谷歌風投：數據分析式量化投資 VC新玩法

6月25日消息，近年來風投機構的日子其實沒那么滋潤，過去十年的全球風投年均收益落后于各大主要股指，但是在不大景氣的大環(huán)境下，谷歌風投的表現卻可圈可點，這究竟是為什么呢?《紐約時報》網站日前在一篇文章中介紹了谷歌引領的風投界“數據分析熱”和谷歌風投的投資經驗。

以下為文章內容要點：

谷歌引領風投界新趨勢

傳統風投的“玩法”總是離不開熟人牽線、會議應酬和商業(yè)計劃書，但是“數據大神”谷歌旗下的風投卻更關注投資交易的科學性，在資金開始運作之前必定對數據的收集、核對和分析做足功夫。

谷歌風投代表了風投界的一種新程式，雖然也有人對其持懷疑態(tài)度，但是在風投行業(yè)十年(2002年至2012年)來年均收益6.9%、落后于各大主要股指的大環(huán)境下，成立于2009年的谷歌風投表現相當搶眼——170個投資項目中的成功案例包括已經上市的假日租房網站HomeAway、“智能電網”軟件商Silver Spring Networks，以及多家被谷歌、雅虎、Facebook和Twitter收購的初創(chuàng)企業(yè)。

谷歌風投是第一家重度依賴數據的重要風投機構，而后KPCB、紅杉資本、Y Combinator等知名機構也跟風大搞數據，再后來我們又看到了Ironstone Group和Palo Alto Venture Science等為試行數據戰(zhàn)略而生的新機構。

雖然一些風投人士堅持認為直覺和運氣依然至關重要，但是沒什么人會否認數據分析正變得越來越重要。

“如果你無法進行量化評估，又如何著手解決問題呢?”谷歌風投的執(zhí)行合伙人比爾·馬里斯(Bill Maris)說道。他還表示谷歌擁有全球首屈一指的數據資源和云計算基礎設施，所以“貿然憑直覺進行投資是愚蠢的做法”。

谷歌風投管理著15億美元資金，雇傭了7名專門負責數據收集與分析的員工，并且每周都會向斯坦福大學的知名統計學家杰羅姆·弗里曼(Jerome H. Friedman)進行咨詢。馬里斯表示，谷歌風投利用來自學術文獻、以往經驗和初創(chuàng)企業(yè)及其創(chuàng)始人的數據不斷改進算法，即便對從未創(chuàng)業(yè)的大學退學生都能建立量化記錄。

谷歌風投有何投資經驗?

用來解析數據的具體算法是谷歌絕不外傳的“最高機密”，但是谷歌風投也公開了一些經驗。

例如，在“究竟該投資在一般年景下創(chuàng)業(yè)并做得很棒的人，還是該投資在好年景下創(chuàng)業(yè)而做得一般的人?”這一問題上，很多人會選擇第一種情況，然而谷歌風投執(zhí)行合伙人格雷厄姆·斯賓塞(Graham Spencer)卻指出：學術研究結果表明應當選擇第二種情況，因為這意味著創(chuàng)始人善于把握市場時機。

谷歌風投的其他經驗還包括：有成功創(chuàng)業(yè)經歷的人更有可能再次成功創(chuàng)業(yè)，舊金山灣區(qū)等科技中心的初創(chuàng)企業(yè)成功概率更大，等等。

但是，斯賓塞也指出：谷歌的算法雖然精確但也并非絕對依據，各種要素也不能單獨作為判斷企業(yè)成功與否的標準，關鍵在于綜合衡量并抓住最重要的要素。

此外，谷歌風投也承認人為判斷的重要性。馬里斯舉了一個例子：谷歌風投如果認為某位創(chuàng)始人不靠譜，那么即便所有數據都顯示應當投資也絕不會投資;如果對某位創(chuàng)始人高度信任，那么即便所有數據都不利也會堅決投資。

其他風投機構的做法

有些風投機構如KPCB和紅杉資本，只是追蹤記錄初創(chuàng)企業(yè)在Twitter上被提到的次數、移動應用在App Store的排名等數據以供參考。

但是，也有一些風投機構幾乎完全依靠算法來選擇投資對象，例如Ironstone：它的算法迥異于與傳統風投資本家的思考方式——創(chuàng)始人團隊的價值只占12%，初創(chuàng)企業(yè)本身也只占20%，其余全看要進入的市場，因為Ironstone認為初創(chuàng)企業(yè)變數較大而市場的可預見性更強。