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内容大纲
投资，是人类社会经久不衰的活动。在这场竞赛中，优胜者始终需要寻找新方法来获取信息优势。这样的例子比比皆是，既包括观察河水深度、流量的古巴比伦商人，用望远镜观察抵港船只的中世纪威尼斯商人，也包括近代建立遍布于欧洲的信使网络的罗斯柴尔德家族。在现代资产管理行业，新闻快讯、社交媒体、卫星图像、地理位置、线上点评以及商业交易这些大数据时代带来的新型数据，正在成为投资经理们建立竞争优势以获取“阿尔法”的重要工具。这些由非传统信息组成的数据或者通过非传统手段获取的数据，被统称为另类数据，也称非传统数据。
在国外，另类数据正快速渗入资产管理行业；在国内，虽然业界对它已有了不少讨论，但是至今尚无系统介绍的书籍。《另类数据：理论与实践》《另类数据：投资新动力》两本著作很好地弥补了这个空白。前者系统介绍了另类数据的概念和分类、风险和挑战、应用流程和价值评估等方面的内容；后者则从股票、利率和汇率、大宗商品以及宏观经济出发，详细介绍了不同类型另类数据的应用案例。
工欲善其事，必先利其器。在资产管理行业已出现数据、算法和算力全方位竞争的态势下，两书可成为国内投资经理工具箱中的基件和利器，帮助他们赢得资产管理竞赛。 -
作者介绍
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目录
第一章 股票量化投资
一、量化投资和主观投资
二、文本数据
推特推文/财经博客/财经新闻/新闻标题/电话会议记录/内部数字信息/社交媒体
三、消费相关数据
电邮收据数据/线上消费需求数据
四、传感器数据
手机应用程序数据/位置数据/卫星图像数据/出租车出行数据
五、ESG数据
公司文化数据/消费者保护数据/企业创新数据/众包数据/就业数据
六、投资者关注数据
谷歌趋势/投资百科搜索
七、商业洞察数据
第二章 股票主观投资
一、针对主观投资的另类数据
二、卫星图像数据
预测公司业绩/预测公司股价变动
三、位置数据
商务飞行数据/手机位置数据
四、消费相关数据
电邮收据数据/商品价格数据
五、投资者关注数据
线上搜索数据/就业线上搜索数据/线上评论数据/社交媒体数据
第三章 利率和汇率
一、文本数据
推特推文/彭博新闻/财经新闻/联储沟通/音频转录文本
二、投资者关注数据
点击量/线上关注度
三、市场数据
市场交易量/高频数据/隐含波动率
四、其他数据
政府数据/调查数据
第四章 大宗商品
一、文本数据
二、位置数据
三、卫星图像数据
NDVI/石油库存/金属信号
第五章 宏观经济
一、GDP
二、通货膨胀
三、出口增长
四、就业
尾声
参考文献
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