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本書基于金融領(lǐng)域的另類數(shù)據(jù), 提供了機(jī)器學(xué)習(xí)方法和數(shù)據(jù)源的實(shí)用概述。首次對(duì)另類數(shù)據(jù)進(jìn)行了全面闡述, 為另類數(shù)據(jù)價(jià)值研究能夠系統(tǒng)地呈現(xiàn)在讀者面前提供了完美體驗(yàn)。全書分為另類數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與理論、另類數(shù)據(jù)的實(shí)際應(yīng)用兩個(gè)部分。作者多方闡述了另類數(shù)據(jù)的發(fā)展與挑戰(zhàn), 提供了大量有價(jià)值的案例研究和實(shí)際例子。為讀者提供利用另類數(shù)據(jù)獲益的理論與方法, 同時(shí)也是讀者避開另類數(shù)據(jù)中復(fù)雜的理論與技術(shù)陷阱的指南。

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第一部分簡(jiǎn)介與理論
　　第1章另類數(shù)據(jù)：現(xiàn)狀
　　1.1 引言
　　另類數(shù)據(jù)這一話題在金融領(lǐng)域引發(fā)了熱議。在本書中，我們力圖詳細(xì)討論這一話題，展示如何利用另類數(shù)據(jù)來(lái)加強(qiáng)對(duì)金融市場(chǎng)的理解、提高收益和更好地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理。
　　本書的目標(biāo)讀者是通過(guò)非傳統(tǒng)方法來(lái)尋求超額收益的投資者。這些方法與基本面分析以及單純依靠金融市場(chǎng)中廣泛存在的數(shù)據(jù)進(jìn)行的定量（研究）方法不同。同時(shí)，本書也面向那些想要通過(guò)現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)化和廣泛應(yīng)用的數(shù)據(jù)集中未出現(xiàn)的信息來(lái)識(shí)別會(huì)造成負(fù)面影響事件的早期信號(hào)的風(fēng)險(xiǎn)管理師。
　　在編寫本書時(shí)，對(duì)于另類數(shù)據(jù)是否能在投資過(guò)程中在更標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)源之上增加價(jià)值，業(yè)內(nèi)意見不一。報(bào)刊上有一些關(guān)于對(duì)沖基金和銀行的新聞，它們已經(jīng)嘗試使用另類數(shù)據(jù)，但未能從中獲取價(jià)值。然而，我們必須強(qiáng)調(diào)，另類數(shù)據(jù)中缺乏預(yù)測(cè)信號(hào)只是潛在失敗的原因之一。實(shí)際上，我們將試圖通過(guò)實(shí)際案例說(shuō)服讀者，在許多情況下，可以從另類數(shù)據(jù)中收集有用的信號(hào)。與此同時(shí)，我們還會(huì)解釋為什么任何旨在提取和成功應(yīng)用這些信號(hào)的策略都是算法、流程、技術(shù)和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)某杀拘б娣治龅慕Y(jié)合。如果不能正確處理其中任一個(gè)，都會(huì)導(dǎo)致無(wú)法從另類數(shù)據(jù)中提取出有用的見解。因此，證明數(shù)據(jù)集中存在信號(hào)并不足以從卓越的投資策略中獲益，這是因?yàn)檫€有許多其他微妙的問(wèn)題在起作用，而這些問(wèn)題大多是動(dòng)態(tài)的，我們將在后面解釋。
　　在本書中，我們將詳細(xì)討論可以使另類數(shù)據(jù)有效達(dá)到我們之前提到的目的的技術(shù)方法。這些技術(shù)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning，ML）和人工智能（artificial intelligence，AI）領(lǐng)域。然而，我們不想用這些“深?yuàn)W”的術(shù)語(yǔ)給人不必要的復(fù)雜印象。因此，我們采用一些更簡(jiǎn)單、更傳統(tǒng)的方法，比如線性回歸和邏輯回歸這些在金融界早已熟悉的方法。實(shí)際上，在許多情況下，使用更簡(jiǎn)單的方法從金融領(lǐng)域的另類數(shù)據(jù)集中獲取信號(hào)往往非常有用。然而這并不是一本關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的教材，因此我們不會(huì)鉆研每種方法的細(xì)節(jié)，我們只提供簡(jiǎn)練的介紹。必要時(shí)，我們會(huì)向讀者推薦合適的參考文獻(xiàn)。
