在金融出资范畴，怎么精确猜测一个企业的未来收益一直是个难题。关于金融剖析师而言，他们会依靠各种揭露数据、核算东西和自己的直觉。

  近来，麻省理工学院(MIT)的研讨人员开发出了一种自动化模型，在运用十分有限的“喧闹”数据猜测企业出售方面，该模型的体现显着优于人类。

  越来越多出资者喜爱用不那么精确的顾客数据(称为“代替数据”)来协助猜测公司的未来收益。代替数据包括信用卡购买、智能手机方位数据，乃至卫星图画显现有多少轿车停在零售商的门店前。

  比起更传统的季度收益、新闻稿、股票在商场上生意的金额等财政数据，代替数据或许利于更明晰地猜测一个企业的财政状况。但到目前为止，运用代替数据很难得到精确、频频的估量。

  在近来《ACM Sigmetrics会议纪要》(Proceedings of ACM Sigmetrics Conference)上宣布的一篇论文中，研讨人员描绘了一个财政猜测模型，该模型只运用匿名的每周信用卡买卖和三个月的收益陈述。

  该模型的使命是猜测30多家公司的季度收益，其猜测成果的57%超过了华尔街专家剖析师的归纳猜测。

  不过，运用代替数据的一个问题是数据量过少。如季度陈述或每周信用卡总额等财政数据数量较少，还或许包括无法解释的不可用信息。金融剖析师能够拜访任何可用的私有或公共数据和其他机器学习模型，但研讨人员的模型只运用了两种数据类型的十分小的数据集。

  在研讨中，研讨人员获得了一家对冲基金2015年至2018年34家零售商的顾客信用卡买卖数据(通常是每周和每两周一次)和季度陈述。在一切公司中，他们一共收集了306个季度的数据。

  为了收拾、清洗数据，研讨人员运用了规范推理算法的一种变体，称为卡尔曼滤波或信仰传达(置信度传达)，它现已被用于从航天飞机到智能手机GPS的各种技能中。卡尔曼滤波利用在一段时间内观测到的包括噪声差错的数据丈量，在指定的时间段内生成不知道变量的概率散布。在研讨人员的工作中，这在某种程度上预示着估量一天的或许出售额。

  接下来，研讨人员规划了一个模型来剖析信用卡买卖和其他代替数据的组合，比方方位信息。

  “咱们并不是只能做到这些。这仅仅一个天然的起点。” 榜首作者、信息与决议计划体系实验室(LIDS)的博士后Michael Fleder说。

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