金融领域的另类数据:投资者、交易员和风险管理者的指南
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作者(英)亚历山大·德涅夫 等
出版社科学出版社
ISBN9787030738646
出版时间2023-07
装帧精装
开本16开
定价256元
货号1203006271
上书时间2024-09-05
商品详情
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目录
第一部分 简介与理论
第1章 另类数据：现状 3
1.1 引言 3
1.2 什么是“另类数据”？ 5
1.3 另类数据的分类 6
1.4 另类数据的特征 8
1.5 为什么选择另类数据？ 10
1.6 谁在用另类数据？ 13
1.7 策略容量与另类数据 15
1.8 另类数据的维度 17
1.9 谁是另类数据的供应商？ 21
1.10 买方对另类数据集的使用 23
1.11 小结 24
第2章 另类数据的价值 25
2.1 引言 25
2.2 投资价值的衰减 25
2.3 数据市场 27
2.4 数据的货币价值（第一部分） 29
2.5 评估（另类）数据策略，包括或不包括回溯测试 33
2.6 数据的货币价值（第二部分） 36
2.7 成熟另类数据集的优势 42
2.8 小结 43
第3章 另类数据的风险与挑战 44
3.1 数据中的法律问题 44
3.2 使用另类数据的风险 46
3.3 使用另类数据的挑战 47
3.4 汇总数据 53
3.5 小结 54
第4章 机器学习技术 55
4.1 引言 55
4.2 机器学习：定义和技术 55
4.3 选择哪种技术？ 77
4.4 机器学习技术的假设和局限性 79
4.5 结构化图像 83
4.6 自然语言处理 87
4.7 小结 97
第5章 另类数据的使用过程 99
5.1 引言 99
5.2 进行另类数据之旅的步骤 100
5.3 组建使用另类数据的团队 108
5.4 数据供应商 110
5.5 小结 112
第6章 因子投资 113
6.1 引言 113
6.2 因子模型 114
6.3 横截面和时间序列交易方法之间的区别 120
6.4 为什么要进行因子投资？ 120
6.5 使用另类数据输入的智能Beta指标 121
6.6 ESG因子 122
6.7 直接和间接预测 123
6.8 小结 125
第二部分 实 际 应 用
第7章 缺失数据：背景 129
7.1 介绍 129
7.2 缺失数据的分类 130
7.3 缺失数据处理的文献综述 132
7.4 小结 143
第8章 缺失数据：案例研究 144
8.1 引言 144
8.2 案例研究：在多个CDS时间序列中插补缺失值 145
8.3 案例研究：卫星图像 166
8.4 小结 170
8.5 附录：MICE程序概述 171
8.6 附录：本章使用的软件库 172
第9章 离群值（异常值） 174
9.1 简介 174
9.2 异常值定义、分类和检测方法 174
9.3 时间结构 176
9.4 全局与局部离群值、点异常和微簇 176
9.5 异常值检测问题的设置 177
9.6 异常值检测算法的比较评估 177
9.7 异常值解释方法 180
9.8 案例研究：联邦通信指数的离群值检测 185
9.9 小结 192
9.10 附录 193
第10章 汽车行业基本数据 196
10.1 引言 196
10.2 数据 197
10.3 方法一：间接法 201
10.4 方法二：直接法 213
10.5 高斯过程举例 228
10.6 小结 230
10.7 附录 230
第11章 调查和众包数据 236
11.1 引言 236
11.2 另类数据：调查数据 236
11.3 数据 238
11.4 产品 239
11.5 案例研究 240
11.6 关于调查的一些技术性考虑 245
11.7 众包分析师估计调查 245
11.8 Alpha获取数据 246
11.9 小结 247
11.10 附录 247
第12章 采购经理人指数 248
12.1 引言 248
12.2 PMI表现 249
12.3 GDP增长的即时预测 251
12.4 对金融市场的影响 252
12.5 小结 254
第13章 卫星图像和航空摄影 255
13.1 引言 255
13.2 美国出口增长的预测 257
13.3 汽车数量和零售商每股收益 258
13.4 利用卫星数据测算中国制造业PMI 264
13.5 小结 266
第14章 位置数据 268
14.1 引言 268
14.2 利用航运数据实现原油追踪 268
14.3 利用手机定位数据了解零售活动 271
14.4 出租车出行数据和纽约联储会议 278
14.5 公司商务机位置数据和并购 279
14.6 小结 281
第15章 文本、网页、社交媒体和新闻 282
15.1 引言 282
15.2 收集网络数据 282
15.3 社交媒体 283
15.4 新闻 292
15.5 其他网络来源 302
15.6 小结 303
第16章 投资者关注度 304
16.1 引言 304
16.2 度量投资者关注度的指标—工资单的读者群体 304
16.3 度量市场主体的指标—谷歌趋势 306
16.4 度量投资者焦虑情绪的指标—投资百科的搜索数据 308
16.5 运用维基百科了解加密货币的价格走势 311
16.6 通过各国网上关注度来了解外汇交易 311
16.7 小结 314
第17章 消费者交易 316
17.1 引言 316
17.2 信用卡和借记卡的交易数据 317
17.3 消费者收据 318
17.4 小结 320
第18章 政府、行业和公司数据 321
18.1 引言 321
18.2 使用创新性度量指标进行股权交易 321
18.3 量化货币危机风险 324
18.4 模拟中央银行干预货币市场 326
18.5 小结 328
第19章 市场数据 329
19.1 引言 329
19.2 机构外汇流量数据与外汇现货之间的关系 329
19.3 使用高频外汇数据理解流动性 333
19.4 小结 335
第20章 私募市场中的另类数据 337
20.1 引言 337
20.2 什么是私募股权公司和风险投资公司 337
20.3 私募股权数据集 339
20.4 理解私营企业的表现 340
20.5 小结 341
参考文献 342
原书作者介绍和中文版译者介绍 353
（1）原书作者介绍 353
（2）中文版译者介绍 354
内容摘要
《金融领域的另类数据——投资者、交易员和风险管理者的指南》基于金融领域的另类数据，提供了机器学习方法和数据源的实用概述。作者Alexander Denev和Saeed Amen首次对另类数据进行了全面阐述，使另类数据价值研究能够系统地呈现在读者面前。《金融领域的另类数据——投资者、交易员和风险管理者的指南》分为另类数据简介与理论、另类数据的实际应用两个部分。作者多方阐述了另类数据的发展与挑战，提供了大量有价值的案例研究和实际例子，为读者提供利用另类数据获益的理论与方法，同时也是读者避开另类数据中复杂的理论与技术陷阱的指南。
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