知识图谱如何在2020年帮助资产管理者

有很多定义知识图的方法。最基本的知识图是一个大型网络，用于存储有关实体以及这些实体之间的关系的数据。这些实体（可以是从诸如“贸易战”之类的概念到组织机构的产品，文档和数据及其现实世界关系之类的现实世界之类的任何东西）存储在图中。

知识图也可以理解为数据库（因为结构化查询可以检索数据），图（因为可以分析知识图的连接）和知识库（因为可以使用相互关联的数据来推断新知识）的组合事实）。知识图能够提供大量数据的全面视图并将这些视图链接到现实生活中的能力，将使该技术对2020年及以后的投资管理特别有用。

2020年充满了极端市场事件，例如Covid-19大流行，该事件已导致世界各国无限期关闭其经济，以限制病毒的传播。整个资产管理公司都遭受了历史性的损失，即使在正常情况下使用与市场无关的量化方法（如平仓多头和空头头寸）时，许多人仍在质疑这些工具是否真正与市场无关。2020年被描述为“投资寒冬”，并敦促基金经理提出新的策略来应对波动。在这些情况下，知识图可以帮助克服市场不确定性。

假设您是一位研究轮胎公司的分析师。没有知识图谱，您的研究将需要您解析可以在公司上找到的任何信息，包括公司的年度报告，投资者介绍，收益记录和债券说明书。这可能需要几个小时，并且您仍然可能会丢失信息。

使用知识图，您可以从一个基本的单一视图开始，该视图将显示有关轮胎公司的人员，产品，供应商，竞争对手，专利技术，商标和诉讼以及CSR活动的信息。在单一视图中，知识图可能会指向深入的供应链研究，表明您正在研究的轮胎公司使用的化学供应商依赖于挪威某公司出口的石油原料。从新闻中汲取的知识图可能表明，在未来几个月中，挪威的出口税将增加，这将显着改变定价。

使用知识图，您还可以通过查看备案，非政府组织报告，政府报告和专利来了解关键参与者的战略，从而量化主要新技术对轮胎公司构成的风险。2020年，分析师可能还会使用知识图来研究公司可能会面临的更复杂的新闻相关概念所面临的风险，例如欧洲禁运的影响，疫苗竞赛，美国的边境限制以及亚马逊调整后的收益预测。

图形表示法还允许量化人员按相似性看待公司，从而更容易按公司的产品，市场或客户对公司进行聚类，并发现被忽视的公司。例如，在Auquan，我们已经创建了具有二级和三级关系的综合公司知识图，例如供应商，人员，实体，产品等的供应商。

知识图谱不是一项新技术，它们已经存在了20多年了。但是，由于知识图的复杂性，它们已经落后于其他技术。它们很难实现，只有在人们拥有大量相互关联的数据时才有意义。

但是，数据提取和自然语言处理的最新进展意味着可以从各种结构化和非结构化数据集和文本中收集大量可量化和不可量化的信息。而且计算能力增加了万亿倍，这使得更容易大规模地重新创建这些算法。

知识图和图数据库技术对于更好地理解数据是必需的。例如，当Google在2012年开始使用知识图来启用语义搜索时，其他技术公司（例如Facebook和Microsoft）意识到了自己的力量并开始实施它们。如今，Facebook使用知识图来存储我们的所有联系并向用户提出建议。

对于投资管理，知识图可以充当语​​义搜索引擎，以查找投资研究中的意外连接。他们可以从分析师将阅读的任何内容中提取数百万个连接，包括公司网站，文件，年度报告，新闻，卖方研究和数据库。这些连接可以轻松地存储在知识图中，并且可以产生其他情况下不会看到的新连接。知识图可能是释放2020年及未来几年复杂性的关键。