Что такое привлеченная «альфа»?

Привлеченная «альфа» – это прогнозы инвесторов для принятия решений о вложении капитала. Инвесторы не знают, как используются их прогнозы в случаях привлечения денежных средств Этим прогнозам не суждено сбыться. Существует множество компаний, которые пытаются создавать прогнозы на материалах Twitter, выуживая информацию из небольших постов.

Для составления прогноза нам необходима исходная информация, которая должна помочь при перспективном планировании. И нам нужны специалисты в области прогнозирования. Кроме того, нам потребуется некая платформа для сбора прогнозов. А также нам понадобятся мотивации для обеспечения прогнозов: денежная (заплатите мне, чтобы я составил прогноз), гордость (я хочу быть лучшим прогнозистом), рыночная (я хочу сказать каждому, что я лучший) либо коллективная (я хочу поделиться своими мнениями). Нам нужно очистить полученные данные от «воды». Различные точки зрения дают нам возможность извлекать выгоду из мнений толпы. Также полезно иметь объективный взгляд и навыки оценки прогнозов. Ценные навыки надо закреплять. Если специалисты по прогнозированию могут составлять достоверные прогнозы, то наличие высокой квалификации является отдельной особенностью. Тогда мы можем быть уверены в том, что идеи прогнозистов достойны того, чтобы прислушаться к ним в будущем.

Одним из первых был набор данных брокерского прогноза IBES (Institutional Brokers Estimates System (I/B/E/S, подразделение Thomson Reuters)). Сейчас эта идея стала широко популярна, а тогда она была новинкой: соберите прогнозы выручки брокеров на акцию и составьте из них консенсус-ожидание. IBES удовлетворяет наши нужды: это платформа для структурированных прогнозов, относительно свободных от мнений заинтересованных людей. Можно обсуждать, являются ли эти прогнозы достойными, но данные, бесспорно, интересны. Прогнозы отражают большинство наших желаний: существуют различные мнения, но в любом случае надо руководствоваться интернами бизнеса. И есть большой опыт аналитических прогнозов, что показано в работе, сделанной в StarMine, подразделении Thomson Reuters, а тогда, в начале 2000-х гг., независимой компании.

Мнения людей можно использовать для прогнозирования многих явлений. В таблице 1 приведены несколько примеров.