中信证券：掘金另类数据蓝海，捕捉低相关性Alpha收益

时间：2025-09-10 15:04:20 标签: 9 0

随着数据处理与分析技术的迭代升级，另类数据在投资决策中的应用正逐步走向深入。这类数据以其来源多样、结构异构、更新迅速、内容客观和持续演化的特点，成为挖掘低相关性Alpha收益的重要工具。本文从分析师预测、行业动态、市场行为、企业特征与消费趋势五个维度，系统梳理九类典型另类数据及其在A股市场的实际应用，并对其有效性展开分析。

另类数据：Alpha策略的新蓝海

在全球视野下，另类数据的应用呈现出“行为数据引领、商业数据跟进、传感数据待发”的格局。当前可获取的数据类型涵盖分析师预期、行业指标、舆情情绪、专利信息、消费行为等多个方面，数据供应商如Wind、朝阳永续、通联数据、数库科技等提供了丰富的数据基础设施。未来，随着人工智能等技术的进一步发展，更多类型的另类数据将被纳入投资研究体系。

分析师数据：实时预测与风格适配

分析师所发布的研报文本与盈利预测可实现当日采集与结构化处理，具备很强的时效性。2019年以来，A股分析师覆盖率稳定在约60%，预期类策略已相对成熟。尤其在成长风格占优的市场环境中，该类策略表现更为突出。

行业数据：驱动基本面量化策略

中观行业数据在机构中的应用已较为广泛，尤其在行业景气跟踪方面表现突出。该类策略的核心在于横向筛选高景气行业，并结合时序变化进行行业轮动判断，成为基本面量化中的重要工具。

行为数据：AI赋能情绪因子构建

新闻舆情与股吧评论等行为数据涵盖政府网站、财经媒体与社交平台，A股覆盖率高。随着自然语言处理技术的提升，越来越多机构借助AI构建情绪指标与选股因子。这类因子与传统基本面因子相关性低，拓展了Alpha策略的空间。

企业特征数据：专利与财务附注的价值凸显

在企业层面，专利数据覆盖超六成A股公司，尤其在大盘成长股中选股能力显著。同时，财务报告附注的信息提取因AI语言模型的发展，在结构化效率与数据质量上大幅提升，预计将获得更广泛的实际应用。

消费数据：高频跟踪收入与行业景气

目前线上消费数据在A股覆盖公司数量有限，约207家，更多被用于企业收入或行业景气的实时跟踪。该类数据在个股层面可精准反映收入变化，在行业层面则有助于把握整体销售趋势与价格变动，具备较高的跟踪价值。

风险提示

需警惕模型失效、分析师覆盖不全、宏观与产业政策超预期变动等风险。