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如何在外汇市场获利

利用ESG数据发掘交易信号

图丨嘉实基金ESG评分系统框架

利用ESG数据发掘交易信号

借助由 BigQuery、Cloud Storage、Earth Engine 和其他 Google Cloud 服务提供支持的预构建数据解决方案和宝贵数据集、增强您的分析和 AI 计划。

拓展数据生态系统

使用外部数据增强分析或 AI 计划时,可以增加数据资产的价值。发现并访问来自 Google、公共或商业提供商的独特且有价值的数据集和预构建的解决方案。借助全代管式数据流水线,您可以持续专注于最重要的工作:提供数据洞见和业务价值。

精选数据集

Google 数据集
Google 趋势

使用此数据集查看过去 30 天内 Google 趋势中最热门的 25 利用ESG数据发掘交易信号 个查询和搜索量上升最快的 25 个查询。每个字词都包括美国 210 个特定媒体市场区域 (DMA) 和 50 多个国家/地区的 5 年历史数据。

社区人员流动情况报告
Google Analytics(分析)示例

此数据集提供来自 Google Merchandise Store 的 12 个月(2016 年 8 月至 2017 年 8 月)经过模糊处理的 Google Analytics 360 数据,以显示电子商务网站将会看到的内容,包括流量来源、内容和交易数据。

Google 专利研究

Google 专利研究数据包含 Google 专利 (patents.google.com) 中使用的大部分数据分析工作的输出,包括来自 Google 翻译的标题和摘要的机器翻译、嵌入向量、提取的热门术语、类似文档和前向参考。

最近申请的 20 利用ESG数据发掘交易信号 项专利是什么?

商业数据集
Crux Informatics

Crux Deliver 是一项用于数据工程和运营的代管式服务。Crux 代表其客户连接所有传统和替代数据提供商,并管理入职、数据工程和运营的所有方面。每个数据集都经过验证,因此我们只提供干净且可操作的数据。

Exchange Data International

Exchange Data International (EDI) 帮助全球金融和投资社区做出明智的决策。EDI 的大型内容数据库包含全球各地的股权和固定收入企业举措、股息、静态参考数据、收盘价格和已发行的股票。

了解影响股票和 ETF 的历史事件。

Factset
HouseCanary

即时访问 1 亿套房屋的可靠财产、贷款和估价信息。机器学习算法处理数百个数据源,为 381 个都市圈、18,300 个邮政编码地区和 400 万个街区提供房屋价格指数,覆盖范围超过美国住宅市场的 95%。

根据 40 年的历史波动情况或 3 年期预测做出投资决策。

LinkUp
伦敦能源经纪人协会
Neustar

Neustar, Inc. 是 TransUnion 旗下的一家公司,在身份解析方面处于领先地位,能够提供数据和技术,帮助公司和个人在最重要的时刻建立可信联系。Neustar 在营销、风险和沟通方面提供业界领先的解决方案。

RS Metrics

RS Metrics 是一家可提供资产级、实时、客观、可验证的 ESG 数据的领先公司,使客户能够准确了解电动汽车制造商的工厂库存情况。

Ursa Space Systems

作为全球卫星智能基础架构提供商,Ursa Space Systems 让客户能够使用源自卫星图像的数据监控全球经济趋势,并且每周更新一次。

公共数据集
强风暴事件详情

风暴事件数据库是一个综合数据库,涵盖了美国从 1950 年到今年的恶劣天气事件,其中包含有关风暴事件的位置、方位角、距离、影响和严重程度的信息,包括财产和农作物的损失成本。

人口普查局美国边界

这些是全分辨率边界文件,源自 TIGER/Line Shapefiles,这是美国人口普查局完全支持的核心地理产品。其中包括 50 个州、哥伦比亚特区、波多黎各和离岛地区的信息。

美国社区调查

美国社区调查 (ACS) 是一项持续进行的调查,通过联系全国超过 350 万个家庭,每年提供有关我们国家及其人民的重要信息。由此产生的数据提供了在美国各个地理级别汇总的极其详细的人口统计信息。

所有公共数据集

搜索并访问 Google Cloud Marketplace 中列出的 200 多个数据集。

哪些数据集可以帮助为我们的分析或 AI 工作流程提供更深层次的上下文?

Earth Engine 数据集
Earth Engine

Earth Engine 的公共数据档案包括四十多年的历史图像和科学数据集,每天更新并可用于在线分析。

过去 30 年地表温度的变化情况如何?

Kaggle 数据集
Kaggle 数据集

在 Kaggle 中,您可以找到完成数据科学工作需要的所有代码和数据。使用超过 8 万个公共数据集和 40 万个公共笔记本来快速执行任何分析。

合成数据集
Cymbal Investments

合成数据代表由虚构的 Cymbal Investments 集团运营的自动交易机器人的交易,每个机器人都使用单一算法来指导其交易决策。这些记录源自加载到 BigQuery 中的 FIX 协议(4.4 版)交易捕获报告。

研究数据集
数据集搜索

Google 的数据集搜索计划已索引了来自网络的近 2500 万个数据集,让您可以在一个地方搜索数据集并查找数据所在位置的链接。按新近度、格式、主题等过滤。

执行摘要丨《金融科技推动中国绿色金融发展:案例与展望(2021年)》

去年发布的《金融科技推动绿色金融发展:案例与展望(2020年)》报告从绿色金融生态参与者的角度介绍了四个具体应用场景及通过金融科技手段解决的关键性问题。课题组通过对这四个案例过去一年的跟踪调查发现,金融科技在中国绿色金融领域的运用广度和深度不断扩大,已经覆盖到绿色金融监管、绿色企业认定、金融机构绿色金融业务管理和运营、环境气候风险分析、绿色金融产品和服务创新等细分领域,并开始在中国更多地区复制推广。

