Github上存在许多开源的投资经理和基金数据库,这些数据库为投资研究提供了丰富的数据源。这些数据库汇总了全球各地的公开披露信息,包括投资经理的姓名,管理的基金,以往业绩等。研究人员可以利用这些数据开展定量分析,例如评估经理的投资风格和绩效持续性,从大数据中寻找异常经理等。这些开源数据库极大地降低了进行投资研究的门槛。
Github上的开源投资经理数据库
Github上存在一些专门汇总投资经理信息的开源数据库项目,代表性的有Investor Database、Fund Database等。这些数据库收集并汇总了全球各地的公开信息,通过脚本和网页爬虫的方式抓取各类信息源,维护一个结构化的数据库。信息源包括彭博、路透社、基金公司官网等。数据库中的主要信息包括基金经理姓名、就职时间、管理的基金产品、基金规模、过往业绩等。这些开源数据库为学术研究人员和业内人士提供了极为丰富的信息源,大大降低了从零开始构建数据库的门槛。
开源数据库支持定量分析与异常发现
这些开源的投资经理和基金数据库为定量分析提供了基础数据支撑。研究人员可以利用这些结构化的数据,开展各类分析,例如评估基金经理的投资风格偏好和业绩持续性,研究经理人背景与业绩的相关性,利用机器学习技术从海量数据中发现异常的基金经理等。相比于传统只依赖于少量样本的数据分析,开源数据库支持利用大数据进行更系统的统计验证和预测模型构建。当然,开源数据库也存在一定的局限性,如信息更新不及时,需要研究人员做二次验证等。但总体来说,这类数据库降低了研究门槛,支持更丰富的分析思路。
开源的投资经理和基金数据库增强了投资研究的信息支撑,使研究人员能够轻松获取全球范围内的庞大数据库,并在此基础上开展定量分析与异常发现,发掘更多投资规律和机会。这些开源项目降低了从零构建数据库的门槛,支持学术界和业内人士开展更系统和数据驱动的研究。