上证夜读│王闻：在另类数据中量化淘金

权威、深度、实用的财经资讯都在这里

编者按

《上证夜读》是上海证券报微信公众号着力打造的一个品牌栏目，为进一步提升内容的原创性、思想性、专业性、启发性、故事性、可读性，我们诚挚地面向金融机构、上市公司、行业协会等财经领域的高管和专家、企业家和创业者约稿。

你创业的成败得失，你奋斗的心路历程，你创富的生动故事，你发家的财富密码，你投资的独门秘笈，你理财的成功钥匙，你的财富观、义利观、“生意经”，你信奉的人生理念，你崇尚的企业文化，你传承的家训家风……你最刻骨铭心、最难以忘怀、最给人启迪、最值得分享的典型案例、经验教训、人生感悟……以深度、锐度取胜，以角度、温度见长，既有真情实感，又有真知灼见，既发自肺腑，又直抵人心……

来稿请控制在3000字左右，如内容精彩，字数可适当放宽。倘有珍贵的资料照片或视频，可一并附上，我们将与文稿融合编发。

来稿请注明作者姓名、单位、职务、联系办法等要素，并附上个人照片、简介（100字以内）。

来稿将择优编发，并择机结集出版。

联系人：孟老师 021-3896 7861

             郭老师 021-3896 7533

邮   箱：[e-mail]

王闻

南开大学经济学硕士，清华大学数量经济学博士，曾在金融业界和智库中工作，现任哈尔滨工业大学副教授，《另类数据：理论与实践》《另类数据：投资新动力》的作者。

金融投资和交易是世俗世界中让人最为着迷的活动之一，它既会给人以贪婪，也会让人恐惧。从古至今，投资者都一直在创新，不断寻找新方式来获得信息优势。这样的例子比比皆是，不胜枚举。

按照哈佛大学教授同时也是创新研究大师Clayton M.Christensen的说法，另类数据可以看作是“破坏性创新”。每年数据总量都在以指数方式增长，每年产生的数据增量在人类历史全部可用数据中占据了绝大部分。因此无论在中国还是在其他地方，以赚取阿尔法为目标的私募基金（国外通称“对冲基金”）行业，以及更广泛的资产管理机构，都是新型数据应用的探险者和领航者。

Clayton M.Christensen：“颠覆性技术”这一理念的首创者，1995年度麦肯锡奖得主

对于资产管理机构来说，在思考是否使用以及如何使用另类数据的时候，我认为应该考虑下面四个关键词：基础设施、价值创造、监管合规以及专业化协作。从基础设施的角度来看，资管机构需要配置适当的设备、软硬件和人员，有足够的财务资源能够获得另类数据，对其进行分析，进而提取以及验证另类数据中的洞见。从现实操作的角度看，因为“另类”的属性，所以资管机构需要使用和传统数据不同的应用方式。我们在《另类数据：理论与实践》中的第五章对此做了详细的说明，它可以作为一个工作手册帮助建设基础设施。当前，在另类数据的冲击下，产生投资思想的环境正在发生变化，要想从另类数据中获取价值，就需要有充足的投入，而且可能需要考虑对现有的投资流程和团队构成进行改造。

无论是资产管理还是其他的任何商业活动，决策者都需要考虑投入的成本所得到的投资回报率（ROI）。只有证明为另类数据付出的成本是物有所值，资管机构才会考虑部署另类数据。我在《另类数据：投资新动力》第一章中讲述了量化投资和主观投资的区别。就量化投资而言，我们可以使用绩效归因的方法评估采用另类数据的投资策略获得的阿尔法，然后扣除采购、清洗和分析另类数据中投入的成本，从而量化另类数据带来的绩效。

此时，我们可以考虑使用扣减成本的阿尔法是否超过某个预设的临界值作为部署另类数据的决策依据。而对于主观投资而言，要评估ROI就要了解另类数据可能带来的机会以及如何有效使用它们，这些议题往往要仰赖资管经理的经验和主观判断。就现状而言，考虑到使用另类数据缺乏相对标准化的最佳实践，所以投资回报率的确定看起来需要在不同程度上把定量和定性方法结合起来。

