数据推动着投资界的发展，但数据科学在职业体育领域的应用比在资产管理领域更为广泛。这并不是说资产管理公司和他们的客户不觊觎数据科学和分析，而是说，利用数据科学有时被认为是笨拙、昂贵的，而且，嗯，通常不是投资决策过程的一部分。
就像旧的投资过程中的其他一切一样，由于北方信任等资产服务合作伙伴，在很大程度上变化。作为其持续策略的一部分，以便在投资生命周期中提供综合服务和技术，该公司最近同意在股权数据科学，Inc。（EDS）中享有股权股份，这是一个基于云的分析平台，为资产提供决策支持工具理念生成，投资组合建设和风险管理的经理。
“想法”部分是关键，因为可重复的投资思想和历史记录是如何使决策的非常宝贵的 - 而且只有数据科学就可以启用两者。
为了探索投资者及其经理的潜在数据科学，我最近坐下来与北方全球战略解决方案负责人的Gary Paulin组合谈话;Paul Fahey，投资数据科学负责人，北方信托;而且，Greg McCall，总裁兼股权数据科学。
管理数据和数据分析是当今资产管理人员和资产业主的巨大挑战。什么是挑战的核心？
保罗法豪：可用性仍在挑战的核心。投资者想要消耗他们可以掌握的任何数据并将其与其他数据集成以提取有意义的信息。最大的变化是投资者和资本分配者对综合数据的重要性。当他们询问经理时，他们期望更精确的答案，又轮谁必须能够站在他们呈现的背后。
格雷格麦克尔：对于今天的大多数投资专业人士来说，数据情报主要是通过Excel或Word文档来获取和共享的。在这些格式中，你很难确信自己实时地发现了适当的机会和风险——而且是用最新的数据。随着可用数据量的增加，挑战也随之增大。这导致了专门用于投资过程的平台的开发，而不是主要为消费者使用而创建的应用程序的笨拙改编。例如，EDS(股票数据科学)是由内而外诞生的，由领先的投资者和多家基金创立，他们在市场上缺乏替代方案，选择自己构建解决方案。
加里保罗琳：简单，实时访问分散在缺乏中央访问的组织中的数据是机构投资者的主要障碍 - 即使他们没有意识到它。亚博赞助欧冠还有一个“如果它不破坏，请勿修复它”的一个元素，这在一个完全成功的过程周围。为什么将数据带到一个好的过程中？但是，现状的惯性正在遇到一些逆风，从实现中，不愿意采用现代数据分析和系统，以监管机构或资产业主失败审查的风险。
费伊:我对“如果它没有破产，不要修复它”是经理人知道它是如何破坏的，如果他们从未能够衡量它？他们没有良好的数据。真正了解您的进程以及为什么您创建或销毁价值需要完全集成数据。
它听起来好像单独的数据不足以使最明智的投资决策。
麦考名：当您在孤立的环境中运行和碎片化的环境中，测量有限和较少的问责制，您就无法知道您使用的数据。当您将信息全面携带信息时，您会创造更大的协作和问责制 - 以及促进最佳实践的环境。通过我们的解决方案，我们实现了连接到所有客户数据流程的方式，包括Excel和Word文档，估计，价格目标 - 他们拥有的一切。存储数据的任何更改，创建可访问历史记录，这是更好地决策的第一步。简而言之，顶部有目的地分析的数据库创造了一个机会回顾参与过程中所涉及的每个人的决策。
保罗琳：我们谈论的根源回到数百年。基金经理人是人类，容易发生情感和偏见。任何“Rational演员”，就像一定数量或智能的现代数据系统，至少可以让他们在投资情况下重新审视理由，这样他们就不会让情绪规则。所有伟大的投资者都克服了与Isaac Newton爵士的情绪。想一想：Jesse Livermore，“交易你观察到的东西，而不是你相信的东西。”查理芒格，“掌握你掌握市场的情绪。”Peter Lynch，“如果你拼命地卖，你廉价地卖掉。”和Isaac牛顿，“我可以计算星星的运动，但不是男人的疯狂。”
问题一直存在，但解决方案也一直存在。数据科学将已经存在的东西编成法典。今天，一个聪明的评论家是像EDS一样的服务。
最近的研究表明，很少有资产管理公司使用数据来评估其团队的表现和技能。这让你吃惊吗?
