Если вы читали мой информационный бюллетень с самого начала, вам не нужно быть очень интуитивным, чтобы понять, что у меня есть страсть к бизнесу, данным и расширенному анализу. Учитывая это, несколько лет назад я поставил себе задачу (даже по назначению врача) справиться с тревогой, читая, записывая и «сжимая» данные. В этом процессе за неделю я просматриваю как минимум 3 выступления на TED, 2 статьи о бизнесе и проблемах с данными, а также различные новости/колонки на эту тему. И затем я стараюсь писать еженедельные посты о том, что я узнал.
На этой неделе одним из выступлений на TED, которое я пересматривал, было интервью, взятое несколько лет назад с Джимом Саймонсом. Это полностью захватывает с самого начала. Но становится интересно на 9-й минуте, а особенно на 13-14-й минуте, когда он говорит о важности того, что сегодня известно как альтернативное обнаружение данных (из второго видео очень интересны минуты 6:30).
В мире количественного анализа/исследований в финансовой сфере, где конкуренция является жесткой и каждое маленькое преимущество может иметь значение, использование альтернативного обнаружения данных стало бесценным инструментом. Этот процесс, включающий анализ альтернативных источников данных и использование информационно-энтропийного анализа для подтверждения их ценности, продемонстрировал свою способность улучшать модели и доходность в различных областях финансов, включая хедж-фонды, семейные офисы, частные банковские услуги, управление капиталом и другие. финансовые секторы. Я объяснил это на прошлой неделе в этом посте.
Например, в сфере хедж-фондов использование Alternative Data Discovery сыграло важную роль в получении конкурентного преимущества. Представьте себе хедж-фонд, специализирующийся на инвестициях в розничный сектор. Используя альтернативные источники данных, такие как социальные сети и данные о транзакциях по кредитным картам, команда количественных аналитиков может выявлять модели поведения потребителей в реальном времени.
Анализируя данные из социальных сетей, они могут улавливать новые тенденции, такие как увеличение положительных упоминаний о конкретном розничном бренде или растущий спрос на определенные продукты. В то же время анализ транзакций по кредитным картам позволяет им отслеживать продажи и покупательские привычки в различных географических регионах.
Интегрируя эти альтернативные данные в свои финансовые модели, количественные аналитики могут корректировать и совершенствовать свои инвестиционные стратегии. Например, если они обнаружат увеличение числа положительных упоминаний о розничном бренде в социальных сетях и соответствующий рост соответствующих транзакций по кредитным картам, они могут занять бычью позицию по акциям этой компании до того, как рынок отреагирует.
Эта способность выявлять и извлекать выгоду из ранних и нетрадиционных инвестиционных возможностей — вот что отличает их в высококонкурентной среде. Хедж-фонды, которые используют возможности Alternative Data Discovery, могут генерировать более высокую прибыль и превзойти конкурентов, которые полагаются исключительно на традиционные источники данных.
В этой статье мы рассмотрим, как альтернативное обнаружение данных меняет финансовый ландшафт и открывает новые возможности для количественных аналитиков.
Основное преимущество Alternative Data Discovery заключается в его способности использовать источники данных, которые традиционно не считались подходящими для финансового анализа. Эти источники могут включать данные социальных сетей, транзакции по кредитным картам, спутниковые снимки, датчики IoT, журналы просмотра веб-страниц и многие другие. Точно так же, как мы говорим о новых данных, мы также говорим о новых технологиях доступа к этим данным, новых моделях извлечения, новых алгоритмах, новых процессах генерации данных. Например, создание синтетических данных — это инструмент, который начинают использовать в качестве альтернативного источника данных. Несколько недель назад я писал об этом:
Анализируя и комбинируя эти данные, аналитики могут получить более полное представление о событиях и тенденциях, которые могут повлиять на финансовые рынки, в режиме реального времени.
Интеграция Alternative Data Discovery в финансовые модели позволяет повысить точность прогнозов и прогнозов. Альтернативные данные могут выявить скрытые закономерности, тонкие корреляции и ранние сигналы об изменении поведения рынка. Включив эти данные в существующие модели, можно получить более надежную и обоснованную информацию, что приведет к обоснованным инвестиционным решениям.
Одним из основных преимуществ Alternative Data Discovery является его способность обнаруживать нетрадиционные инвестиционные возможности. Анализируя альтернативные данные, аналитики могут выявить новые тенденции и рыночные ниши, которые могут остаться незамеченными другими участниками. Например, отслеживая модели потребления в социальных сетях, можно определить новые продукты или услуги до того, как они станут популярными. Эти нетрадиционные инвестиционные идеи могут принести значительную прибыль хедж-фондам и другим инвесторам.
Помимо повышения доходности, Alternative Data Discovery также может улучшить управление рисками. Используя альтернативные данные, аналитики могут более эффективно выявлять потенциальные риски и угрозы. Например, анализ данных социальных сетей может помочь отслеживать и прогнозировать настроения рынка и реакцию потребителей, позволяя быстро реагировать на рискованные ситуации. Это помогает управляющим фондами и финансовым специалистам принимать более обоснованные решения и снижать потенциальные потери.
Несмотря на очевидные преимущества, использование альтернативного обнаружения данных также связано с проблемами и этическими соображениями. Конфиденциальность данных, манипулирование информацией и надежность источника являются важными аспектами, о которых следует помнить. Аналитики и финансовые специалисты должны знать об этих проблемах и принимать меры для обеспечения этичного и ответственного использования альтернативных данных.
Решение этих проблем включает в себя создание прочной этической основы для сбора, анализа и использования альтернативных данных. Это влечет за собой обеспечение согласия и конфиденциальности лиц, чьи данные используются, а также прозрачность процесса сбора и анализа данных. Кроме того, должны проводиться строгие проверки качества данных и надежности источника, чтобы гарантировать целостность анализа.
В конце концов, данные имеют убывающую предельную отдачу. Итак, открывайте новые данные, анализируйте их энтропию и понимайте сигналы, которые эти новые альтернативные данные подают вашему бизнесу и инвестициям.
