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中信证券研究 文|上官鹏 王兆宇 赵文荣
伴随着数据技术（采集、存储、管理、分析）迅速发展，越来越多的另类数据开始被应用在金融投资实践，用以挖掘低相关的Alpha收益。本文介绍分析师、行业、行为、企业特征和消费五大类，共9个细分类别另类数据，并进一步分析上述另类数据的使用情况和应用价值。我们发现，分析师和中观行业数据相对较成熟，对应策略分别在成长风格强势和景气上行时有效性教强。新闻因子与基本面因子的相关性低，AI语言模型加快新闻舆情和股吧数据应用。专利数据在大盘成长股中选股能力较强，财务附注信息结构化的效率和质量有明显提升，重视专利和财务附注信息价值。总的来说，建议关注将A股另类数据用以挖掘低相关的Alpha收益。未来随着AI语言模型能力的不断提升，新闻舆情、财务附注等传统技术无法覆盖的另类数据在A股应用料将更加广泛。
▍另类数据：挖掘低相关的“蓝海”Alpha收益。
1）另类数据应用的全球视角整体呈现“行为数据领先、商业数据紧随、传感数据蓄势”的特征；
2）本文主要介绍分析师、行业、行为、企业特征和消费五大类，共9个细分数据。数据来源丰富，如Wind、朝阳永续、通联、数库等数据服务商；
3）未来随着技术进步，还会有更多的另类数据。另类数据具备来源多元、形态异构、更新秒级、内容客观且持续演化五大核心特征。
▍分析师数据：数据更新快，策略相对成熟。
1）分析师每日发布研报中的文本和盈利预测信息均能够实现当日入库使用，数据更新及时性很强；
2）2019年以来，分析师覆盖率基本稳定在60%左右；
3）分析师预期相关策略已经发展较为成熟，成长风格强势时，分析师策略有效性相对较强。
▍行业数据：基本面量化策略的“利器”。
1）中观数据的市场关注度非常高，目前已被机构大量应用于日常行业景气度跟踪；
2）基于中观数据构建基本面量化策略的核心逻辑是从行业景气趋势指标横向比较筛选景气度最高的行业组合，以及从行业景气趋势指标历史时序变化对行业进行择时判断。
▍行为数据：AI语言模型加快新闻舆情和股吧数据应用。
1）新闻舆情常见数据来源包括政府网站、财经行业媒体网站和微信公众号，涉及的具体内容丰富，A股的覆盖率高；
2）随着AI语言模型加强后，越来越多机构开始使用并用以构建情绪指标和选股因子；
3）整体上，新闻因子与基本面因子的相关性低，基于新闻舆情和股吧数据构建选股因子的Alpha空间相对较高。
▍企业特征：重视专利和财务附注信息价值。
1）产业链和供应链数据策略应用相对较少；
2）专利数据A股整体覆盖率60%以上，用以观测公司科技含量，当前机构使用相对成熟，在大盘成长股中选股能力较强；
3）随着近年来AI语言模型性能提升，财务附注信息结构化的效率和质量有明显提升。我们预期将有越来越多投资者会开始使用财务附注信息。
▍消费数据：线上销量数据的A股覆盖率相对较低。
1）线上销量数据覆盖207家A股公司，覆盖率相对较低，更多被应用在公司收入或者景气跟踪上；
2）从应用价值来看，个股层面，线上销量数据可以高频精准跟踪个股收入变化；行业层面，可以跟踪行业整体销售额变化及销售均价的变化，能较好地反映行业景气度情况。
▍风险因素：
模型失效风险；分析师盈利预测覆盖不全；宏观或产业政策超预期变动。
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文章不错《中信证券：A股另类数据 挖掘低相关“蓝海”Alpha收益》内容很有帮助