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主编推荐语

本书系统介绍另类数据的概念、分类、挑战和风险、应用流程以及价值评估。

内容简介

所谓另类数据,就其本意,就是非传统数据。目前业内对于另类数据并没有统一的定义,大体上可以理解为有别于传统数据同时有价值的数据和信息。当下越来越多的数据渗入我们的生活中,但是数据本身具有洞见的时候才会有用。随着人工智能和机器学习的发展,我们可以从看似杂乱无章的海量数据中提取特征,云计算的发展也可以有效管理此类数据流,并且高效地训练模型。

从国际范围来看,诸多不同类型的另类数据已经应用到与经济相关的很多领域,包括太空中卫星传来的图像,社交媒体上的帖文,大型商场中的客流量等,不一而足,但是中文图书市场尚未有书籍对另类数据进行系统性地讨论和分析,而本书就弥补了图书市场的这个空白。

目录

  • 版权信息
  • 出版说明
  • 图目录
  • 表目录
  • 第一章 地震和闲聊
  • 一、宽客地震
  • 二、闲聊公司
  • 第二章 另类数据:投资的新水源
  • 一、什么是另类数据
  • 二、另类数据是大数据吗
  • 三、为什么要使用另类数据
  • 从主动转向被动
  • 业绩不佳的原因
  • 解决方案:成本竞争对比另寻他途
  • 另类数据:替代性对比补充性
  • Alpha以外的因素
  • 四、另类数据生态圈
  • 数据初建商
  • 数据中介
  • 数据服务商
  • 数据使用者
  • 五、数据市场
  • 六、创新到哪里了
  • 创新者
  • 早期接受者
  • 早期多数跟进者
  • 后期多数跟进者和落后者
  • 第三章 另类数据的分类
  • 一、基于数据供应商的角度
  • 二、两家数据服务商的分类
  • Neudata
  • Eagle Alpha
  • 一些另类数据的优点和缺点
  • 三、基于数据使用者的角度
  • 资产类型
  • 投资关联性
  • 价值属性
  • 成本属性
  • 处理阶段
  • 数据质量
  • 技术细节
  • 第四章 另类数据的挑战和风险
  • 一、另类数据来源的法律问题
  • 个人数据
  • 网页抓取
  • 重大非公开信息
  • 二、处理另类数据中的挑战
  • 实体匹配
  • 数据匹配
  • 缺失数据
  • 缺失数据处理
  • 异常值
  • 结构化数据
  • 面板结构稳定化
  • 去偏
  • 汇总数据
  • 三、如何评估另类数据的价值
  • 直接和间接预测
  • 金三角事件研究方法
  • 评分卡
  • 评分卡:一些案例
  • 四、使用另类数据的风险
  • 早期使用者面临的风险
  • 落后者面临的风险
  • 第五章 使用另类数据的流程
  • 一、获取数据之前的流程
  • 制定相关战略和策略
  • 确定适当的另类数据集
  • 供应商尽职调查
  • 事前评估风险
  • 事前评估信号
  • 二、获取数据之后的流程
  • 载入数据
  • 数据预处理
  • 提取投资信号
  • 业务部署
  • 运营维护
  • 三、搭建另类数据团队
  • 四、数据产业供应链
  • 第六章 另类数据的价值
  • 一、价值变化
  • 价值衰减
  • 价值维持
  • 二、数据的估值方法
  • 成本价值(Cost Value)
  • 市场价值(Market Value)
  • 经济价值(Economic Value)
  • 三、投资中的回测
  • 量化投资者
  • 主观投资者
  • 风险经理
  • 四、回到卖方
  • 垄断
  • 收益分享
  • 免费和软美元
  • 第七章 一些另类数据的介绍
  • 一、文本数据
  • 网页数据
  • 新闻
  • 社交媒体
  • 联储沟通
  • 应用场景
  • 二、图像数据
  • 卫星图像
  • 个人图像
  • 三、位置数据
  • 手机位置
  • 商船位置
  • 商务飞行位置
  • 出租车乘坐数据
  • 其他传感器数据
  • 四、调查和众包数据
  • 调查数据
  • 众包数据
  • 五、投资者关注
  • 间接指标
  • 直接指标
  • 六、消费者交易和商业交易
  • 银行卡交易数据
  • 电邮收据数据
  • 七、其他另类数据
  • 国际组织、政府、行业和企业数据
  • 市场数据
  • 第八章 环境-社会-治理
  • 一、历史回顾
  • 二、行业概览
  • 投资光谱
  • 整合和融入
  • 市场规模和驱动因素
  • ESG生态系统
  • ESG基金
  • ESG投资绩效
  • 三、评级和指数
  • ESG评级:关键指标
  • 重要性因素
  • 评级结果的差异
  • 从评级到指数
  • 四、ESG数据特征体系
  • ESG数据的性质
  • 投资决策因素
  • 数据—决策矩阵
  • 参考文献
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出版方

世界图书出版公司北京公司

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