📰 研报摘要
查看全文 ➔本报告基于海外学术文献，系统梳理了另类数据在量化投资中的应用现状与演进趋势。在“数据丰度”背景下，另类数据已成为全球资管机构的基础设施，通过地理空间、舆情情绪、消费行为、供应链贸易、人力资本等九大维度，为因子挖掘与资产定价提供了传统财报之外的信息增量。报告重点探讨了生成式 AI 对非结构化数据的处理革命，指出大模型通过语义理解与多模态融合，能显著提升另类数据的信噪比与价值变现效率。同时，报告指出“期期效应”即过度追逐短期高频信号导致的长期预测精度下降是当前行业的共性痛点。未来量化体系需跳出单纯数据堆砌，构建长短周期融合的投研体系，强化 AI 驱动的长期基本面研判与风险风控应用，以在日益激烈的竞争中构筑差异化认知优势。