金融科技+ESG投資策略潮起 引入華爾街投資模型因子水土不服探因

　　“最初，華爾街對(duì)沖基金主要是通過金融科技技術(shù)收集上市公司的ESG相關(guān)信息(包括上市公司社會(huì)責(zé)任報(bào)告、媒體相關(guān)報(bào)道，以及政府是否對(duì)上市公司采取環(huán)保處罰決定等)?！彼貞浾f，但不少對(duì)沖基金很快發(fā)現(xiàn)，靠數(shù)據(jù)抓取技術(shù)所收集的上述信息數(shù)據(jù)往往存在滯后性，導(dǎo)致他們的ESG投資決策未必能快于其他投資機(jī)構(gòu)。

　　隨著金融科技技術(shù)日新月異，越來越多投資機(jī)構(gòu)正嘗試將機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等新技術(shù)應(yīng)用在ESG投資策略。

　　所謂ESG投資策略，主要是投資機(jī)構(gòu)在投資股票時(shí)，更多參考上市公司在環(huán)境、社會(huì)責(zé)任、公司治理等方面的努力與成績。作為防范“黑天鵝”事件的重要風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖工具，近年ESG投資策略備受全球投資機(jī)構(gòu)青睞。全球可持續(xù)發(fā)展投資聯(lián)盟(GSIA)最新統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，去年將ESG因素納入投資決策的全球資產(chǎn)管理總額超過18萬億美元。

　　然而，ESG投資策略發(fā)展的同時(shí)，依然面臨信息獲取不全、數(shù)據(jù)分析能力不足等窘境，導(dǎo)致不少投資機(jī)構(gòu)ESG投資策略實(shí)際回報(bào)不盡如人意。

　　一位華爾街對(duì)沖基金經(jīng)理向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者表示，傳統(tǒng)的ESG投資策略需要眾多人力參與信息收集、數(shù)據(jù)分析高度依賴交易員的投資經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)儲(chǔ)備，導(dǎo)致整個(gè)ESG投資策略存在信息抓取不及時(shí)不全面，投資決策不精準(zhǔn)與時(shí)效性偏低等問題。

　　因此，近年摩根士丹利等大型投行，以及英仕曼集團(tuán)(Man Group)與Caxton Associates等知名對(duì)沖基金都在嘗試引入金融科技技術(shù)用于精準(zhǔn)識(shí)別上市公司是否滿足ESG投資標(biāo)準(zhǔn)，從而提升ESG投資效率以跑贏市場。

　　英仕曼基金經(jīng)理賈森·米切爾(Jason Mitchell)此前表示，目前很多上市公司只有5-7年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)可供分析建模，對(duì)于定量研究人員而言，這些數(shù)據(jù)作為算法基礎(chǔ)的體量實(shí)在太小。所幸大數(shù)據(jù)分析與深度學(xué)習(xí)等技術(shù)“幫了大忙”。

　　比如，他們通過爬蟲等技術(shù)進(jìn)行上市公司各類公開信息進(jìn)行全方位搜集，在海量信息里無遺漏地捕捉到有效數(shù)據(jù)，再通過深度的數(shù)據(jù)清洗，建立基于ESG的量化投資模型，實(shí)現(xiàn)ESG各類投資指標(biāo)的逐一量化與標(biāo)準(zhǔn)化，推進(jìn)ESG投資策略的持續(xù)優(yōu)化。

　　隨著金融科技在海外ESG策略應(yīng)用領(lǐng)域風(fēng)生水起，不少國內(nèi)私募基金也開始嘗試將金融科技融入ESG投資策略。

　　“相比歐美成熟股市的信息披露制度，A股上市公司在ESG方面的信息披露不多，且缺乏及時(shí)性與標(biāo)準(zhǔn)化，因此金融科技在幫助國內(nèi)私募基金提升ESG投資策略方面的作用反而更大?！币晃粐鴥?nèi)大型私募基金ESG投資策略總監(jiān)介紹。

　　隨著金融科技技術(shù)日新月異，越來越多投資機(jī)構(gòu)正嘗試將機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等新技術(shù)應(yīng)用在ESG投資策略-ic photo。

　　ESG+金融科技“風(fēng)靡”華爾街

　　上述華爾街對(duì)沖基金經(jīng)理表示，當(dāng)前華爾街金融機(jī)構(gòu)對(duì)金融科技應(yīng)用于ESG投資策略的探索，已有7-8年時(shí)間。

　　“最初，華爾街對(duì)沖基金主要是通過金融科技技術(shù)收集上市公司的ESG相關(guān)信息(包括上市公司社會(huì)責(zé)任報(bào)告、媒體相關(guān)報(bào)道，以及政府是否對(duì)上市公司采取環(huán)保處罰決定等)?！彼貞浾f，但不少對(duì)沖基金很快發(fā)現(xiàn)，靠數(shù)據(jù)抓取技術(shù)所收集的上述信息數(shù)據(jù)往往存在滯后性，導(dǎo)致他們的ESG投資決策未必能快于其他投資機(jī)構(gòu)。

　　2017年起，越來越多華爾街對(duì)沖基金開始引入深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)分析等全新金融科技技術(shù)，徹底改變了以往的ESG投資決策效率。

