夜光强度、招聘信息 “另类数据”预测上市公司业绩 量化私募“侦探术”绝了！

　　从厂区车间红外温度、夜光强度、招聘信息预测上市公司业绩？量化投资对于“另类数据”的应用，有望成为股票主观策略的“基本面研究参考”。

　　中国证券报记者近期在私募业内采访了解到，在7月以来的A股上市公司半年报披露季，当前投资机构正密切关注目标上市公司的业绩跟踪和观察，来作为7、8月份的关键投资决策依据。在此之中，量化私募管理人通过各类非常规的“另类数据”等量化研究方法，以量化模型的方式进行相关业绩预测和投资决策。有私募业内人士进一步表示，相关数据研究方法，也可以与主观研究方式融合，带来新的借鉴和参考。

　　“另类数据”带来“另类启发”

　　蒙玺投资相关负责人表示，量化投资模型通常依赖统计规律进行业绩、股价等方面的预测；同时，也会使用业绩一致预期以及基本面因子，通过因子反馈给模型。具体到上市公司定期业绩数据方面，将产业数据、卖方研报数据以及“另类数据”等进行“建模”，则可以实现在一定程度上对一家上市公司业绩的预测。例如，可以用线上销售数量预测企业营收，通过厂区车间红外温度、夜光强度等“另类数据”，预测企业经营生产活跃与否等。

　　蒙玺投资认为，对于A股上市公司的业绩前瞻而言，“另类数据”主要有三方面帮助。一是拓展了分析研判的信息维度。“另类数据”的特殊属性，使得其包含很多预见性、洞察力的信息，可以进一步优化分析研判的工作质量。二是增强了分析研判的时效性。“另类数据”的获取和传输时效性更强，通过借助“另类数据”，有助于及时、迅速掌握企业经营的实际情况。三是为智能分析研判提供了机遇。形式多样的“另类数据”，为数据挖掘、机器学习等研究方法提供了更大的空间和机遇。

　　上海某量化私募负责人表示，该机构去年以来新采购的“厂区手机通信与交通流量”“产业与特定企业招聘信息”等“另类数据”，在模型构建上的超额收益贡献明显。其认为，类似这些上市公司外部信息，完全可以作为个人投资者对标的个股的业绩研判线索。

　　灵均投资首席投资官马志宇进一步介绍，从量化投资的整体角度来看，“另类数据”独具价值。例如，量化机构在卫星图像、手机活动、信用卡交易、地区天气、销售记录等“非传统数据”上，通过一定的算法组合，能够为投资决策提供富有价值的投资信息，对于A股上市公司的业绩前瞻也具有积极意义。马志宇同时表示，“另类数据”在海外市场应用已经较为丰富，国内目前处于起步阶段。目前国内行业均处于积极学习探索阶段，各家头部机构都有自身的研究成果和特色。

　　另据记者了解，当前主流量化机构已经较多将行业景气度、竞争对手经营数据、产业链上下游的采购与销售、特定公司或行业的招聘信息、生产厂区的通信信号情况等不少“另类数据”，用于包括业绩预测在内的基本面因子挖掘和模型开发，并且取得了不错的投资效果。

　　投资预测仍需“融入模型”

　　值得注意的是，多家受访量化机构同时指出，尽管上市公司业绩等具体基本面数据已是量化策略模型的重要参考维度之一，但类似半年报业绩数据对于量化投资决策的影响并非“线性体现”，即不是直接的因果推导关系。

　　马志宇表示，从灵均投资的实践看，最新半年报数据和信息可作为量化策略模型中的一些参考维度，但由于相关策略模型本身是多维度、多数据的“复杂综合体”，因此半年报数据和信息变化，对策略模型产生的影响并非是“线性关系”，还需要经过策略模型的调整优化及后续交易决策，才能最终实现更为精准的股票交易预测。整体而言，A股上市公司的半年报含有不少最新数据和信息，其反映了上市公司本身的财务健康程度和公司竞争力，具有较强的研究价值，但结合公司股价的流动性、波动率等交易逻辑因子，则可以获得更好的股价预测效果。

　　蝶威资产总经理魏铭三向记者介绍，该机构的量化策略主要侧重构建与上市公司基本面相关的量化产品线，其中财务基本面因子是最底层的基石，而“业绩超预期”是公司重要超额收益来源之一。“我们会通过业绩超预期构建一个多因子、非线性选股模型来筛选个股。”魏铭三说。在此之中，类似竞争对手、供应商、对外股权投资、招聘等数据，则可视为一种“基本面信息的补充反映”。

　　主观、量化各有所长

　　业内人士介绍，从不同投资方法来看，主观多头机构往往会从买方、卖方研究员对产业、公司的紧密跟踪和调研出发，提前预测财报期的业绩情况；对比量化策略，两者在基本面研究尤其是业绩前瞻方面，则各有优劣，具有“融合借鉴”的空间。

　　蒙玺投资认为，主观多头策略和量化策略在上市公司业绩等基本面研判上各有特点。主观多头策略通过投研判断，“赚取阶段性机会或中长期趋势的钱”，在选中优质个股的情况下，可以获得大幅超额收益。而量化研究和相关策略更像是一种处理数据和信息的方式，可以更好地挖掘数据与信息，在成交活跃、波动较大的市场环境中更占优势。

　　魏铭三表示，对于股票量化投资机构而言，“有效因子和模型的构建，往往需要有很深的主观基本面分析底蕴”，对于财务数据的建模理解需要有深刻理解。从这个角度上说，丰富的主观多头策略投资经验，也大概率能够为量化因子和模型的挖掘开放，带来更好赋能。

　　此外，从融合角度来看，目前两大赛道的不少头部机构也有了更深入地思考。知名百亿主观多头私募重阳投资向记者表示，量化投资的优势在高频，能够快速处理大量市场数据，在博弈场景更有优势；在对单家上市公司业绩、基本面的研究预测等方面，主观策略更擅长把握中长期的宏观、产业和企业发展趋势，能够更好捕捉定性的基本面因素。该机构进一步强调，未来主观和量化的结合，预计是资管行业发展的必然趋势。

　　马志宇进一步表示，整体而言，在上市公司业绩前瞻、经营展望等方面，主观策略的核心优势在于深度，而量化投资的优势在于速度和广度。在此之中，量化投资特别对于一些“投资弱逻辑”，具有比主观更灵敏的感知优势。随着AI等科技的发展，投资机构对于数据应当更好进行提炼、使用，同时也有更大地相互借鉴和提升补充空间。

（文章来源：中国证券报）

(原标题：厂区车间红外温度、夜光强度、招聘信息……量化私募“侦探术”绝了！)

(责任编辑：27)