通聯數據：智能投研重新定義宏觀經濟研究
開源證券資本市場峰會近日舉行，通聯數據算法專家王偉在峰會上表示，藉助人工智能技術，可以建立宏觀要素投研框架，幫助投研人員更加系統化的感知宏觀經濟的週期變動。
傳統的宏觀經濟分析框架，往往是一個多維度的體系，不僅關注供給端的變化，也需要看到總量需求端的變化，這裡面又細分投資、消費和對外貿易，此外，還要密切關注外部市場的變動，包括美國、歐元區和日本等發達經濟體的影響。在經濟基本面之外，還有一些金融維度的數據，對做經濟週期分析，也是非常重要的變量。
在做宏觀經濟研究時，變量的相關性是非常強的。通聯數據認爲，爲避免使用帶有強噪聲干擾、或者說用了一些比較假的因素影響研究，可以藉助人工智能的技術手段，把複雜的宏觀體系進行抽象，從而反映成了資產真正的驅動要素。
這裡麪包括幾個主要的描述維度，經濟增長、通貨膨脹、流動性和風險偏好。有了這些維度以後，大家就對每類資產背後所處環境建立了一個非常全面的認知，可以幫助我們做資產配置的時候，能夠知己知彼，有的放矢。
通聯數據建立的結合基本面邏輯和大數據分析的投研框架，不僅能爲量化研究生成更加合理可用的宏觀因子，用於資產配置或者資產擇時；而且也能提升基本面主觀研究的能力，能夠讓宏觀研究員更高頻感知經濟背後的週期變動。
據王偉介紹，建立投研框架首先把具有不同頻率、不同發佈時間、不同歷史長度的信息做整體的對齊，然後才能夠用預測模型來體現出大量數據背後的公共運行規律。在做數據對齊的時候，對數據之間相關關係的度量是很難的，因爲數據的發佈時間不盡相同，導致難以像處理價格數據那樣直接建立相關矩陣。通聯數據研發了一種數據弱相關影響的度量方法，這是一項核心技術。藉助這種弱相關性的度量，讓我們能夠實時的捕捉到宏觀週期的變動。
據瞭解，通聯數據已打造了一套智能的投研框架工具，從量化角度來看，提供了充分借鑑基本面投研邏輯的途徑，同時也可以通過對基本面進行量化、對數據進行智能的分析和處理，對基本面研究進行賦能。目前，智能投研框架已經在多家金融機構部署上線。