　　比如能源股一直是對(duì)沖基金的重倉股，若這些能源類上市公司一旦遭遇環(huán)保處罰等問題，就會(huì)被大量ESG投資策略資金“拋棄”。因此在實(shí)際操作過程，不少能源類上市公司高管將相關(guān)部門環(huán)保調(diào)查與問責(zé)視為公司最重要的“機(jī)密”，紛紛三緘其口。于是對(duì)沖基金要提前獲悉這些重要信息，就充分引入大數(shù)據(jù)分析與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括通過當(dāng)?shù)孛襟w報(bào)道以及地方環(huán)保部門發(fā)布的新政，洞察當(dāng)?shù)丨h(huán)保部門近期是否頻繁約談能源類上市公司等，從而提前做出拋股避險(xiǎn)的投資決策。

　　“由于很多能源類上市公司環(huán)保問責(zé)新聞很可能出現(xiàn)在地方社區(qū)媒體新聞報(bào)道里，因此大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能否及時(shí)獲取這些信息并加以精準(zhǔn)分析，對(duì)我們提升ESG投資效率的幫助極大?！辈剪?shù)侣Y產(chǎn)管理公司(Bruderman Asset Management)首席策略師Oliver Pursche向記者分析說。

　　目前，不少成功引入大數(shù)據(jù)分析與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的對(duì)沖基金已構(gòu)建基于智能化的ESG投資模型與ESG評(píng)價(jià)體系。比如他們?cè)谏疃葦?shù)據(jù)搜集、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理后，進(jìn)一步搭建了高度智能化與自動(dòng)化的ESG評(píng)價(jià)系統(tǒng)，并通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)時(shí)時(shí)監(jiān)控輿情實(shí)時(shí)更新，判斷現(xiàn)有ESG投資組合的潛在風(fēng)險(xiǎn)并及時(shí)調(diào)整。此舉令對(duì)沖基金徹底擺脫了完全依賴上市公司主動(dòng)披露和其他公開信息構(gòu)建ESG投資模型的被動(dòng)局面，大幅提升 ESG投資決策的時(shí)效性與準(zhǔn)確性。

　　國內(nèi)私募基金悄然試水

　　值得注意的是，隨著金融科技日益融入ESG投資策略，國內(nèi)不少私募基金也紛紛借鑒海外成功模式。

　　一家國內(nèi)大型私募基金負(fù)責(zé)人透露，目前他們通過高薪聘請(qǐng)多位在海外對(duì)沖基金工作多年的資深A(yù)I工程師，將華爾街不少金融科技+ESG投資策略的經(jīng)驗(yàn)引入投資模型。

　　“事實(shí)上，金融科技在提升國內(nèi)ESG投資效率的作用可能會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于海外?！彼J(rèn)為。一方面國內(nèi)金融投資機(jī)構(gòu)在ESG信息披露、評(píng)級(jí)與投資決策的研究仍處于早期探索階段，加之不少上市公司的環(huán)保與治理問題比較突出，因此誰能率先依托金融科技構(gòu)建一整套完善的ESG投資評(píng)估體系，就有機(jī)會(huì)贏得巨大的市場先發(fā)優(yōu)勢(shì)；另一方面國內(nèi)上市公司在ESG方面的信息披露較少，且不少ESG信息相對(duì)分散且缺乏標(biāo)準(zhǔn)化，更需要金融科技解決數(shù)據(jù)全面收集與有效處理等問題。

　　“尤其是E(環(huán)境)與S(公司治理)，目前我們只能從公開信息與媒體報(bào)道里抓取上市公司環(huán)保處罰，污染排放處罰、資源消耗與產(chǎn)品召回等信息，往往缺乏時(shí)效性。但通過金融科技技術(shù)，我們或許能從行業(yè)傳聞與咨訊，以及地方媒體報(bào)道里搶先捕捉到這些極有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息，從而提前做出精準(zhǔn)投資決策?！彼赋?。

　　這位國內(nèi)大型私募基金負(fù)責(zé)人承認(rèn)，不少來自華爾街的ESG+金融科技投資模型因子仍存在水土不服狀況。比如華爾街基于NLP以及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)搭載的ESG輿情監(jiān)控類平臺(tái)，能根據(jù)系統(tǒng)設(shè)定的數(shù)百個(gè)ESG相關(guān)輿情標(biāo)簽，及時(shí)對(duì)上市公司實(shí)時(shí)輿情進(jìn)行抓取分類并反饋潛在的投資風(fēng)險(xiǎn)。但由于海外NLP技術(shù)在理解語言文本意義方面存在“國別偏差”，有時(shí)會(huì)將負(fù)面信息錯(cuò)誤解讀為“利好信息”，導(dǎo)致他們不得不通過人工操作進(jìn)行糾正，以免出現(xiàn)重大投資失誤。

　　所幸的是，近期他們開始使用RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))技術(shù)對(duì)上市公司環(huán)保等信息進(jìn)行高靈敏度、高精確度的內(nèi)容過濾，加之深度學(xué)習(xí)技術(shù)與情緒分析程序的“反復(fù)訓(xùn)練”，引入本土化的參考指標(biāo)，令NLP對(duì)信息的情緒量化判斷準(zhǔn)確性有所提升，令海外金融科技+ESG這個(gè)“舶來品”開始落地生根。

　　轉(zhuǎn)自：21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道

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