀測區,並可將中國大陸的工業活動對大氣汙染的程度與經濟增幅連結,提供一組中國經濟的領先指標,數據的時滯不超過三天。相較於官方數據至少數個月的落差,優越性顯著。
一旦將這種另類數據結合到宏觀經濟的分析框架,DeepMacro就可以將其他涵蓋全球35國的上千種傳統經濟數據整合起來,打造出一個內涵豐富的「動態成長因子」,來即時高頻量度跨國界、跨產業的實質成長速度與加速度。同樣的模式,亦可用來構建通膨率的前瞻預測,也可以應用到具體的操盤決策。更重要的是,DeepMacro的前身,是由產學雙棲的金融聞人、曾在長期資產管理公司(LTCM)的擔任要角的黃奇輔所參與組建的Platinum Grove資產管理公司(PGAM)的內部模型。因為PGAM是關注相對價值的全球宏觀基金,其核心策略是找尋市場中的不平衡,承擔風險以平衡之,操盤規模曾經超過8000億美元,所以DeepMacro的建模架構完全是資本市場實戰導向。而因為這套模型可以操得動那麼大的部位而且能穩健獲利,難怪許多央行級的金融機構與知名全球宏觀基金公司紛紛評估成為DeepMacro的用戶。
除此之外,DeepMacro還利用其共同創辦人兼技術長Jim Cowie在互聯網偵蒐監控領域創業的成功經驗,發展出一套社群媒體輿情監測的新技術,不僅可以用在預測選情,還能結合自然語言處理系統,針對推特或微博用戶的發文,即使有假新聞與機器人發文的問題,DeepMacro亦能有效偵測、分類、篩選,進而構建可能影響人民幣匯價的風向指標。這是非常發人深省的作法。傳統上匯率的相對強弱是評估一國的經濟狀態關鍵指標之一,但因為很多金融活動的流量無法直接觀察,通常都要在發生後才可從價量變化的數據中推測,而且無從覺察民心動向。如果傳統的經濟量度方法與決策機制也無法偵測、納入這類數據,等於是讓有政策影響力的決策者用不完整的情報相互博弈。
如同我在《金融大海的數理波紋》一文中指出,考慮互聯網科技的飛速進展對金融市場交易的影響,完全有理由懷疑傳統的經濟預測模型無法與時俱進。因為技術演進所產生的新資訊與交易行為所引發的各種市場心理反應,顯然不是黑板經濟學家所能預見,更非所有市場參與者可以輕易理解、體會與利用。資訊不對稱造成市場不平衡,市場參與者自以為是的資訊,可能只是雜訊。正因為人類不確定交易基礎是基於資訊還是雜訊,金融市場才能應運而起。這就是人性。有了DeepMacro的輔助,至少可以讓決策者在面對新維度的海量數據時不會抓瞎。投資價值很高,值得關注。 (相關報導: 胡一天專欄:邊陲精英與互聯網新秩序 | 更多文章 )
*作者為旅居香港的金融觀察家與專業投資人,源鉑資本(Kyber Capital)執行長。