數據無處不在，快人一步找出重要資訊，就是投資優勢。最近有華爾街基金經理用另類手法，搶先預測Tesla的電動車產能，在公布亮麗業績前買入股票大賺一筆。
Tesla一向不太公開數據，只強調增加產能。愈是神秘，愈要揭秘。科技公司Thasos Group專門研究流動電話的地理位置信號，走到Tesla在東灣弗雷蒙特的工廠收集數據，分析廠內發出的手機位置信號，計算員工數量、逗留時間等數據。結果推算出從今年六至十月期間，員工在廠內加班時間增30%，意味着新增產能被量化。
在Tesla公布業績前，他們將數據賣給華爾街和對沖基金，搶先買入股票。業績公布後市場匆匆入貨，股價飆升，掌握加班數據的投行已贏在起跑線。
這更可能成為華爾街的常態，從不同渠道尋找另類數據分析，挖掘有價值的資訊。若分析員不懂得編程，用人工智能方式處理數據獲得市場優勢，就給比下去了。
所以投行正在張羅科技人才去當金融才俊，業界最熟悉應是從微軟過檔對沖基金的鄧力。他本是學者，專門研究自然語言理解和語音識別技術，更是IEEE院士，後來當上微軟首席人工智能科學家。去年加入基金公司Citadel，通過分析在財報、社交網絡的非結構數據，以至研究高層在電話會議的語氣預視公司前景，在雜亂無章的數據內找出有利投資決策的資訊。
今年內還有卡內基梅隆大學計算機科學系教授維羅索（Manuela Veloso）加盟摩根大通主管人工智能實驗室。華爾街對沖基金DE Shaw新成立機器學習部門，給從華盛頓大學挖角的計算機科學教授多明戈斯（Pedro Domingos）打骰。
日常生活充滿數據，懂得使用分析，就能找到投資優勢。相信華爾街需要更多科技人協助，用人工智能、大數據等技術，用意想不到的收集數據方式，找出與別不同的投資決策，贏在投資起跑線。
在財經界打滾多年後，毅然投身資訊科技行業，成為i世代，深信資訊科技對經濟帶來革命性改變。
作者：艾雲