Los datos alternativos incluyen cualquier información que contenga información de inversión potencial que no sea una fuente de datos tradicional. El departamento de relaciones con los inversores de una empresa publica esta información, incluidos los estados financieros, las presentaciones ante la SEC, los comunicados de prensa y las presentaciones de marketing.
Si bien los datos tradicionales siempre tendrán su lugar en la inversión, los datos alternativos están ganando popularidad y es algo que cada trader y el inversionista necesita entender.
¿Qué son los datos alternativos?
Para comprender los datos alternativos, primero es útil comprender lo que no son. Los datos alternativos son la «alternativa» a la información recopilada de las fuentes de datos tradicionales. Antes de continuar, tomemos un momento para ver qué entendemos por fuentes de datos tradicionales.
Las fuentes de datos tradicionales provienen de una empresa. Específicamente, el departamento de relaciones con los inversores de una empresa publica esta información, incluidos los estados financieros, las presentaciones ante la SEC, los comunicados de prensa y las presentaciones de marketing. Esta información proporciona datos sobre los valores emitidos por la empresa.
A diferencia de, los datos alternativos provienen de fuentes externas. Como puede imaginar, cualquier dato que no provenga directamente de la empresa que emite el valor es un conjunto de datos extenso y diverso.
Algunos ejemplos de datos alternativos incluyen datos de empleo o meteorológicos, imágenes de satélites, uso de aplicaciones y datos de teléfonos móviles. Los datos alternativos también incluyen datos sobre el sentimiento del mercado recopilados de una amplia variedad de fuentes. Por ejemplo, una fuente de datos alternativos puede analizar qué palabras se utilizan en las redes sociales para comprender el sentimiento actual del mercado de una acción específica.
En los últimos años, los datos alternativos se han vuelto cada vez más populares. Podemos ver la reciente explosión en la demanda de datos alternativos en el aumento dramático de proveedores que recopilan y analizan datos alternativos. Entre 2008 y 2018, el número de proveedores de datos alternativos pasó de alrededor de 100 a casi 450.
La creciente popularidad de los datos alternativos se debe a una variedad de razones:
- Los datos alternativos a menudo proporcionan datos en tiempo real, lo que es especialmente beneficioso en mercados caóticos o de rápido movimiento.
- Las fuentes de datos alternativos están creciendo exponencialmente, lo que permite a los investigadores encontrar nuevas fuentes de alfa.
- Las capacidades informáticas mejoradas permiten un análisis más sencillo de datos alternativos.
¿Quién usa Datos alternativos?
Hace una década, los fondos de cobertura dominaban el mundo de los datos alternativos. Este es el por qué.
[Fondos de cobertura/blog/fondo de cobertura]normalmente no siguen un enfoque de comprar y mantener. Intentan encontrar una ventaja en el mercado y utilizarla para obtener beneficios. En este entorno, la información en tiempo real que proporcionan los datos alternativos tiene un gran potencial para aumentar las ganancias. Hace una década, los datos alternativos eran prohibitivamente caros, pero esto está empezando a cambiar.[Hedgefunds/blog/hedge-fund)typicallydonotfollowabuy-and-holdapproachTheytrytofindanedgeinthemarketanduseittoprofitInthisenvironmentthereal-timeinformationalternativedataprovideshasmassivepotentialtoincreaseprofitsAdecadeagoalternativedatawasprohibitivelyexpensivebutthisisstartingtochange
Hoy en día, los datos alternativos se han vuelto más fáciles de almacenar y acceder, gracias a costos más bajos y más empresas que pueden analizar los datos. Esto ha llevado a su aceptación en muchas áreas de las finanzas más allá de los fondos de cobertura.
En concreto, se han comenzado a adoptar datos alternativos en los campos de capital riesgo, valoraciones, suscripción de créditos y seguros, por citar algunos. Si bien todos estos campos continúan usando datos tradicionales, todos han comenzado a incorporar datos alternativos para brindar una imagen más holística.
Los datos alternativos también se están volviendo más comunes en la toma de decisiones en las principales corporaciones, como Google y Facebook. Estas empresas son pioneras en muchos otros aspectos, por lo que parece probable que el uso de datos alternativos llegue a las empresas tecnológicas más pequeñas y, eventualmente, incluso debería convertirse en un estándar en todas las industrias.