　　這也不是一本關(guān)于技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施的書，盡管技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施是另類數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)世界中使用的基礎(chǔ)。當(dāng)然，這些包含數(shù)據(jù)工程的主題仍然非常重要。實(shí)際上，對(duì)于任何在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的信號(hào)，要在現(xiàn)實(shí)生活中發(fā)揮作用，這些主題都是必要的。然而，考慮到詳細(xì)處理這些問(wèn)題需要廣泛和深入的專業(yè)知識(shí)，因此這些主題本身就值得被寫成一本書。不過(guò)，必須強(qiáng)調(diào)的是，現(xiàn)實(shí)生活中我們所應(yīng)用的提取信號(hào)的方法往往會(huì)受到技術(shù)的限制。我們是否需要一種算法來(lái)快速工作并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)交付，還是可以忍受一些延遲？因此，我們選擇的算法類型在很大程度上取決于這樣的技術(shù)限制。盡管本書不是嚴(yán)格意義上的技術(shù)性書籍，但我們還是會(huì)自始至終在這些重要的方面進(jìn)行提示。
　　在本書中，我們會(huì)通過(guò)實(shí)際案例研究，展示如何利用不同的另類數(shù)據(jù)源來(lái)實(shí)現(xiàn)在金融領(lǐng)域中的不同目的。這些案例研究將包含各種數(shù)據(jù)源，并針對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)源詳細(xì)討論如何解決特定的問(wèn)題，如通過(guò)基本行業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)股票收益，或從調(diào)查指數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)變量。這些案例研究是獨(dú)立的，且能代表現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用中可能出現(xiàn)的各種情況，涉及多個(gè)不同的資產(chǎn)類別。
　　最后，這本書不會(huì)成為所有現(xiàn)存另類數(shù)據(jù)源的目錄簿。我們認(rèn)為為現(xiàn)存另類數(shù)據(jù)源形成目錄簿是徒勞的，因?yàn)樵趧?dòng)態(tài)世界中，這種數(shù)據(jù)集的數(shù)量和種類每天都在增長(zhǎng)。在我們看來(lái)，更重要的是如何使現(xiàn)有數(shù)據(jù)變得有用的過(guò)程和方法。在探索如何有效使用另類數(shù)據(jù)的過(guò)程中，我們也會(huì)非常務(wù)實(shí)地檢查在篩選數(shù)據(jù)集時(shí)出現(xiàn)的常見問(wèn)題，以及任何實(shí)際應(yīng)用程序都可能出現(xiàn)的失誤和錯(cuò)誤。
　　本書的結(jié)構(gòu)如下。第一部分是另類數(shù)據(jù)的概況，以及使其應(yīng)用在投資決策中的過(guò)程和方法。第1章將定義另類數(shù)據(jù)并創(chuàng)建一個(gè)分類法。第2章將討論如何為數(shù)據(jù)集定價(jià)這一微妙的問(wèn)題。這一主題目前在業(yè)內(nèi)正受到熱烈討論。第3 章將討論另類數(shù)據(jù)相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)，尤其是法律風(fēng)險(xiǎn)，我們還將研究實(shí)施另類數(shù)據(jù)策略面對(duì)的技術(shù)性問(wèn)題的細(xì)節(jié)。第4章介紹與理解另類數(shù)據(jù)相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)和結(jié)構(gòu)化技術(shù)。同樣，為了更深入地理解這些技術(shù)，我們將向讀者推薦一些合適的參考文獻(xiàn)。
