Альтернативные данные в финансах: источники и применение

Альтернативные данные — это информация из внешних источников, которая помогает инвесторам принимать более обоснованные решения. Спутниковые снимки, данные из социальных сетей, информация о транзакциях и другие нетрадиционные источники позволяют выявить инвестиционные возможности раньше конкурентов. Такой подход становится всё более популярным среди профессиональных инвесторов и хедж-фондов.

Альтернативные данные в финансовой сфере — это информация, используемая для получения инсайтов в инвестиционный процесс. Такие наборы данных часто применяют менеджеры хедж-фондов и другие профессионалы институциональных инвестиций. Альтернативные данные представляют собой информацию о конкретной компании, опубликованную источниками вне самой компании, которая может предоставить уникальные и своевременные инсайты об инвестиционных возможностях.

Альтернативные наборы данных часто классифицируют как большие данные (big data), что означает, что они могут быть очень объёмными и сложными, и их часто невозможно обработать традиционным программным обеспечением для хранения и анализа данных, таким как Microsoft Excel. Альтернативные данные могут быть собраны из различных источников: финансовые транзакции, датчики, мобильные устройства, спутники, открытые реестры и интернет. Альтернативные данные можно противопоставить традиционно используемым инвестиционными компаниями данным, таким как презентации для инвесторов, документы SEC и пресс-релизы. Эти примеры «традиционных данных» создаются самой компанией.

Поскольку альтернативные наборы данных возникают как побочный продукт деятельности компании, они часто менее доступны и менее структурированы, чем традиционные источники информации. Альтернативные данные также известны как «data exhaust». Компании, производящие альтернативные данные, обычно не осознают их ценность для институциональных инвесторов. За последнее десятилетие множество брокеров данных, агрегаторов и других посредников начали специализироваться на предоставлении альтернативных данных инвесторам и аналитикам.

Типы

Примеры альтернативных данных включают:

• Геолокация (пешеходный трафик)
• Транзакции по кредитным картам
• Квитанции по электронной почте
• Транзакции в точках продажи
• Использование веб-сайтов
• Аналитика мобильных приложений и App Store
• Краудсорсинг
• Малоизвестные муниципальные документы
• Спутниковые снимки
• Посты в социальных сетях
• Активность в интернете
• Квитанции о доставке контейнеров
• Отзывы о продуктах
• Трекеры цен
• Трекеры доставки
• Данные об интернет-активности и качестве соединения

Применение

Альтернативные данные используют фундаментальные и количественные институциональные инвесторы для создания инновационных источников альфа. Область всё ещё находится на ранних этапах развития, однако в зависимости от ресурсов и готовности к риску фонда существует множество подходов для участия в этой новой парадигме.

Процесс извлечения выгоды из альтернативных данных может быть чрезвычайно сложным. Аналитика, системы и технологии обработки таких данных относительно новы, и большинство институциональных инвесторов не имеют возможности интегрировать альтернативные данные в свой инвестиционный процесс. Однако при наличии правильных инструментов и стратегии фонд может снизить затраты и создать устойчивое конкурентное преимущество.

Большинство проектов исследования альтернативных данных требуют значительных временных и ресурсных затрат; поэтому перед работой с набором данных необходима тщательная проверка. Проверка должна включать одобрение от команды соответствия, валидацию процессов создания и доставки данных, а также выявление инвестиционных инсайтов, которые могут дополнить инвестиционный процесс.

Однако использование альтернативных данных не ограничивается инвестиционной сферой — они успешно применяются в экономике, политике, а также в розничной торговле и электронной коммерции. Через глубокий анализ альтернативных данных можно прогнозировать геополитические риски, а социальные сети предоставляют множество данных для анализа потребительских настроений.

