让计算机成为你的私人研究助理

九年锲而不舍,打造人机结合的研究新模式

研究成果的聚合展示

你无需考虑后台复杂算法,我们只展示最有效率的信息

  • 对定性演义的依赖

    如何从基于小样本的定性演义进化到基于大数据的定量归纳,这是每一位有前瞻性的金融从业者都会思索的问题。因为需要研究覆盖如此量级的上市公司群,仅靠堆人并非长久之计。

  • 滞后的传统数据

    传统数据并不是为金融研究专门准备的。宏观数据、财务指标的计算频率与金融市场交易频率存在本质上的不对称性。并不是说传统数据不行,我们认为只靠传统数据是远远不够的。

  • 落后的基本面研究方法

    基本面研究是金融分析的大杀器,可惜研究方法未能跟上科技进步。作为局外人了解公司/行业基本面本非易事,再没有科技的武装更是难上加难。

  • 前瞻性的难题

    有限的视野,滞后的数据,落后的方法,共同造成了传统证券研究的前瞻性难题。前瞻性难题不解决,传统证券研究的壁垒早晚会被打破,有可能是自媒体,也可能是 . . .