TalkingData_宜人贷-探索另类数据在投资领域的应用_46页_3mb

智能投研与另类数据在投资领域的应用总结

核心内容

智能投研与另类数据是当前金融投资领域的重要趋势，结合大数据和人工智能技术，对投资研究流程进行优化，提高效率并提供更精准的交易信号。智能投研服务分为四类：扩展数据类型、获取方式优化、提取工具优化、分析工具优化。另类数据作为智能投研的重要组成部分，能够为投资决策提供新的视角和思路。

主要观点

• 智能投研以数据分析和策略为中心，将投资研究流程划分为识别、获取数据、预处理数据、分析数据及交易信号生成。
• 智能投顾侧重于为投资者构建产品组合，而智能投研则更关注数据获取、分析和决策。
• 另类数据通过非传统方式获取，如社交媒体、交易数据、卫星图像、物联网数据等，为投资机构提供独特视角，帮助发现超额收益。
• 中国金融信息服务市场相对落后，但正在快速发展，国家政策支持金融科技的自动化和智能化发展。

关键信息

一、智能投研的定义与特点

• 定义：智能投研利用大数据和人工智能技术完成数据获取、清洗、分析及决策的全流程，提升投研人员效率。
• 特点：
  • 强大的情绪控制和逻辑推理能力
  • 自我学习能力，能够发现事件与资产的关联性
  • 速度化、自动化、规模化，实现从搜索到投资观点的快速转化

二、智能投研的工作流程

1. 识别与获取数据：通过智能搜索引擎、API等获取行业、公司、产品信息。
2. 数据预处理：清洗、结构化、分析数据，去除噪音。
3. 分析与策略回测：利用知识图谱、机器学习模型进行分析研究，并生成交易信号。
4. 产出交易思路与风险分析：自动化生成报告，识别交易信号，进行风险评估。

三、智能投研公司分类

• 扩展数据类型：如Kensho，利用另类数据结合传统数据，提供新的投研模型。
• 获取方式优化：如EMECT、文因互联，提升数据搜索效率。
• 提取工具优化：如萝卜投研、数庫，利用机器学习算法提取有价值信息。
• 分析工具优化：如Tableau、Python，提供可视化分析结果。

四、另类数据的定义与分类

• 另类数据：通过非传统方式获取的数据，如社交媒体、交易数据、卫星图像、传感器数据等。
• 分类：
  • 个人数据：社交媒体、新闻评论、网络搜索等。
  • 商业/业务数据：交易数据、企业数据、政府机构数据等。
  • 传感器数据：卫星图像、地理位置、物联网数据等。

五、另类数据的应用情况

• 成熟应用：传统金融数据（股票价格、衍生品交易数据、基本面数据）已广泛应用。
• 正在发展：舆情数据、卫星图像分析数据等开始被使用。
• 未来潜力：物联网数据、监管数据等更多数据源亟待开发。

六、另类数据投研的市场规模

• 市场规模：预计到2021年，另类数据投研市场规模将达到约30亿元人民币。
• 渗透率：另类数据投研在金融信息服务市场中的渗透率逐年提升，2021年预计达到21.96%。

七、另类数据投研的市场结构

• 原始数据提供商：如网络爬虫、APP爬虫、移动运营商等。
• 半加工数据提供商：如百观、TalkingData金融创新研究院。
• 交易信号及报告提供商：如Kensho、Eagle Alpha，提供分析结果和交易信号。

八、智能投研的未来发展

• 研发团队布局：投资机构R&D Team通过组建Alternative Data Group，拓展数据来源，提升数据处理能力。
• 数据BD组：负责拓展数据源，维护与数据提供商的关系。
• 计算机技术组：建立数据库和工具，保障数据流程的顺利进行。
• 分析师及数据科学家：负责数据挖掘和建模。
• 量化分析师：根据数据挖掘结果，产出量化策略。

公司介绍

TalkingData

• 成立于2011年，专注于提供智能数据解决方案。
• 客户包括Google、腾讯、滴滴出行、中国银联等。
• 金融创新研究院聚焦科技金融领域，输出大数据咨询与解决方案。

宜人贷

• 中国领先的在线金融服务平台，成立于2012年。
• 通过科技驱动金融创新，为白领提供信用借款服务，为富裕阶层提供财富管理服务。
• 2015年在美国纽约证券交易所上市，成为中国金融科技第一股。

宜人智库

• 立足宜人贷的行业经验与研究能力，聚焦金融科技行业。
• 关注监管、分析模式、解读热点、洞察趋势，输出高质量文章和报告。

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