Методология

Альтернативные данные можно получить через:

• Веб-скрейпинг (или веб-сбор, выполняемый программистами, которые разрабатывают алгоритмы для поиска конкретных данных на веб-сайтах)
• Приобретение сырых данных
• Лицензирование у третьих сторон

Анализ

В финансовой сфере альтернативные данные часто анализируют следующим образом:

• Редкость: информационная перегруженность на финансовых рынках
• Детализация: уровень детализации и агрегации данных (включая временное измерение)
• История: траектория развития данных
• Структура: формат данных (csv, json и т. д.)
• Охват: акции или географические регионы, с которыми можно связать данные

Лучшие практики

Хотя соответствие требованиям и внутреннее регулирование широко практикуются в области альтернативных данных, существует необходимость в отраслевом стандарте лучших практик. Такой стандарт должен охватывать маскирование персональной информации (PII) и требования к схемам доступа, среди прочего. Специалисты по соответствию требованиям и лица, принимающие решения, могут получить пользу от активного создания внутренних руководств для операций с данными. Публикации, такие как NIST 800-122, предоставляют рекомендации по защите PII и полезны при разработке внутренних лучших практик. Организация Investment Data Standards Organization (IDSO) была создана для разработки, поддержания и продвижения отраслевых стандартов и лучших практик для индустрии альтернативных данных.

Веб-скрейпинг

Правовые аспекты веб-скрейпинга альтернативных данных ещё не определены. Текущие лучшие практики охватывают следующие вопросы при определении законности операций веб-краулинга:

• Проверка условий использования веб-сайтов, с которых производится сбор
• Контроль над потенциальным воздействием на сайты, с которых производится сбор

Данные, полученные путём веб-скрейпинга, — это информация, собранная с открытых веб-сайтов. При наличии 4 миллиардов веб-страниц и 1,2 миллиона терабайт данных в интернете существует огромный объём информации, которая может быть ценна для инвесторов при анализе деятельности корпораций.

Компании, специализирующиеся на таком типе сбора данных, например Thinknum Alternative Data, разрабатывают программы, которые получают доступ к целевым веб-сайтам и периодически собирают и хранят собранную информацию. В некоторых случаях веб-скрейпинг требует использования открытых API для прямого доступа к данным на этих страницах без посещения самого веб-сайта.

Типы данных, собираемых путём веб-скрейпинга, включают:

• Объявления о вакансиях: компания, увеличивающая найм и численность персонала, вероятно, переживает рост.
• Рейтинги компаний: сайты вроде Glassdoor позволяют сотрудникам оценивать свою компанию; растущие рейтинги, особенно в сочетании с растущим числом объявлений о вакансиях, могут быть ещё одним индикатором роста.
• Данные онлайн-розницы: высокие рейтинги продуктов на онлайн-платформах указывают на сильные продажи этих производителей. С другой стороны, значительные скидки на продукты указывают на слабые продажи.

Standards Board for Alternative Investment (SBAI) является глобальным органом по установлению стандартов для индустрии альтернативных инвестиций и хранителем Стандартов альтернативных инвестиций. Организация поддерживается примерно 200 менеджерами альтернативных инвестиций и институциональными инвесторами, которые совместно управляют активами в размере 3,5 триллиона долларов. SBAI опубликовала Стандартизированное соглашение о лицензировании пробных данных, которое решает проблемы инвестиционных менеджеров при работе с новыми процессами тестирования данных, такими как альтернативные данные и большие данные. Томас Дейнет (Thomas Deinet), исполнительный директор SBAI, сказал: «Это соглашение о лицензировании пробных данных выделяет ряд очень важных вопросов, включая защиту персональных данных, которая стала горячей темой в свете пересмотра нормативно-правовой базы по защите данных во многих юрисдикциях. Оно также включает ключевые защиты для менеджеров в таких областях, как предотвращение инсайдерской торговли и «право на использование данных». Крайне важно, чтобы менеджеры и поставщики данных полностью понимали все риски при продаже и использовании новых данных».

Что такое альтернативные данные в инвестировании