EPISODE 59:调研路演大揭秘,智能投研新视野
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策划丨嘉澍
制作人丨王婷 / Melody / Spencer
主播 | 頔枫 / 王婷 / Spencer
剪辑图文 | 董烨
统筹 | 嘉澍 / Frances
金融的本质就是信息流驱动资金流,投研领域更是淋漓尽致体现这一点。金融市场每天都有新的数据和信息,投研从业人员需要在纷繁复杂的信息中筛选判断有效信息,并做出投资决策。信息输入质量,很大程度上影响投研决策质量,从而影响投资结果。那么,投资者该如何在层出不穷的信息和变化莫测的市场中发掘和把握投资机遇呢?机构投资者是如何思考和实践这个问题的呢?机构投资者在路演和调研的过程中在关注什么?投研数字化能又能带来哪些环节的优化?
本期我们邀请到两位资深投研从业者来和我们一起聊聊投研那些事儿。
「本期嘉宾」
李罗丹先生,讯兔Alpha派创始人兼CEO,曾任嘉实基金Data Lab兼研究部副总监,拥有丰富的投研业务及管理经验。于2020年荣登“福布斯中国30岁以下精英榜”,拥有普渡大学工业工程本科以及芝加哥大学公共政策硕士学位。
胡女士就职于某Global Long Only主权基金,担任股票分析师,负责中国市场医药消费行业投资研究。胡女士硕士毕业于芝加哥大学,目前就读于上海交通大学医学院药学专业。
「本期内容」
一、投研中的信息和决策
04:01 我们每日接触到各类数据和信息,如宏观市场动态、细分赛道公司信息等,哪些数据对投资决策有重大影响?
—— 投资收益拆解:公司基本面增长和市场博弈回报,运用的信息和分析逻辑都不相同
—— 获取超额收益的前提:信息差和认知差
—— 信息分类:基本面信息决定价值,非基本面信息决定价格
—— 信息层次:微观基于现实,中观、宏观基于统计
07:59 从股票研究角度,重点关注哪些信息?
—— 宏观:流动性、风险溢价、经济周期预判
—— 中观:行业跟踪各类指标
—— 微观:跟踪覆盖公司,研究对标公司、上中下游
—— 股票估值以及市场情绪
12:32 做调研时,如何应对信息披露不完善和数据操纵风险?
—— 不同渠道,交叉验证,如:通过各区域经销总代验证全国销售量
—— 不同产业链节点数据可得性差别大,线下调研至关重要
16:24 路演和调研信息,相比公开信息在投资决策中所占的比重是多少?
—— 路演和调研数量攀升:根据样本调查结果,过去3年线上路演增长18倍,调研数量增长2到3倍,路演和调研占用研究员6到7成工作时间
—— 市场走势影响调研热度,疫情放开促进线下调研数量反弹
—— 投资决策3阶段:Preview、Prescribe、Predict。路演和调研可以提高第1阶段数据颗粒度、了解管理层
—— 海内外差异
30:09 线上路演和线下路演的区别
—— 人数差别&信息量差别:参与人数越多,交换的信息量越少
—— 面对面“读空气”,用微表情解读隐藏的信息
—— 请FBI培训研究员?现实版Lie To Me
36:40 随着路演和调研数量的暴涨,机构投资者如何筛选券商的服务?
—— 三类路演重要性排序:上市公司路演、专家路演、分析师路演
—— 认知曲线三阶段如何利用券商服务:Preview/ Prescrib/ Predict
—— 筛选标准:新财富榜单、分析师能力圈和关系网
47:20 利用AI更好地筛选卖方机构和提高听会效率
51:29 今年以来券商组织了各类海外调研团,海外调研会面临的特殊问题?带来的收益可以覆盖其高昂成本吗?
—— 刚需受众:QDII投资者、海外收入占大头的中国公司
—— 其他机构:主要是感受海外市场,对接海外资源,具体价值难以判断
—— 海外机构入华调研:视角差异,观点碰撞
—— 随着中国企业和资本出海,海外调研日益重要,信息回流必不可少
二、机构投资者视角的投研
60:00 调研趣事分享
—— 一对一、跟团游:不同机构投资者,提问视角百花齐放
—— 股价表现和调研热度:上涨、横盘、暴雷公司
—— 产业之间交叉验证
60:06 卖方研究报告给出的投资建议是否对买方投研决策有较大影响?
—— 国内头部卖方、内资和外资卖方
—— 报告本身具有滞后性,和买方需求有一定差距
—— 国内市场单边看多做多机制,看空观点会引起较大关注
60:14 从机构投资人的角度来看,个人投资者可以怎么去使用一些公开的一些路演资源或是报告资源来完善自己的投资理念?
—— 利用上市公司公开信息进行深度分析,可以结合基金等专业机构提高胜率
—— 个人投资者更像交易员,学习建立自己的投资理念,以弱者心态参与市场
三、 智能投研未来方向
60:19 讯兔科技在数智投研的探索分享——Alpha派的出圈,大模型在投研领域的落地应用
60:25 大语言模型在投研场景的应用有哪些?AI可替代的投研环节中的哪些环节?投资逻辑环节AI是否可能有替代空间?AI可以取代分析师和基金经理吗?
—— 未来10-15年,是人赋能机器的时代
—— 人工智能在金融行业应用的三个阶段:实习生、研究员、基金经理助理
—— 哪些东西无法被AI替代:提问能力、情感连接和信任感、并行思维
—— 成熟市场和非成熟市场的运用差别
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