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。
蒙玺投资相关负责人同时表示，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，也会使用到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，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投资回报”；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。
分享到