麦考名：要公平，在特定的交易后绩效之外，他们没有使用工具来评估绩效和技能。一个大公司可以花钱开发专门为其独特的投资过程进行的内部评估 - 但即使对于一家大公司，这需要大量的时间，能源，金钱 - 在你正确之前需要大量的时间，能量，金钱和大量失败。我们与北方信任所做的是民主化，以获得高效，有效的方法，以评估许多东西，包括性能和技能。
保罗琳：通过数据科学工具的采用与需求有关。工具没有一直存在。但那现在现在正在改变，格雷格称之为“民主化”的一些优势，允许我们的一些中型和较小的客户在alpha上竞争，而不是成本 - 最终应该是游戏的名称。
数据始终是关于ESG和可持续投资的持续讨论中出现的第一件事。数据科学如何影响那种环境中的思考？
费伊:投资者和资本配置者对ESG的重视是毋庸置疑的。对越来越多的管理者来说，这是投资过程的核心。最终，对于谁是定义ESG的仲裁者，必须有更多的市场观点——为了满足未来的监管要求，人们会争相获取尽可能多的数据。
保罗琳：与ESG有关ESG一样，数据科学可以帮助投资者评估基金的风险，还可以在基金的ESG概况中跟踪变更。我认为我们可以期待看到排名系统的出现，以帮助比较和经理选择。
麦考名：除了Paul和Gary所说的，资产管理公司和所有者如何将ESG数据纳入他们的投资过程?对于位置大小，它应该携带多少权重?ESG相对于财务模型或管理观点有多少回报?你如何以一种不带偏见的方式准确衡量并将其纳入投资决策过程?
我们的一些更大的客户正在与我们合作，将信息从多个ESG数据提供商集成。例如，他们的目标不一定反映绝对分数，而是反映了性能潜力的目标。因此，您可能希望过滤具有较低分数的公司，这些公司正在趋向于更高分数。
关于投资数据科学，一个更有趣的概念是拥有可重复的最佳投资想法。这听起来很像所有世界级运动员所追求的目标——一个可重复的过程或机制。请将这一情况与投资者联系起来。
费伊:一个狂热的高尔夫球手曾访问过传说中的教练哈维·佩里克，并抱怨他总是褪色，无论他多么努力地击败。Penick的响应的主旨是，“如果你能够可靠且一致地做点什么，请不要改变它。课程结束。“
如果我们能够达到经理可以真正做一些始终如一地做某事并以可重复的方式做点什么的点，那么由此产生的数据将比实现这种重复性所需的任何技术的成本远远超过。
保罗琳：重点不应该是重复的结果，而是重复最好的投资理念并识别导致他们的流程。好投资者的常见特征是什么？他们有一个可定义的过程，可以编纂和术语来坚持下去，他们是审查的，因为他们知道失败的学习。
投资管理人员的大部分决策过程最终归结为预测的准确性。数据科学如何帮助避免不切实际的预测陷阱？
麦考名：有时，分析师根据不太可靠的预测，向投资组合经理建议持有大量头寸。随着时间的推移，数据科学可以让你更好地了解哪些股票是你的强项，哪些股票是你的弱项。以一种易于使用的方式将数据带入图像就可以实现这一点。
保罗琳：我从资金中听到的最严重的挑战是让他们的位置大调正确并与他们的信念保持一致。例如，考虑同等加权基金投资组合中的二分法。在基金的30股股票中是相同的相同的信念，如果没有，为什么不呢？
让我们回到最近的一些研究：近三分之一的资产管理人员没有计划在其投资过程中采用数据科学和相关工具。大多数引用缺乏投资回报率作为他们的原因。你对此的看法？
费伊:如果它是真的，今天的资产所有者想要更多细节和了解他们从经理的价值 - 这是真的 - 这只是变得更加重要。如果没有良好的数据科学平台，资产经理无法有效地响应投资者问题。能够充满信心地回答这些问题是ROI。以下是ROI：付费分析师和投资组合管理人员正在响应投资者的查询而汇总数据分析。那是时候他们没有生成阿尔法。
轶事，我们还听说过分销专业人士，他们在数据汇总上花费高达75％的时间，而不是能够展示预期投资者 - 更高薪资源不应该做数据汇总。
保罗琳：保罗和格雷格正在描述的是下一波外包 - 但它不是效率，这是关于收入的。我们并不试图替换决策过程，而是提供工具来改进它，并在过程中与每个利益相关者共享。将来，将重点设立资金，专注于围绕决策的人民和系统，他们将外包其他一切。
数据科学需要数据科学家。您的解决方案如何解决这个问题？
麦考名：EDS将数据科学团队致力于我们每个客户。There’s a true cost benefit to utilizing our platform beyond the investment process and aggregation – especially for smaller managers who must prioritize which type of talent to invest in. Even our bigger clients who have the wherewithal to invest in talent sometimes find that data science is not an area of expertise for their large software development teams.
无论是大公司还是小公司，你希望资产管理公司对数据科学解决方案了解什么?
麦考名：如何访问和配置这些解决方案以及采用它们的直接程度。EDS平台旨在旨在延装到每个经理的独特风格，这就是为什么它如此强大。技术的创新使数据科学解决方案更实惠，减少了与船上新技术相关的疼痛。如果你不是一个巨大的公司，它可以让你有机会与巨人竞争。最终，数据科学解决方案是关于支持投资团队的人们，以最好的支持。
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