本報(bào)訊 隨著上市公司年報(bào)季的拉開，各路機(jī)構(gòu)對上市公司年度業(yè)績預(yù)測的準(zhǔn)確度也漸漸明朗。借助科技優(yōu)化研究成果成為市場關(guān)注的新亮點(diǎn)。

    金融科技公司通聯(lián)數(shù)據(jù)近日發(fā)布消息稱，其人機(jī)結(jié)合的AI盈利預(yù)測在平均誤差率方面已經(jīng)超越分析師。以發(fā)布2020年財(cái)報(bào)的152家主要上市公司為例，AI預(yù)測的誤差中位數(shù)為5.29%，高于市場一致預(yù)期的7.19%。在數(shù)量上，AI預(yù)測在82.9%的標(biāo)的中準(zhǔn)確率優(yōu)于一致預(yù)期。

    AI預(yù)測的優(yōu)勢

    價(jià)值投資者認(rèn)為，公司業(yè)績是股價(jià)的主要支撐。所以分析師對上市公司基本面進(jìn)行深度研究并預(yù)測上市公司業(yè)績是一項(xiàng)非常重要的工作。凝聚全市場分析師智慧的“一致預(yù)期”逐漸成為大家鎖定阿爾法收益的重要參照。

    隨著科技浪潮的發(fā)展，大數(shù)據(jù)與人工智能等技術(shù)正在推動傳統(tǒng)的投資模式進(jìn)行升級。

    通聯(lián)數(shù)據(jù)的AI盈利預(yù)測即將專業(yè)知識與前沿技術(shù)相結(jié)合。公司相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹，AI盈利預(yù)測將分析師的知識進(jìn)行沉淀并補(bǔ)充到AI技術(shù)中，構(gòu)建針對每只個股的研究框架，通過尋找適合小數(shù)據(jù)的預(yù)測引擎，最終實(shí)現(xiàn)偏差更小的預(yù)測效果。

    因?yàn)檠芯靠蚣芤苑治鰩煹膶I(yè)知識為基礎(chǔ)，所以模型的可解釋性較強(qiáng)。同時(shí)，研究框架以更具廣度的知識圖譜為依托，可以有效拓展分析師的思維，捕捉分析師忽略的冷門指標(biāo)。

    這種人機(jī)結(jié)合的新方法在預(yù)測上市公司業(yè)績方面精度更高，誤差更小。根據(jù)通聯(lián)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，2020年年報(bào)AI預(yù)測的準(zhǔn)確率要高于2020年半年報(bào)，高于2019年年報(bào)，準(zhǔn)確率的不斷提升也顯示了AI預(yù)測的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

    AI預(yù)測的價(jià)值

    近幾年，基本面量化，即Quantamental風(fēng)靡華爾街。通聯(lián)數(shù)據(jù)相關(guān)負(fù)責(zé)人稱，人機(jī)結(jié)合的AI盈利預(yù)測也是基本面量化這種新模式的探索。

    這種投資模式在深度研究和廣度覆蓋兩個方面都實(shí)現(xiàn)了重要的突破，在注冊制下的價(jià)值凸顯。經(jīng)過不斷的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工優(yōu)化后，AI盈利預(yù)測可以覆蓋到全市場上市公司，并實(shí)現(xiàn)相對準(zhǔn)確的研究預(yù)測。大資金可以從全市場挖掘投資標(biāo)的，這對于大資金資產(chǎn)配置意義重大。

    “AI盈利預(yù)測的結(jié)果1月份已經(jīng)發(fā)布，距年報(bào)公布時(shí)間大概領(lǐng)先2-3個月，投資者可以提前3個月發(fā)掘投資機(jī)會，在這方面也有領(lǐng)先市場的價(jià)值。”通聯(lián)數(shù)據(jù)相關(guān)負(fù)責(zé)人稱。

    投資領(lǐng)域經(jīng)過百余年的發(fā)展，衍生出基本面和量化兩個主要流派。如今，科技應(yīng)用的深入正在創(chuàng)造新的投資模式。AI以超強(qiáng)算法和算力成為人類的助理，釋放人類的初級勞動力，融合人類的專業(yè)知識和邏輯，人機(jī)結(jié)合或?qū)⒊蔀槲磥頇C(jī)構(gòu)投資的主流模式。（記者袁元）

（編輯 李波）