在大数据时代，如何合规和安全地使用数据成为重中之重。就另类数据在资管行业的应用来说，需要重点关注两方面的问题。首先，另类数据是否涉及未公开的重大信息。按照我国证券法第七十五条的规定，对公司证券的市场价格有重大影响的尚未公开的信息，为内幕信息。

其次，我国在去年分别通过了数据安全法和个人信息保护法，从而对数据安全合规的流通设定了司法底线。当前，针对另类数据并没有统一的监管体系，同时业界也不存在一套标准的合规检验流程。对于某些另类数据而言，比如我们在本书看到的手机定位、出租车出行、商务飞行等方面的数据，都有可能涉及非公开重大信息和个人隐私的问题。因此对于资管机构而言，在引入另类数据的时候，需要设置法律和合规团队来应对这些法律要求。

这里需要指出的是，为了应对数据流通中带来的挑战和风险，一种可行的技术解决方法就是隐私计算（Privacy Preserving Computing），从而实现数据可信和安全地流通。当前隐私计算技术已经应用在银行业的智能风控和智能营销等领域，北京金融科技产业联盟在2022年发表了《隐私计算技术金融应用研究报告》，对这方面的计算和金融业的应用现状做了很好地整理。就资管行业而言，隐私计算的讨论还很少。笔者唯一看到的是IBM公司新加坡研究团队的Yu et al.（2022）撰写的论文。我们知道，当前另类数据很大的来源是遗存数据，也就是各种组织在日常商业活动中留下的数据痕迹。单纯地通过采购获得数据包或者明文数据API接口的方式已经不大适应当前的法律环境，通过隐私计算实现遗存数据的价值应是未来唯一的可行之路。

前面基础设施所涉及的主要是物理层面上的生产要素，现在我们讨论人的要素。资管行业就像是战场，各个资管机构在这个场域中奋斗拼争，达尔文主义是这个行业中生存下来的不二法门。资管行业作为技术密集型行业，天然就具有某种垄断的特点。像许多其他类似的行业一样，一个有着专业化分工团队以及标准化作业流程的资管机构才能行稳致远。一个合格的军队，需要有将军、参谋、工匠、监军和士兵等众多的角色。对于一个资管机构，特别是依赖量化策略的资管机构，需要有策略师、分析师、工程师、风控经理和交易员等角色，显然这些成员所需要的技术并不完全相同。而另类数据的引进必然会深化这些角色的技术差异。只是仰赖少数明星经理的资管机构在当下这个时代是很难做大和做强的。另类数据作为资管机构生存和发展的利器，要挖掘和发挥它们带来的竞争优势，资管机构就需要不同角色之间良好的专业分工和团队协作。不仅要让整个团队在思想上达成共识，同时也要让另类数据融入到整个投研和交易过程，从而获得所谓的运营阿尔法。

当前，我们进入到一个高度不确定的世界经济时代，各种经济危机、环境危机和地缘政治冲突层出不穷。回顾数据驱动的投资思想史，在这个时代，只有拥抱另类数据，迎接另类数据带来的风险和挑战，我们才能在细微之处把握住社会和经济发展的脉搏，才能在青萍之末感受风的力度。

另类数据这个名词出现的历史并不很长，但是它背后蕴含的核心思想却并不新颖，而是自古有之。这个核心思想就是，我们需要在不断出现的另类数据中用适应时代的方法挖掘出新的投资见解，在不断演化的金融市场中能够长时间地获取收益，从而在投资管理的激烈竞争中生存下来。

新时代的另类数据在中国启航了。

责编：郭晨希   校对：冯雯君

制作：季宇亮   图编：尤霏霏

审读：朱建华   监制：浦泓毅   签发：林艳兴

往期回顾

版权声明

上海证券报微信保留本作品的所有权利，未经书面授权，任何单位或个人不得转载、摘编、链接或以其他方式复制发表，否则将被依法追究法律责任。

微信热线：王老师 021-38967805；版权合作：范老师 021-38967792。

好看，你就点一下！