¿Cómo se crean los datos alternativos?
El noventa por ciento de los datos actuales en el mundo fue generado en los dos años anteriores.
Si bien cada tipo de proceso de generación de datos es un poco diferente, en general, hay tres formas de generar datos alternativos:
- Individuos
- Negocios
- Sensores
Individuos
Como individuos, estamos continuamente creando datos. Cuando busca en Google, escribe una reseña de un producto, compra un producto, publica en las redes sociales, le gusta la publicación de otra persona, etc., está creando datos alternativos.
El problema con los datos alternativos generados por individuos es que a menudo es difícil recopilarlos y analizarlos.
Negocios
Los datos alternativos generados por las empresas también se conocen como «datos de escape» porque generalmente son un derivado de otros procesos comerciales. Este tipo de datos difiere de los datos tradicionales porque, si bien los datos tradicionales se recopilan de la propia empresa, los datos de escape son generados por la empresa, pero otros los recopilan y difunden.
Por ejemplo, las transacciones con tarjeta de crédito o los datos de varias agencias gubernamentales pueden ser ejemplos de datos alternativos generados por una empresa.
En comparación con los datos alternativos producidos por individuos, los datos de escape suelen estar mucho más estructurados, lo que facilita su recopilación y análisis.
Sensores
Las máquinas envían regularmente señales de un dispositivo a otro. La captura de estas señales es lo que entendemos por datos generados por sensores. Los ejemplos de datos alternativos capturados por sensores incluyen sistemas de punto de venta, imágenes satelitales, datos de envío y el termostato de su casa, por nombrar algunos.
Los datos de los sensores son fáciles de recopilar, pero normalmente implican un proceso de conversión para analizarlos.
Cómo se utilizan los datos alternativos
Como toda información, los datos alternativos adquieren su valor dependiendo de cómo y cuándo se utilicen; ya menudo, el valor es mucho más subjetivo.
Por ejemplo, cuando una empresa publica sus números de ventas del trimestre anterior (una forma de datos tradicionales), los comerciantes casi siempre tienen ideas claras. La empresa cumplió con las expectativas o no, y es cuantificable cuánto las superó o no cumplió.
Por otro lado, la cantidad de personas que hacen comentarios sobre una marca específica en las redes sociales es más difícil de traducir en datos utilizables para trading. Piensa en la negatividad de la infame comercial de Peloton. Todas las redes sociales estaban indignadas, pero ¿qué pasó con el precio de las acciones?
Analice el siguiente gráfico de Peloton durante el período de diciembre y durante la pandemia de COVID. Fue una de las acciones con mejor desempeño. ¿Una reacción tan negativa aumentó la visibilidad de Pelaton?
Se podría argumentar que los datos de opinión fueron valiosos para un período de tiempo más corto, pero ese es el punto: el valor de los datos alternativos es más subjetivo.
Para ayudar a mitigar la falta de contexto, combine datos alternativos con otros conjuntos de datos, ya sean tradicionales u otros datos alternativos, y utilice el precio como señal de confirmación. Al observar múltiples fuentes de datos, las señales proporcionadas a menudo se vuelven más sólidas.
Por ejemplo, los datos del teléfono celular pueden decirnos dónde están las personas. Si van a ciertas tiendas, es probable que esto tenga un impacto positivo en las ventas de esa tienda. Por lo tanto, potencialmente podríamos usar datos de teléfonos celulares para ayudar a informar las expectativas de ventas y ver si las expectativas de los datos alternativos se alinean con las ventas anticipadas en los datos tradicionales.
Pero si bien la combinación de algunos conjuntos de datos puede proporcionar una perspectiva más completa y señales más sólidas, más datos no son necesariamente mejores.
La cantidad de datos alternativos que existen es enorme y no se puede utilizar todo. Al igual que con cualquier dato, debe buscar entre las opciones existentes y encontrar qué datos le brindan el mayor valor.
A usar datos alternativos de manera efectiva, tendrá que hacerse algunas preguntas. Las siguientes cinco preguntas también pueden actuar como pasos para ayudarlo en el uso de datos alternativos.
