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上图中,左侧的为 2011 年的结果,右侧为 2012 年的结果。横坐标表示所投公司数量,纵坐标为成功退出公司的数量。其中红线和蓝线为基于 Hunter and Zaman (2017) 框架的两个版本的模型的结果,它们的成功率远超基准模型以及顶级 VC;在 2011 年的组合中,当投资个数增加时,基准模型 ordered logistic regression 也取得了不错的效果,但是当投资的创业公司较少时,Hunter and Zaman (2017) 的框架仍然是最出色的。



启发与思考


终于把这个框架介绍完了,首先的感受是“给跪了”。Hunter 和 Zaman 在这个量化风险投资框架中集成了大量的机器学习和数学优化算法。对它们的梳理如下:


1. 从创业公司数据库(如作者采用的 Crunchbase)和 Linkedin 抓取创业公司和创业者、投资人的数据;从行业、团队、早期投资人三个维度构建特征;这其中运用了知识图谱的构建以及语义分析等技术;


2. 使用带漂移率和扩散率的布朗运动来建模创业公司估值的变化,以最大化训练集中所有公司各轮融资发生的概率为目标训练模型参数,这是一个有监督学习问题,求解时采用了 BFGS 算法;


3. 根据模型的参数,使用布朗运动首达时间的概率分布计算出每个公司实现 IPO 的概率。


4. 使用贪心算法和蒙特卡洛积分求解公司选取最优化问题,最优化的目标是最大化选出来的公司中至少有一个能够实现 IPO 的概率。


一个优秀的风险投资公司必备的两点是一套科学的方法论(来洞察投资热点和评估创业团队),和丰富的资源(无论是募资能力还是社会资源)。没有前者,它找不到好的项目;没有后者,好的项目不找它本文介绍的这个量化框架可以是这套科学方法论的有利助力。


为什么这么说呢?因为哪怕是抛开该框架在样本外的预测效果而言,它通过训练集建模得到的参数就能给 VC 们带来很多非常有帮助的启发,这其中包括对热点行业的追踪以及对优秀创业公司必备的特征的精准定位比如,通过模型的参数可以找出时下最热门的行业,并指出一个创业公司想要成功必备的特质是创始人的工作经历和教育背景 —— 资本尤其青睐连续创业者。这些发现和国内很多顶级 VC 的“投的是人,而不是项目”的理念不谋而合。


当然在现阶段,纯量化的风投框架无法解决一个风投公司的资源问题。换句话说,一个量化型风投基金如果没人脉没资源、没有足够的募资能力,那即便是它找到了最具成功潜质的公司,也很难得到股权投资的机会。但是对于那些已在市场中站稳脚跟的 VC 们,掌握一套量化的科学评估体系(无论是对行业还是对创业公司) —— 即便该体系没有本文介绍的这么复杂 —— 也都是大有裨益的。该体系一定会在当下的风投界为这些 VC 们赢得一定的 edge。


如果有一天,机器学习(或更广义的,人工智能)真的在投资界大有作为,那么一级市场的 VC 们恐怕会比二级市场的基金经理们率先“沦陷”,而“干掉”他们的正是他们扶持起来的这些人工智能领域的独角兽们。


犹未可知。


参考文献

Hunter, D. and T. Zaman (2017). Picking winners: a framework for venture capital investment. Working paper, Sloan School of Management, Massachusetts Institute of Technology.


Wu, Z. and M. Palmer (1994). Verbs semantics and lexical selection. In Proceedings of the 32th annual meeting on association for computational linguistics, 133 – 138.


Yuan, Y.X. (1991). A modified BFGS algorithm for unconstrained optimization. IMA Journal of Numerical Analysis, Vol. 11(3), 325 – 332.

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