案例一:中国人民银行绿色金融信息管理系统
自2019年8月该系统正式上线运行以来,人民银行湖州市中心支行实现了对辖区内所有银行的精准信息统计、全面信息管理和业绩评价。2020年,对已接入系统的所有银行进行了绿色信贷数据报送接口改造升级,确保与中国人民银行绿色贷款统计口径保持一致。目前,浙江省下辖各地市人民银行也开始使用该系统。下阶段将在长三角地区广泛应用推广。

案例二:湖州市绿色金融综合服务平台
自2018年底平台上线以来,截至2020年底,已累计注册中小微企业近3万余家,是2019年的两倍;帮助2万余家绿色小微企业获得银行授信超2000亿元,2020年同比增加了25%;为近90个项目和投资机构对接融资86.44亿元,2020年同比增加了30%。2020年,该平台还新增了信用担保和司法保障功能,并对企业ESG评级进行功能升级,并在国内其他地区复制推广。

案例三:湖州银行绿色信贷管理系统
2019年3月系统上线以来,截至2020年底,已累计对约4万笔信贷业务进行了绿色智能识别和全流程贴标,推动信贷规模优先支持环境效益表现优良的绿色项目,并至少压缩了三分之二的数据报送时间周期。依靠大数据自动生成预警提示强化贷后管理,帮助湖州银行有效提升环境风险管理水平。2020年,该系统在绿色识别效率、环境效益测算及ESG评价能力等方面进一步完善升级,并在国内其他中小银行复制推广。

案例四:人保财险巨灾保险远程定损理赔系统
经过近五年的试点推进和持续完善,人保财险打造的巨灾保险远程定损理赔系统在浙江省宁波市得到了广泛推广,覆盖面、数字化水平和数据管理能力均明显提高,为提升服务巨灾风险的保障能力发挥了重要作用。

三、2021年案例研究

案例一:嘉实基金ESG评分系统
作为中国规模最大且最早成立的十家基金管理公司之一,嘉实基金致力于国内深度ESG数据挖掘与研究,其ESG研究团队与嘉实基金数据化研究中心(Data Lab)联手,运用人工智能、机器学习和自然语言处理等科技手段,自主研发建立了一套本土化ESG评分系统。该系统既与国际通用的ESG框架和标准接轨,又充分考虑和反映中国市场现状和特点。

案例二:中国华电集团碳排放管理信息系统
作为世界第三大发电集团和中国五大电力集团之一,中国华电集团建立了一套基于实时数据的数字化、智能化、可视化的电力企业集团碳排放管理系统,实现了企业的碳排放数据管理、国家自愿减排(CCER)项目管理、碳配额履约管理、碳交易管理、智能分析决策和监督考核管理等功能。

四、绿色金融科技发展面临的挑战

1、政策角度
缺少金融科技支持绿色金融领域的具体政策指引。有关部门对现有成功应用案例还缺乏总结和推广。

2、金融机构角度
金融机构很少提出运用金融科技进行绿色低碳转型的明确、具体的战略发展目标。金融机构决策者对于运用、协调金融科技进行绿色低碳转型的认识不足。

3、金融科技企业
绿色科技企业对区块链、物联网等技术在绿色金融中应用的研发投入相对缺失。课题组观察到的科技公司的主要投入集中在解决运行效率的问题的场景,例如应用大数据、人工智能、云计算等技术提升绿色标准、项目识别、环境效益测算和ESG指数编制等方面。但对可以解决信息透明度、可靠性和可追溯性问题的区块链和物联网等技术的创新和应用比较欠缺。

五、对绿色金融科技发展建议

1、对监管机构的建议
建立支持绿色金融科技的监管沙盒。监管沙盒可鼓励创新运用区块链技术为绿色债券、绿色资产证券化产品的底层标的资产建立项目池,实时向投资者披露项目风险情况和环境效益,以此减少第三方鉴证成本、提高债券发行效率、增强信息透明度。利用沙盒监管机制,支持绿色资产跨境交易,鼓励以区块链技术为境外资金登记记账凭证,全程监控记录境外资金投资机构的收益和变化情况,做到低成本实时跟踪并不可篡改。同时,利用区块链记录信息,在境外资金赎回的过程中,提供资金交易记录和收益记录,以便快速完成赎回手续。

2、对金融机构的建议
制定绿色金融科技发展规划,加大对绿色金融科技的资源投入。制定金融科技推动绿色金融发展战略、重点任务以及保障措施,建立相应的体制机制、人才队伍、技术储备。

3、对金融科技企业的建议
重点研发区块链技术支持绿色供应链产品和服务创新。利用区块链的信息可靠、可追溯等特点,增强企业绿色供应链融资信息透明度,为金融机构开发绿色供应链相关产品提供技术和数据产品服务。例如,运用区块链技术为监管提供绿色资产贴标、溯源,便利金融监管机构的标准推广、审计、反洗绿等技术应用场景。

4、对人才培养的建议
培养拥有金融科技与绿色金融综合技能的专业型人才。建议将绿色金融科技纳入高等教育人才培养体系中,培养高精尖跨领域的复合型专业型人才。面向社会积极开展绿色金融科技的职业技能教育,开展绿色金融科技和ESG培训,向市场输送业务能力扎实的技术型人才。

5、对国际合作的建议
积极引进国际先进绿色金融科技技术。积极引进推广国际先进的绿色金融科技技术,解决在绿色资产识别、转型风险量化、数据溯源等方面的关键问题。

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

KlipC 于 2021-06-09 16:15:18 发布 50 收藏

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。”

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。