Este proceso puede ayudarlo a ganar conocimientos de varios tipos de datos relacionados con una industria específica, región, empresas clave, etc.
Tipos de datos alternativos
Hemos repasado los pasos básicos para obtener información útil a partir de datos alternativos, pero poner estos pasos en práctica requiere comprender los diversos tipos de datos alternativos, por lo que ahora veremos algunos de los tipos más comunes de datos alternativos.
Probablemente notará que muchos de los tipos de datos se superponen a medida que lee la lista. Por ejemplo, tanto las reseñas de productos como las publicaciones en las redes sociales contienen datos de opinión. Como ya hemos discutido, esta calidad no estructurada y superpuesta de datos alternativos a menudo dificulta el análisis.
Uso del sitio web
El uso del sitio web incluye cuánto tiempo pasan las personas en un sitio web y sus acciones en un sitio, o el volumen de consultas como Datos de tendencias de Google.
Facemasks fue un juego de arbitraje de información bastante claro para aquellos que estaban prestando atención.
Sentimiento social
El sentimiento social mide cómo se siente una persona o un grupo de personas sobre un tema. Los datos pueden provenir de varias fuentes, incluidas publicaciones en redes sociales, noticias, videos o interacciones en línea en las redes sociales, como retweets en Twitter.
El sentimiento social suele ser un indicador principal del rendimiento futuro de las ventas. Chris Camillo, Dave Hanson y Jordan McClain, conocidos colectivamente como #dumbmoney, convirtieron treinta mil en treinta millones usando nada más que Twitter.
Ubicación geográfica
Datos recopilados de señales de GPS, Wi-Fi o Bluetooth en teléfonos móviles u otros dispositivos electrónicos. Estos datos pueden proporcionar información sobre los movimientos de los consumidores: ¿a qué tiendas van, cuánto tiempo pasan en las diferentes tiendas, dónde hay más o menos tráfico peatonal?
Transacción con tarjeta de crédito
Los datos de transacciones de tarjetas de crédito son uno de los tipos de datos alternativos más estructurados y valiosos, pero también son uno de los más costosos de recopilar. Estos datos rastrean el gasto comercial y minorista y son altamente predictivos; sin embargo, a menudo va a la zaga de las señales válidas de sentimiento social.
Sistemas POS
Los sistemas de punto de venta (POS) rastrean las transacciones. Estos datos pueden proporcionar información sobre las ventas y la popularidad de los productos, las tendencias de precios, el volumen de ventas, etc.
Imágenes de satélite
Una forma común de datos alternativos con muchos usos potenciales son las imágenes satelitales. La forma en que se utilizan las imágenes satelitales depende del tipo de imágenes satelitales, que incluyen ópticas e infrarrojas. Las imágenes satelitales ópticas le permiten ver objetos en el suelo, como automóviles en un estacionamiento o barcos en un puerto. Las imágenes satelitales infrarrojas le permitirán ver luces, contaminación y/o partículas en el aire.
Tiempo
Los datos meteorológicos son recopilados por una variedad de diferentes tipos de sensores. Estos datos tienen muchos usos, pero son especialmente útiles cuando se aplican a la producción agrícola u otros productos básicos que dependen del clima.
Aplicaciones móviles
Las aplicaciones móviles recopilan una amplia gama de datos. Estos datos pueden decirnos mucho sobre el compromiso del consumidor, el sentimiento, las ventas, etc.
Lemonade es una compañía de seguros única que está tratando de darle la vuelta al modelo tradicional de negocios de seguros. Están casi completamente automatizados utilizando IA y analizan datos como el tiempo de inicio de sesión, el texto del reclamo y otros para identificar mejor su riesgo de seguro.
Reseñas de productos
Las revisiones de productos, que algunos llamarían otro tipo de datos de sentimiento social, pueden proporcionar información valiosa sobre lo que la gente dice sobre un producto, servicio o empresa en tiempo real. Este tipo de datos a menudo se considera junto con o es un componente de los datos de sentimiento del mercado.
