- 主页
- 另类数据的价值：以媒体情绪为例
探索另类数据和媒体情绪在投资流程中的价值。
本白皮书探讨了另类数据在投资流程中的价值问题。我们提出了一个量化框架，基于回测流程，并结合所谓的 GH1 衡量指标（该指标衡量相对于特定基准的回报提升和风险降低）评估另类数据集的增值价值。
-
“我们证明了这一另类数据集为投资者提供了巨大的价值：将媒体情绪作为单一因素可实现与全面的多因素策略相同的投资结果。”
-
“利用 GH1 衡量指标，可以确定在相同风险水平下，将该指数和无风险资产结合是否会比使用另类数据的基金产生更高的回报。”
-
“我们根据 Hühn 和 Scholz (2018) 提出的所谓阿尔法动量策略构建投资组合，该策略是根据因子模型中的阿尔法对股票进行排名。”
-
“我们用作另类数据源示例的数据集是路孚特 News Analytics 提供的新闻情绪数据，它基于复杂的自然语言处理 (NLP) 算法，‘读取’和分析（实时）到达路透社新闻专线的所有新闻。”
继续阅读 - 请填写此表格，以打开完整报告
这项研究为评估另类数据相对于任何基准的增值价值提供了一个富有启发性的框架，无论是被动指数还是主动的基于因素的投资策略。