京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据告诉你:"推倒"式拉票,赢不了新财富_数据分析师
推倒几个基金经理,能赢新财富吗?要入榜新财富,平均需要获得至少720张选票支持。我们且以2013年第十一届新财富最佳分析师评选为例进行分析。
“为了xcf,今年我已经和俩人上过床了,这才是刚刚开始。夜深人静总会想起那个刚入行时的小姑娘,懵懂充满着向往,一去不复返。”这是今年匿名社交软件无秘上的爆料,比这更让人心酸的是,第一条评论说 “靠得住吗?保证会投吗?”
就算投了,这样拉票,也没有用啊,亲!
2013年的评选中,得票分数最高的是国泰君安证券[微博]房地产研究小组(孙建平、李品科、丁明、温阳),他们这个团队的得分高达15457.74。
这是一个相当惊人的数字。在去年的参选规则中,一张投票对应的最高权重是3,一张选票最多只能给孙建平贡献15分(投其第一名计5分,第二名4分,第三名3分,第四名2分,第五名1分)。而一万五千多分意味着什么呢?如果按所有投孙建平的都是评他为第一名、且权重为3来算的话,就是至少有1030张票投给了他。这当然是最极端的情形,如果按每张票平均权重2、且都投第一名来计算,也有1545张票投给他。实际投票的情形要复杂得多,由于各张票的权重不同,投票打的名次不一,但最保守的估计,也有不低于1545张选票选择了孙建平。
做出这个集体决定的,是高度分散的市场投资者。在经过严格审核之后,2013年新财富发放了近2400张最佳分析师选票,分布在多达600余家机构中,包括77家公募基金管理公司、全国社保基金理事会、99家保险/保险资产管理公司、74家证券公司、136家私募基金、22家银行、23家信托公司、23家财务公司、122家QFII、35家海外投资机构。
孙建平的成功,是在2400张选票中,争取到了不低于1545张投票,他的得票率超过64%,而2013年房地产行业的整体得票率是84%,也就是说,给房地产行业打分的选票中,有至少76%的选票选了孙建平。而且这一数字还是保守估计。
都说入榜新财富就能一夜暴富,为什么?因为入榜者的观点能覆盖并影响到市场绝大部分资金掌舵者,根据统计,这些机构投资者管理的资产规模合计达数万亿元。从公募基金到私募基金、证券、信托、财务公司等各种团体,如果孙建平不是切切实实为他们创造了正价值,他们会自发做出这样高度统一的选择吗?
有评论认为,新财富是资本圈的奥斯卡,也不乏“新财富是国内最公正,最类似于美国大选的民主选票”的褒奖。民主的基础在于投票的群体够资格、样本数量够大,是他们一票一票,选出了市场的宠儿,并清除纠正了非正当拉票的噪音。
2014年的新财富最佳分析师评选,投票群体进一步扩容,870余家机构的2700多位投资者投票,且由新财富酷鱼APP投出,进一步杜绝了“搞定一个老总,就能拿到几十张选票”的可能。没有什么力量,能操纵这个市场。
每年新财富投票季,最不缺的,就是各种拉票秀。娱人娱己,小编其实天生“看热闹不嫌事儿大”,碰到平时没日没夜做研究、到了收获季节吆喝一声“请为我投上一票”的分析师,觉得那都是光明正大,值得大大点赞。要刷多存在感,拼文采、拼智慧、拼身段也无可厚非。
但是。。。江湖上,最轰动的。。永远是“今天又推倒了一个基金经理,好累”这样的桥段,它们没有出处、没有主角,如幽灵般闪烁在10月资本圈的屏幕上,不忘例行挂上“为了新财富”的名号。小编能把这当成一个反向的表扬吗?
只是,就算是为了新财富,这样有用吗?从最无情的数学逻辑来看,就算真有这种事,推倒一个基金经理,他有权重3,且不瞒你不负你给你投个第一名,满打满算能拿上15分,要到猴年马月才能把自己推上新财富榜单?
且不说1万5千分的高度,仅仅入榜新财富,也不那么简单。2013年所有入榜新财富的分析师,最终平均得分为7208.87。如果以此作为入榜门槛,假设平均投票权重为2的话,就算投你的都给你打第一名,也需要至少720张选票(7208÷2÷5),这样一个数字,是不可能靠非正当拉票就能达成的。那个“送了100部IPAD,上了新财富”的段子,同样也是经不起推敲的。
不能入榜新财富不要紧,明年再战,但放了段子出来毁人三观还孜孜不倦,你就不对了。要赢,必须凭平时下的功夫说话。
其实最最简单的逻辑,如果把分析师评选当成一年一度的期末考试,平时无作为、临时抱佛脚的人或许可以侥幸拿分,但绝无可能赢到巅峰!
我们欢迎真实的情感式拉票,欢迎“80/90后非主流”这样让人耳目一新的研究,甚至在充满噱头的旗袍秀的题图下,发布的也是研报代表作而非主角三围。但今后,请不要用“推倒”的秘闻来侮辱市场的智商了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05