Aterian es una empresa apasionante que utiliza esta información. Son una empresa adquisitiva que utiliza datos sociales y otros análisis para anticipar las futuras demandas de los clientes y desarrollar o adquirir productos que se ajusten a esas necesidades.
Recibos de contenedores de envío
Los datos de contenedores y otros envíos pueden llegar meses antes que los datos de ventas tradicionales. Esta es una de las razones por las que Charles Dow utilizó el índice de transporte como indicador principal en Teoría de Dow.
Una nota rápida antes de continuar: si bien estos son algunos de los tipos de datos alternativos más comunes, está lejos de ser una lista exhaustiva. El objetivo de los datos alternativos es que utilizan información que normalmente no se considera para obtener información, lo que significa que casi cualquier cosa podría ser información alternativa valiosa.
El crecimiento de los datos alternativos
Anteriormente en esta publicación, mencionamos que los datos alternativos están creciendo a una velocidad vertiginosa, pero vale la pena profundizar y discutir más. En 2016, las empresas del lado de la compra (aquellas que compran activos para sí mismas o para clientes, como fondos de cobertura, fondos mutuos y empresas de capital privado) gastaron $ 232 millones en la adquisición de datos alternativos.
Para 2019, el mercado de datos alternativos estaba valorado en 1060 millones de dólares y se esperaba que creciera a un ritmo tasa de crecimiento anual compuesta del 40% entre 2020 y 2027.
Este crecimiento puede parecer extremo, pero tiene sentido. La cantidad de datos existentes ha aumentado exponencialmente en los últimos años. Y aunque los datos alternativos sin duda evolucionarán a medida que crezcan los tipos de datos y las opciones de recopilación en respuesta al avance de la tecnología, es probable que el valor de los datos alternativos solo aumente.
¿Qué significa este crecimiento para los inversores minoristas?
En primer lugar, los datos alternativos no son una moda pasajera. Si bien los datos tradicionales siempre tendrán su lugar, parece probable que los datos alternativos se vuelvan cada vez más convencionales. Por lo tanto, vale la pena tomarse el tiempo para comprender cómo estos datos impactan trading.
Además, el rápido crecimiento del mercado de datos alternativos lo ha abierto a inversores minoristas. Si bien ciertos tipos de datos alternativos pueden seguir siendo prohibitivamente costosos para los inversores minoristas, muchas variedades se han vuelto más accesibles. Y esta accesibilidad llega en un momento excelente.
Los beneficios de usar datos alternativos
Los beneficios de los datos alternativos se han vuelto más evidentes y más extremos con el aumento de la incertidumbre debido al COVID-19.
La pandemia y los confinamientos continuos destacaron el valor de los datos alternativos. Los analistas que utilizaron datos de tráfico y otras fuentes alternativas vieron que el petróleo se dirigía a la baja. Y aunque nadie podía predecir que los futuros se volverían negativos por primera vez en la historia, los pioneros con estos datos se beneficiaron enormemente.
Y el hecho de que COVID-19 haya actuado como un catalizador para una mayor dependencia de datos alternativos no significa que es probable que los datos alternativos vayan a alguna parte después de que termine la pandemia. Esto se debe a que los beneficios de los datos alternativos, aunque se exacerban durante tiempos caóticos, como 2020, también se aplican en entornos más estables.
Independientemente del estado de la economía, la información en tiempo real puede ser beneficiosa. Gran parte de las fuentes de datos tradicionales, como se mencionó anteriormente, consisten en datos históricos. Si bien estos datos tienen valor, si desea obtener una ventaja, cuanto más recientes sean los datos, mejor.
Los datos alternativos también pueden ahorra tiempo y dinero.
Anteriormente, las personas pueden haber buscado patrones en los datos, pero los proveedores de datos alternativos se especializan en analizar esta información y proporcionar información mucho más rápida y eficiente a los suscriptores.
Además, los datos alternativos pueden ayudar a inspirar nuevas ideas de inversión, hacer que el desempeño de una empresa sea más transparente y ayudar tanto a las empresas como a los comerciantes a obtener una ventaja competitiva.
Los desafíos de los datos alternativos
Los datos alternativos tienen muchos beneficios, pero también presentan sus desafíos. Estos son tres de los mayores desafíos de trabajar con datos alternativos según transunion.
