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Oxylabs 专家视角:为什么替代数据能够带来卓越的投资成果

Oxylabs 专家视角:为什么替代数据能够带来卓越的投资成果
2022年11月17日 16:49

  投资信息在互联网上传播非常迅速,但是也会很快过时。正因为如此,对主流来源之外的金融数据(称为“替代数据”)的需求预计将在 2025 年达到 89.8 亿美元,复合年均增长率为 39%。

  相对于政府报告、公司财务报表和主流商业资讯等容易获取的来源,替代数据提供了竞争优势。替代数据不仅比传统来源更不容易获取,而且更有意义、更有专门针对性,为投资组合经理带来优势,帮助他们在变幻莫测的市场中取得高于平均水平的回报。

  替代数据让我们洞见多变的投资市场

  投资在过去是比较简单明了的。通常,交易者和基金经理会分析财务报表和经济报告,获取洞察,帮助他们基于实际情况选择合适的投资。

  如今的投资格局复杂了许多。机构算法交易、“机器人投顾”(算法驱动的投资平台)、汇率波动和低利率席卷市场,资本蜂拥而入,造成不稳定。因此,就业增长和通胀等实际经济指标虽然仍然有意义,但如今相较于过去对股价的影响力减弱了。

  替代数据能够缓解当前市场混沌的局面。替代数据可提供对实际市场趋势的洞察,带来内部视角,帮助投资专业人士更精准地预测市场走势。其他优势包括:

  替代数据应用程序可节省时间

  替代数据利用技术的威力,筛选来自网站、主流新闻和社交媒体网络的海量数据。这种类型的分析不仅可节省时间,还利用跨越多个行业和部门的众多来源,为投资者带来更全面的金融市场视野。

  替代数据可提供多样性的洞察

  替代数据的来源覆盖世界各地,让分析师能够获得之前从传统的国内金融信息来源无法获得的不同视角。替代数据不仅可扩展投资者对市场的总体了解,还能够根据来自不同行业和地点的信息激发新的投资创意。

  替代数据可提供比企业财务报表更及时的洞察

  公司报表和政府报告等传统数据通常提供财务业绩的月度、季度和年度细分报告。替代数据的及时性更胜一筹,可以让投资者实时获得信息,得出可能影响当前股价的更准确、更有意义的洞察。

  替代数据类型

  替代数据从不计其数的来源中提取,包括移动应用程序、卫星、社交媒体网络和网络流量。一些常用类型的替代数据包括:

  • 网站流量

  • 移动应用程序

  • 在线调查

  • 信用卡/借记卡交易数据

  • 地理位置传感器

  • 卫星

  • 在线评论和评价

  • 美国证监会备案文件

  • 专利数据

  • 政府合同数据

  • 低空无人机

  • 卖方散户投资数据

  • 来自公开网站的网络抓取数据:电商店铺、在线商城、在线目录

  替代数据千差万别

  在准确性和相关性方面,不同来源的替代数据的质量区别很大。例如,利用从卫星和无人机获取的油轮容量图像,以及从讨论石油价格的主流文章和社交媒体论坛抓取的数据,可能会得出关于石油价格的不同结论。

  替代数据的成本也呈现显著差异。例如,来自信用卡公司的经过验证的数据通常成本高昂。因此,数据的相关性、准确性和及时性常常直接与其成本密切相关。

  使用替代数据伴随一些风险

  使用替代数据可能增加技术和分析层面的风险。这些风险包括:

  • 由于数据提取延迟造成的时序错误

  • 错误地将数据整合到模型中

  • 模型错误地关联到交易流程

  • 不准确的分析和错误得出的交易信号

  虽然没有单一的方式来缓解这些风险,但必须实施标准测试程序以确保正确地处理数据。此外,许多错误可以通过使用流动数据架构处理多个数据源来得到缓解,该架构有充足的处理能力以适应随着时间的推移而逐渐提升的需求。

  如何获取替代数据

  要获取公开可用的替代数据,可以使用称为网络抓取的流程从互联网中提取,或者从第三方代理机构或提供商购买数据集。

  虽然购买数据集可能更容易,但一些投资公司利用内部团队抓取自己的数据,而另一些公司则使用第三方代理机构提供的即用型工具。

  内部网络抓取需要组建开发人员团队来创建和配置脚本(也称为“机器人”),从特定网站目标检索和提取数据。内部网络抓取主要由大型公司使用,通常可提供许多优势,包括量身定制、灵活性、能够对流程中出现的错误进行故障排除。

  外包网络抓取是一种经济实惠的策略,通常受到小型公司青睐,这些公司可利用即用型解决方案,从网络提取公开数据。利用外包网络抓取,公司不仅可以降低成本,还能够将更多资源用于分析,而不是专门处理提取过程的复杂细节。

  想知道投资公司是如何使用替代数据的吗?

  替代数据已得到广泛运用,投资公司则运用得更多,以便保持竞争优势。Oxylabs 开展了一项“替代数据揭示英国和美国金融行业的重大决策”的调查,阐明了替代数据在英国和美国金融行业的使用情况,超过 70% 的受访公司使用替代数据的原因,以及第三方数据库集成的热门程度,等等。

  作者:Gediminas Rickevicius,Oxylabs.io 全球伙伴关系部副总裁

  (来源:新视线)

责任编辑:孙青扬

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