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
在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31