另类数据初探讨，从招聘数据说起

1 敬请关注文后特别声明与免责条款 [Table_Summary] 另类数据初探讨——从招聘数据说起 方正证券研究所证券研究报告 另类数据专题之一 金融工程研究 2021.08.04 [TABLE_ANALYSISINFO] 分析师： 韩振国 登记编号： S1220515040002 [Table_Author] 联系人： 邱捷铭 相关研究 [TABLE_REPORTINFO] 投资要点 另类数据在海外市场的现状 另类数据在海外正处于成长期。目前，另类数据更多被用于挖掘短期的投资机会。但对于中长期投资者而言，尚未看到另类数据被大规模应用的实例。同时，报告也提示了六个另类数据的特征，供投资者判断另类数据的质量。 招聘数量因子有一定的 alpha 招聘数量因子在回测区间（2017-2021 年）内表现良好，通过对数据进行预处理和在统计招聘数量时加入筛选条件可以进一步增强因子的表现，招聘数量因子与市值因子、行业因子等常见风格因子有一定相关性，但正交化对招聘数量因子投资组合的影响仍需要进一步研究。 招聘数量急剧上升前后有明显的超额收益 将招聘数量上升突破给定的阈值作为事件，在回测区间内，该事件发生前后相对中证 800 等权指数都有明显的超额收益，且阈值越高，超额收益越明显。 风险提示：报告分析基于历史数据，不构成任何投资建议。市场投资者结构变化、政策变化、经济基本面变化，都可能导致模型失效。第三方数据库提供的数据，亦存在统计错误、暂停提供等风险。 金融工程报告 2 敬请关注文后特别声明与免责条款 目录 1 另类数据在海外市场的现状 ................................................... 4 1.1 另类数据在海外正处于成长期 ....................................................... 4 1.2 另类数据用于短期交易 ............................................................. 4 1.2.1 个人产生数据 ................................................................. 4 1.2.2 商业过程数据 ................................................................. 5 1.2.3 传感器数据 ................................................................... 5 1.3 另类数据在中长期投资的应用情况 ................................................... 6 1.4 另类数据的特征 ................................................................... 6 2 另类数据的应用——以招聘数据为例 ........................................... 6 2.1 基于因子投资的招聘数据研究 ....................................................... 7 2.2 基于事件驱动的招聘数量研究 ...................................................... 10 3 总结 ...................................................................... 14 4 风险提示 .................................................................. 14 qRwOtOqQvNtMxPpMrRwOnNbRaO9PmOnNoMrQjMmMvNfQpPtN7NrQsMuOsOmPuOnMqM金融工程报告 3 敬请关注文后特别声明与免责条款 图表目录 图表 1： 另类数据受到更多对冲基金的重视 ................................................. 4 图表 2： 不同规模的对冲基金公司对另类数据重视程度有差异 ................................. 4 图表 3： JP MORGAN 情绪指标的表现 ......................................................... 5 图表 4： 邮件回执数据的回测表现 ......................................................... 5 图表 5： 招聘数据字段及描述 ............................................................. 7 图表 6： 不同条件下招聘数量因子的表现 ................................................... 8 图表 7： 2019 年 12 月 31 日截面数据行业分布对比 ........................................... 8 图表 8： 2019 年 12 月 31 日截面数据市值分布对比 ........................................... 9 图表 9： 正交化前五分组招聘数量因子分组净值曲线 ......................................... 9 图表 10： 正交化后五分组招聘数量因子分组净值曲线 ...................................... 10 图表 11： 正交前后招聘因子的表现 ...................................................... 10 图表 12： 不同筛选条件下招聘数量历史数据的分位数 ...................................... 11 图表 13： “无筛选”下事件前后超额收益 ................................................ 11 图表 14： “筛选学历”下事件前后超额收益 .............................................. 12 图表 15： “筛选薪资”下事件前后超额收益 .............................................. 12 图表 16： “筛选学历和薪资”下事件前后超额收益 .........................