Gần đây tôi nghe thấy lập luận này nhiều hơn. Và từ một tập hợp khả năng kỹ thuật, có lẽ là đúng. Tuy nhiên, tôi nghĩ điều này bỏ qua vai trò của Excel trong quá trình đầu tư... Excel là một công cụ đơn giản, đáng tin cậy, hầu như không có lỗi, có tính xác định để phân tích các yếu tố cơ bản lịch sử và đưa ra dự đoán về các yếu tố cơ bản trong tương lai (nơi mà alpha tồn tại). Bạn sẽ ngạc nhiên bởi sự đơn giản của các mô hình của nhiều nhà đầu tư vĩ đại, và điều này phản ánh thực tế rằng hầu hết các khoản đầu tư phụ thuộc vào 2-3 biến chính. Mô hình cũng là một công cụ giao tiếp cốt lõi. "Tôi rất muốn xây dựng các mô hình của mình trong Python, nhưng CIO của tôi vẫn muốn xem bảng tính" là một phản hồi phổ biến. Một tệp Excel có thể được gửi qua email, lưu trữ cục bộ trên laptop cho các cuộc họp quản lý / chuyến thăm trụ sở, và rất dễ dàng để xác thực (mô hình của bạn có thể có 800 hàng, nhưng thường chỉ ~5-10% các đầu vào cần được kiểm tra kỹ lưỡng ba lần vì chúng có thể làm hỏng hoặc tạo ra đầu ra của mô hình... tức là, số liệu D&A Q3 cách đây 6 năm sẽ không làm hỏng hoặc tạo ra một luận điểm, nhưng một số liệu lợi nhuận gộp năm ngoái đã được điều chỉnh sạch sẽ và phù hợp với hướng dẫn mềm của quản lý về quỹ GM bps có thể). Tôi nghĩ một số người cũng đang bỏ qua thực tế rằng IDE đến MCP chưa chính xác. Nó đã tốt hơn, nhưng khả năng truy xuất đa tài liệu vẫn chưa trưởng thành. Một mô hình Excel chính xác 70% là rất khó chịu, đặc biệt khi bạn đã chuyển giao kinh nghiệm xây dựng nó và không có bối cảnh cá nhân để gỡ lỗi. Trong thang điểm công cụ AI đèn xanh/đèn vàng/đèn đỏ của chúng tôi, các mô hình tác nhân lập trình đã chuyển từ đèn đỏ sang đèn vàng, nhưng sẽ không chuyển sang đèn xanh cho đến khi đạt được độ chính xác 95% trở lên. Vì vậy, đó là sự tự tin và khả năng sử dụng. Bảng tính không hoàn hảo, nhưng chúng không tạo ra ảo giác. Các nhà phân tích không hoàn hảo, nhưng họ kiểm tra và xác thực ba lần các đầu vào chính ~5-10% (hoặc họ sẽ không tồn tại lâu). "Nhưng các nhà phân tích cũng mắc sai lầm...". Vâng, họ có, nhưng các nhà phân tích vĩ đại biết nơi mà độ không chính xác của mô hình là chấp nhận được / không cốt lõi và nơi mà một đầu vào là quan trọng và họ rất chú trọng đến việc kiểm tra/xác thực và cấu trúc mô hình đa phương pháp. Độ chính xác của con người trong các lĩnh vực phụ thuộc vào luận điểm của mô hình, theo kinh nghiệm của tôi, là 99.99% (tôi chỉ có thể nghĩ đến một hoặc hai sai lầm nghiêm trọng phụ thuộc vào luận điểm qua 5 công ty và cả hai đều có những tác động thực sự đến sự nghiệp của nhà phân tích, và là một cái nhìn rất xấu cho PM người nên đã phát hiện ra điều đó). Và bảng tính Excel thực sự rất hữu ích ở mọi cấp độ trong tổ chức, vì nhà phân tích điều hành bảng tính hiếm khi là người đưa ra quyết định đầu tư cuối cùng... bảng tính Excel là một công cụ tư duy và một công cụ giao tiếp, trên hết mọi thứ. Điều này có thể thay đổi, nhưng cần có sự tài trợ của CIO/PM/MD, điều mà tôi không cảm thấy đang diễn ra (chưa). Vì vậy, với bối cảnh đó, tôi sẽ chọn rằng bảng tính sẽ không kết thúc (trong khi vui vẻ thử nghiệm với các công cụ mới...)