　　第5章將研究測(cè)試背后的過(guò)程和以另類數(shù)據(jù)信號(hào)為基礎(chǔ)的策略的實(shí)施。我們將推薦一種快速故障方法來(lái)解決問(wèn)題。在一個(gè)數(shù)據(jù)集眾多且進(jìn)一步激增的世界里，我們相信這是一種較好的方法。
　　第二部分重點(diǎn)關(guān)注一些真實(shí)世界中的用例。第6章介紹了因子投資，并對(duì)如何將另類數(shù)據(jù)整合到分析框架中進(jìn)行討論。其中一個(gè)用例與投資策略沒(méi)有直接關(guān)系，但在任何項(xiàng)目一開始的時(shí)候都是一個(gè)問(wèn)題，必須在嘗試其他事情之前予以處理。這個(gè)問(wèn)題就是數(shù)據(jù)缺失（見第7章和第8章）。第9章解決了另一個(gè)在數(shù)據(jù)中普遍存在的異常值問(wèn)題。之后，本書將研究投資策略和經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的用例，這些用例基于廣泛的不同類型的另類數(shù)據(jù)集，它們存在于許多不同的資產(chǎn)類別中，包括公開市場(chǎng)，如股票和外匯。本書還研究了另類數(shù)據(jù)在理解私募市場(chǎng)方面的適用性（第20章），由于缺乏公開信息，私募市場(chǎng)通常是更加不透明的。本書還將討論包括汽車供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)（第10章）、衛(wèi)星圖像（第13章）和機(jī)器可讀新聞（第15章）的另類數(shù)據(jù)集。在許多情況下，本書還將通過(guò)針對(duì)不同資產(chǎn)類別的交易策略來(lái)對(duì)用例進(jìn)行說(shuō)明。
　　那么，在開啟這段旅程之前，讓我們?cè)俳忉屢幌陆鹑诮缢^“另類數(shù)據(jù)”的含義，以及它為什么會(huì)成為如此熱門的一個(gè)話題。
　　1.2 什么是“另類數(shù)據(jù)”？
　　眾所周知，信息可以提供優(yōu)勢(shì)。因此，金融從業(yè)者歷來(lái)試圖收集盡可能多的數(shù)據(jù)。然而，隨著時(shí)間的推移，這些信息的性質(zhì)會(huì)發(fā)生變化，尤其是大數(shù)據(jù)革命開始以來(lái)。從市場(chǎng)價(jià)格和資產(chǎn)負(fù)債表等“標(biāo)準(zhǔn)”來(lái)源發(fā)展到其他來(lái)源，特別是那些嚴(yán)格意義上不屬于金融范疇的來(lái)源。例如，衛(wèi)星圖像、社交媒體、船舶移動(dòng)和物聯(lián)網(wǎng)。這些來(lái)自“非標(biāo)準(zhǔn)”源的數(shù)據(jù)被稱為另類數(shù)據(jù)。
　　在實(shí)踐中，另類數(shù)據(jù)有多個(gè)特征，我們?cè)谙旅鎳L試列舉出來(lái)。通常，它至少具有以下一個(gè)特征。
　��？相對(duì)來(lái)說(shuō)，不常被市場(chǎng)參與者使用
　�。渴占杀靖�，因此購(gòu)買（成本）價(jià)格也更高
　　？通常在金融市場(chǎng)外
　　？歷史較短
　�。渴褂闷饋�(lái)更具挑戰(zhàn)性
　　我們必須注意到，構(gòu)成另類數(shù)據(jù)的內(nèi)容可能隨著時(shí)間推移發(fā)生顯著變化，這取決于它的可獲得性，以及它在流程中的嵌入程度。顯然，今天大多數(shù)金融市場(chǎng)的數(shù)據(jù)比幾十年前更商品化也更容易獲取。因此，它通常不被稱為另類的。例如，股票收盤價(jià)的每日時(shí)間序列可以從許多途徑輕易獲取，因此它被認(rèn)為是非另類的。相比之下，非常高頻的外匯數(shù)據(jù)，盡管是金融數(shù)據(jù)，但更加昂貴、專業(yè)而小眾。綜合性的外匯交易量和流量數(shù)據(jù)也是如此，這些數(shù)據(jù)相對(duì)不易獲取。因此，這些市場(chǎng)衍生的數(shù)據(jù)集可以被認(rèn)為是另類的。數(shù)據(jù)集的成本和可用性很大程度上取決于幾個(gè)因素，如資產(chǎn)類別和頻率。因此，這些因素決定了是否給數(shù)據(jù)集貼上“另類”的標(biāo)簽。當(dāng)然，我們不可能給出明確的定義，“另類”和“非另類”的界限也有些模糊。同樣有可能的是，在不久的將來(lái)，我們認(rèn)為“另類”的數(shù)據(jù)將會(huì)更加標(biāo)準(zhǔn)化和主流化。因此，它可能會(huì)失去“另類”的標(biāo)簽，而僅僅被稱為數(shù)據(jù)。
