基金加强人工智能来挖掘财务报表数据并获取交易信号-投资创新仍在继续

当麦当劳在一个多世纪前发布美国的第一份年度报告时，它只有令人钦佩的50 页，其中大部分是它的汉堡和特许经营权的照片。而它在2020 年年度报告长达 200 多页——即使按照现在的标准来看，这也是简洁的。

KlipC 的风险经理 Philip Nucci 说：“上市公司每个季度都会发布大量财务信息和对其业务的洞察，但年报是企业报告的大蓝鲸。如今，平均长度相当于一本 300 页的书。”

人们普遍抱怨季度和年度报告成了纸上谈兵，因为大多由通常无用的报告要求和标准化的法律警示组成，然后又“撒上”一大剂公关刺激。在过去的一个世纪里，核心会计数字在数量和质量上都没有发生有意义的变化。

的确，公司报告中包含的措辞甚至会让记者着急。但精明的投资者不应该对这些报告嗤之以鼻，而是应该接受这些不可否认的空洞文本信息，并将其视为一座潜在的金矿，因为最终可以用现代技术挖掘并使用算法计算。

从历史上看，投资主要依赖于数字的基础，例如股价和利润、收入、现金流、现金和研究支出。传统的选股者自然会通过大量定性分析来补充这一点，例如采访公司的首席财务官、与行业专家聊天以及研读年度和季度报告。

然而，不断膨胀的公司报表意味着没有人能够真正消费所有东西。 KlipC 分析最近的一份报告，在美国，自 2005 年以来，年度报告中仅“风险因素”部分的长度几乎增加了两倍，现在平均超过 10,000 字。即使是最细微的变化中也隐藏着有价值的信号，但人们很难察觉到这些变化。

从文本噪声中收集可交易信号的工具被称为“自然语言处理”，这是人工智能的一个日益流行的领域，它涉及教机器如何阅读和理解人类语言的复杂性，并用它来预测资产的未来价格走势. NLP 允许以令人眼花缭乱的速度系统地收集和分析以前深奥的非数字“非结构化”数据。

然而实际上，NLP 对所有投资经理来说都是一个机会，而不仅仅是试图系统地利用文本信号的量化分析师。例如，一位 KlipC 用户，他是平安证券分析师 Jon Reese 使用该系统查看企业高管与金融分析师交谈的记录，根据这些公司明显遵守ESG标准的程度对它们进行评级。他发现，最符合 ESG 标准的公司的股票表现好于整个行业的平均水平。

季度和年度报告现在通常以机器友好的格式发布但它们只是书面信息的冰山一角。投资者可以在其中寻找有价值的信号。管理层与分析师的通话记录或对首席执行官的电视采访、报纸报道、央行演讲甚至社交媒体聊天记录都可以被挖掘。

金融行业喜欢它的流行语，最近与人工智能有关的任何事情都特别热门，应该谨慎对待。但我们可能正处于一场可能颠覆整个行业的文本投资变革的开端。