第一部分 简介与理论第1章 另类数据:现状1.1 引言1.2 什么是“另类数据”?1.3 另类数据的分类1.4 另类数据的特征1.5 为什么选择另类数据?1.6 谁在用另类数据?1.7 策略容量与另类数据1.8 另类数据的维度1.9 谁是另类数据的供应商?1.10 买方对另类数据集的使用1.11 小结第2章 另类数据的价值2.1 引言2.2 投资价值的衰减2.3 数据市场2.4 数据的货币价值(第一部分)2.5 评估(另类)数据策略,包括或不包括回溯测试2.6 数据的货币价值(第二部分)2.7 成熟另类数据集的优势2.8 小结第3章 另类数据的风险与挑战3.1 数据中的法律问题3.2 使用另类数据的风险3.3 使用另类数据的挑战3.4 汇总数据3.5 小结第4章 机器学习技术4.1 引言4.2 机器学习:定义和技术4.3 选择哪种技术?4.4 机器学习技术的假设和局限性4.5 结构化图像4.6 自然语言处理4.7 小结第5章 另类数据的使用过程5.1 引言5.2 进行另类数据之旅的步骤5.3 组建使用另类数据的团队5.4 数据供应商5.5 小结第6章 因子投资6.1 引言6.2 因子模型6.3 横截面和时间序列交易方法之间的区别6.4 为什么要进行因子投资?6.5 使用另类数据输入的智能Beta指标6.6 ESG因子6.7 直接和间接预测6.8 小结第二部分 实际应用第7章 缺失数据:背景7.1 介绍7.2 缺失数据的分类7.3 缺失数据处理的文献综述7.4 小结第8章 缺失数据:案例研究8.1 引言8.2 案例研究:在多个CDS时间序列中插补缺失值8.3 案例研究:卫星图像8.4 小结8.5 附录:MICE程序概述8.6 附录:本章使用的软件库第9章 离群值(异常值)9.1 简介9.2 异常值定义、分类和检测方法9.3 时间结构9.4 全局与局部离群值、点异常和微簇9.5 异常值检测问题的设置9.6 异常值检测算法的比较评估9.7 异常值解释方法9.8 案例研究:联邦通信指数的离群值检测9.9 小结9.10 附录第10章 汽车行业基本数据10.1 引言10.2 数据10.3 方法一:间接法10.4 方法二:直接法10.5 高斯过程举例10.6 小结10.7 附录第11章 调查和众包数据11.1 引言11.2 另类数据:调查数据11.3 数据11.4 产品11.5 案例研究11.6 关于调查的一些技术性考虑11.7 众包分析师估计调查11.8 Alpha获取数据11.9 小结11.10 附录第12章 采购经理人指数12.1 引言12.2 PMI表现12.3 GDP增长的即时预测12.4 对金融市场的影响12.5 小结第13章 卫星图像和航空摄影13.1 引言13.2 美国出口增长的预测13.3 汽车数量和零售商每股收益13.4 利用卫星数据测算中国制造业PMI13.5 小结第14章 位置数据14.1 引言14.2 利用航运数据实现原油追踪14.3 利用手机定位数据了解零售活动14.4 出租车出行数据和纽约联储会议14.5 公司商务机位置数据和并购14.6 小结第15章 文本、网页、社交媒体和新闻15.1 引言15.2 收集网络数据15.3 社交媒体15.4 新闻15.5 其他网络来源15.6 小结第16章 投资者关注度16.1 引言16.2 度量投资者关注度的指标——工资单的读者群体16.3 度量市场主体的指标——谷歌趋势16.4 度量投资者焦虑情绪的指标——投资百科的搜索数据16.5 运用维基百科了解加密货币的价格走势16.6 通过各国网上关注度来了解外汇交易16.7 小结第17章 消费者交易17.1 引言17.2 信用卡和借记卡的交易数据17.3 消费者收据17.4 小结第18章 政府、行业和公司数据18.1 引言18.2 使用创新性度量指标进行股权交易18.3 量化货币危机风险18.4 模拟中央银行干预货币市场18.5 小结第19章 市场数据19.1 引言19.2 机构外汇流量数据与外汇现货之间的关系19.3 使用高频外汇数据理解流动性19.4 小结第20章 私募市场中的另类数据20.1 引言20.2 什么是私募股权公司和风险投资公司20.3 私募股权数据集20.4 理解私营企业的表现20.5 小结参考文献原书作者介绍和中文版译者介绍(1)原书作者介绍(2)中文版译者介绍