1月26日，国泰君安在上海举办主题为“数智化时代下，量化交易的新需求和新挑战”的沙龙活动，邀请头部金融机构和科技公司深度交流。通联数据应邀参会，通联数据另类数据负责人、资深量化专家李立发表演讲，深入探讨了另类数据在量化投资的探索和应用。

 

另类数据搜索指数近十几年来整体呈上升态势，近几年来尤为明显，这在一定程度上反映出市场对另类数据的关注和重视。李立指出，投资行业竞争日益白热化，更加凸显了另类数据的重要性。对投资机构而言，具备“稀缺的一技之长”格外重要。在数据拥有和理解上的优势是“稀缺的一技之长”的重要内容，促使投资机构发掘和运用另类数据，促进了另类数据快速发展。

 

另类数据以稀缺性为特点。当前，另类数据在投资研究中的重要性已经得到普遍认可。但是，发挥另类数据价值却并非易事。李立认为，另类数据在收集、维护和使用上比较复杂，专业性要求高，且智能化依附度越来越高。作为一家致力于打造全新一代智能数据与分析平台的公司，通联数据在数据领域进行了大量的实践探索，形成了标准化的产品体系，已发布数十种类型的另类数据相关产品，累计服务了上千家的机构投资者。

 

通联数据成立以来持续进行另类数据产品创新。李立以通联研报受益股数据、主题大数据作为具体案例，展示了另类数据的应用和通联数据的量化探索。这是两款通联数据近期推出的文本系列另类数据。

 

研报和券商金股是分析师对市场、行业和个股的认知的载体。李立指出，研报及券商金股具备丰富的Alpha，有待于进一步挖掘。他提出，针对分析师推荐的股票，结合投研逻辑和AI，以标签化的方式和形式进一步细化，有助于更进一步获取分析师给出的信息中蕴含的Alpha。他解释说，通过标签化对信息精细化分类，有助于找到潜在信息差，从而获得更有特色的Alpha。

 

研报受益股数据是通联数据最近发布的一款另类数据产品。该产品基于研报数据，运用NLP（自然语言处理）分析能力，聚焦研报内容，抽取受益股，分析受益原因、主题和情感等，可以应用于事件投资、多头选股策略等。测试数据显示，研报受益股数据用于多头选股策略，超额年化收益可达到13.8%。

 

此前，通联数据基于研报数据，已经发布有研报情感数据、AI盈利预测数据等另类数据产品。研报情感数据从情感维度助力挖掘Alpha，AI盈利预测数据准确度超一致预期，获得市场好评。

 

主题大数据是通联数据新近推出的又一款另类数据产品。李立介绍说，该数据以机器+人工的方式提炼，涵盖超过1300个常见主题，并结合通联数据金融大数据库，生成丰富的衍生计算指标，提供主题主表、主题热度、主题关联个股、主题指数、主题关联新闻、主题情感等多个维度数据，可以进行定性和定量分析。

 

通联主题大数据可应用于选股因子，数据显示十分组多空收益达到16.5%；还可应用于构造主题指数，主题指数在测试时间区间相比中证产业指数平均超额年化收益率达到10.2%。