　　近年來(lái)，另類數(shù)據(jù)的領(lǐng)域有了顯著擴(kuò)張。其中一個(gè)主要原因是產(chǎn)生數(shù)據(jù)的設(shè)備和流程激增。此外，與手動(dòng)操作相比，許多數(shù)據(jù)可以自動(dòng)記錄。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的成本也在降低，從而使將數(shù)據(jù)更長(zhǎng)久地保存在磁盤上變得可行。世界上還充斥著“廢氣數(shù)據(jù)”，這些數(shù)據(jù)是由那些主要目的不是收集、生成和出售數(shù)據(jù)的流程產(chǎn)生的。從這個(gè)意義上講，數(shù)據(jù)具有“副作用”。金融市場(chǎng)中廢氣數(shù)據(jù)最明顯的例子就是市場(chǎng)數(shù)據(jù)。交易者在交易所和場(chǎng)外交易的基礎(chǔ)上進(jìn)行交易。每當(dāng)他們發(fā)布報(bào)價(jià)或同意與交易對(duì)手按某個(gè)價(jià)格交易時(shí)，他們就創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。這個(gè)數(shù)據(jù)是作為交易活動(dòng)的廢氣而存在的。發(fā)布市場(chǎng)數(shù)據(jù)的概念并不新鮮，多年來(lái)一直是市場(chǎng)的重要組成部分，也是交易所收入的重要組成部分。
　　然而，還有其他類型的廢氣數(shù)據(jù)被相對(duì)較少地使用。以一家大型新聞專線機(jī)構(gòu)為例。作為日常工作的一部分，記者們不斷地撰寫新聞來(lái)將信息告知讀者。這樣每天會(huì)生成大量的文本，這些文本可以存儲(chǔ)在磁盤上并進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理。像谷歌、Facebook和Twitter這樣的公司，它們的用戶產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，包括搜索、帖子和點(diǎn)贊。這些廢氣數(shù)據(jù)是用戶活動(dòng)的副產(chǎn)品，通過(guò)向用戶投放廣告來(lái)實(shí)現(xiàn)盈利。此外，我們每個(gè)人每次使用手機(jī)都會(huì)創(chuàng)建廢氣數(shù)據(jù)，創(chuàng)建我們的位置記錄，并在網(wǎng)上留下數(shù)字足跡。
　　產(chǎn)生并記錄這些廢氣數(shù)據(jù)的公司開始越來(lái)越多地考慮在本身組織之外通過(guò)數(shù)據(jù)獲利的方法。然而，大多數(shù)廢氣數(shù)據(jù)仍未得到充分利用。此類數(shù)據(jù)被稱為“暗數(shù)據(jù)”。它是內(nèi)部的、通常被存檔、一般無(wú)法訪問(wèn)，且其結(jié)構(gòu)化不夠完善，較難進(jìn)行分析。它可以是已歸檔的電子郵件、項(xiàng)目通信等。一旦這些數(shù)據(jù)被結(jié)構(gòu)化，這些數(shù)據(jù)對(duì)于生成內(nèi)部見解以及外部獲利方面更加有用。
　　1.3 另類數(shù)據(jù)的分類
　　正如已提到過(guò)的，我們不會(huì)描述所有另類數(shù)據(jù)的來(lái)源，但嘗試提供一個(gè)足以涵蓋實(shí)踐中遇到的大多數(shù)情況的簡(jiǎn)潔分類。首先，我們可以將另類數(shù)據(jù)源劃分為以下高級(jí)類別的生成體：個(gè)人、機(jī)構(gòu) 和傳感器，以及這些生成體的派生或組合。后者很重要，因?yàn)樗鼤?huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)集實(shí)際上的無(wú)限增長(zhǎng)。例如，從數(shù)據(jù)中提取的一

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