Нетрадиционные источники данных

В последние годы ландшафт алгоритмической торговли значительно эволюционировал, движимый не только достижениями в вычислительных технологиях, но и растущим принятием нетрадиционных источников данных. Эти источники данных, часто называемые альтернативными данными, предоставляют конкурентное преимущество трейдерам, предлагая инсайты, которые недоступны через традиционные финансовые наборы данных.

Понимание нетрадиционных источников данных

Нетрадиционные данные относятся к любым данным, которые обычно не используются в традиционном финансовом анализе. Эти данные могут быть получены из различных источников, таких как социальные медиа, спутниковые изображения, геолокационные данные и даже розничные транзакционные данные. Трейдеры используют эти разнообразные точки данных для получения более полного понимания рыночной динамики, превосходства над конкурентами и принятия более обоснованных торговых решений.

Типы нетрадиционных источников данных

Данные социальных медиа Платформы социальных медиа, такие как Twitter, Facebook и Reddit, стали кладезями информации. Алгоритмы могут анализировать твиты, посты, комментарии и хештеги для оценки рыночных настроений и прогнозирования движений цен.

Пример: Такие фирмы, как Dataminr, специализируются на аналитике социальных медиа в реальном времени для обнаружения рыночных трендов и сигналов.

Спутниковые изображения Спутниковые изображения предоставляют актуальные инсайты в различные секторы, такие как сельское хозяйство, розничная торговля и нефть и газ. Аналитики могут мониторить такие активности, как здоровье урожая, розничный трафик и операции нефтяных вышек, предоставляя преимущество в прогнозировании производительности отрасли.

Пример: Такие компании, как Orbital Insight, предлагают платформы, которые анализируют спутниковые изображения для получения действенных инсайтов.

Геолокационные данные Мобильные устройства и приложения часто отслеживают местоположения пользователей, производя множество геолокационных данных. Эта информация полезна для оценки розничной производительности, пешеходного трафика, эффективности цепочки поставок и многого другого.

Пример: SafeGraph, компания по работе с данными, специализируется на предоставлении точных геопространственных данных о физических местах.

Веб-скрапинг Извлечение данных с веб-сайтов может предоставить ценные инсайты. Инструменты веб-скрапинга могут собирать информацию по таким темам, как обзоры продуктов, объявления о вакансиях и финансовые отчеты.

Пример: Diffbot использует ИИ для автоматического скрапинга и структурирования веб-данных.

Данные транзакций по кредитным картам Анализ анонимизированных данных транзакций по кредитным картам помогает трейдерам понять модели потребительских расходов и тренды в конкретных отраслях или компаниях.

Пример: Такие фирмы, как Second Measure, анализируют миллиарды анонимизированных покупок для получения действенных инсайтов.

Данные датчиков Данные датчиков из IoT-устройств могут отслеживать производительность оборудования, отгрузки и условия окружающей среды. Эта информация в реальном времени ценна в таких секторах, как логистика и производство.

Пример: Uptake предоставляет промышленный ИИ и IoT-аналитику для получения действенных инсайтов из данных датчиков.

Экологические, социальные данные и данные управления (ESG) Метрики ESG становятся все более важными для инвесторов, сосредоточенных на устойчивом и социально ответственном инвестировании. Эти данные включают политики компаний по выбросам углерода, трудовым практикам и разнообразию совета директоров.

Пример: Sustainalytics предлагает комплексные ESG-исследования и рейтинги.

Применения в алгоритмической торговле

Алгоритмическая торговля включает исполнение сделок с использованием предварительно запрограммированных правил и моделей, которые анализируют рыночные данные. Нетрадиционные источники данных улучшают эти алгоритмы многими способами:

Анализ рыночных настроений Анализируя болтовню в социальных медиа и настроения новостей, алгоритмы могут более точно прогнозировать движения цен акций, товаров и других активов.
Секторальный анализ Спутниковые изображения и геолокационные данные обеспечивают мониторинг в реальном времени конкретных секторов, таких как сельское хозяйство, розничная торговля и энергетика, которые могут информировать торговые решения.
Прогнозирование производительности Данные о потребительских расходах из транзакций по кредитным картам могут прогнозировать финансовую производительность розничных и сервис-ориентированных компаний, предлагая потенциальное торговое преимущество.
Управление рисками ESG-данные помогают трейдерам оценивать долгосрочные риски, связанные с экологическими, социальными факторами и факторами управления, улучшая процесс управления рисками.

Проблемы и соображения

Хотя нетрадиционные источники данных предлагают многочисленные преимущества, они также представляют специфические проблемы:

Качество и надежность данных Обеспечение точности и надежности нетрадиционных данных имеет решающее значение. В отличие от традиционных финансовых данных, источники альтернативных данных могут не проходить строгую валидацию.
Проблемы конфиденциальности и этики Использование данных, особенно геолокационных и транзакций по кредитным картам, поднимает значительные вопросы конфиденциальности. Соблюдение этических руководств и регуляций является важным.
Интеграция с традиционными данными Объединение нетрадиционных данных с традиционными финансовыми метриками требует сложных алгоритмов и влечет значительные вычислительные мощности.
Стоимость Приобретение и обработка нетрадиционных данных может быть дорогостоящей, требуя значительных инвестиций в технологии и экспертизу.

Будущие тренды

Ожидается, что принятие нетрадиционных источников данных в алгоритмической торговле будет расти по мере продолжения развития технологий. Достижения в машинном обучении, искусственном интеллекте и аналитике больших данных будут дополнительно улучшать способность алгоритмов быстро и точно обрабатывать и интерпретировать огромные объемы альтернативных данных.

Заключение

Нетрадиционные источники данных предоставляют множество возможностей для алгоритмических трейдеров для получения конкурентного преимущества. Используя разнообразные точки данных, такие как социальные медиа, спутниковые изображения и геолокационные данные, трейдеры могут достичь более глубоких рыночных инсайтов и более точных прогнозов. Однако обеспечение качества данных, решение проблем конфиденциальности и эффективная интеграция этих источников данных остаются критическими проблемами, которые необходимо адекватно управлять.