Garantizar el cumplimiento de las leyes y reglamentos crediticios
Existen problemas legales y reglamentarios que pueden surgir al trabajar con datos alternativos. El grado en que esto sea un problema dependerá, en parte, del tipo de datos utilizados. Afortunadamente, existe una solución razonablemente simple, y es trabajar con un socio externo que tenga experiencia en datos alternativos.
Desarrollo y prueba de modelos de riesgo
Integrando datos alternativos en su trading requiere desarrollar y probar modelos de riesgo. Si esto no se maneja con cuidado, el valor de los datos disminuye.
Obtener información de datos alternativos
el reto de obtener información de datos alternativos es triple.
Primero, deberá averiguar si sus sistemas pueden almacenar y procesar la información. Querrá decidir si los datos son demasiado especializados o si otros los están utilizando tan ampliamente que queda poco alfa.
En segundo lugar, debe formatear los datos de forma adecuada y separar los datos que realmente proporcionan una señal de los que son inútiles o pueden tener valor. Python y Pandas son excelentes herramientas disponibles gratuitamente para hacer esto.
Finalmente, debe decidir la relevancia de los datos para su proceso de inversión. Por ejemplo, puede tener datos que impliquen una conclusión particular, pero usar estos datos puede ser increíblemente arriesgado sin suficiente análisis estadístico y pruebas retrospectivas.
Mejores prácticas para el uso de datos alternativos
Esto nos lleva a las mejores prácticas para usar datos alternativos en trading. Como hemos discutido, el valor de los datos alternativos radica en cómo los usa. Los datos casi siempre son desordenados, desestructurados, difíciles de recopilar, requieren análisis estadísticos, backtesting, etc.
Los programas de televisión basados en el mundo de las finanzas aman mostrar un genio. trader idear aplicaciones brillantes de datos alternativos (como Taylor en Billions de Showtime). Aún así, en el mundo real, estas ideas son mucho más difíciles de conseguir.
La mejor manera de aprender las mejores prácticas para analizar datos alternativos es observar cómo lo hacen otros expertos.
Kaggle.com, una subsidiaria de Google, tiene más de 400 000 cuadernos públicos que analizan varios conjuntos de datos. Creo que si tuviera que dar una herramienta para aprender a analizar datos alternativos, Kaggle sería el lugar número 1.
Hay una gran publicación de introducción que muestra el mejores competiciones de Kaggle para principiantes. Si te aventuras por este camino, es uno de los mejores lugares para empezar.
Cómo obtener datos alternativos
Hemos cubierto muchos de los elementos críticos de los datos alternativos y cómo usarlos, pero el área que aún no hemos tocado es cómo obtener datos alternativos.
Hay tres formas típicas de obtener datos alternativos, y veremos rápidamente cada una de ellas.
- Raspado web
- Adquisición
- Licencias de terceros
Raspado web
El raspado web, también conocido como recolección web, lo realizan programadores informáticos. Estos programadores crean algoritmos que luego buscan en la web tipos específicos de datos. Si es programador de computadoras, esta es una excelente manera de obtener datos alternativos, y si no es programador de computadoras, deberá obtener datos alternativos a través de una de las otras dos opciones.
Para aquellos interesados en aprender cómo raspar la web, demuestro cómo construya una lista de componentes S&P 500 con Python. También hay una gran cantidad de excelentes recursos para los programadores que buscan hacer lo mismo.
Adquisición
La adquisición de datos sin procesar tiene sus beneficios, pero los datos alternativos suelen ser desordenados y desestructurados, como hemos comentado. Esto hace que sea difícil para la persona o empresa promedio convertir estos datos sin procesar en información útil.
He creado una serie sobre cómo usar Python para manipular datos y analizar datos de series temporales.
Licencias de terceros
La licencia de terceros suele ser la más cara de estas tres opciones, pero también proporciona la información más útil. Si no es programador de computadoras ni tiene experiencia en el análisis de datos, esta es probablemente su mejor opción para obtener datos alternativos.
Fuentes de datos alternativas
A continuación se muestra una lista no exhaustiva de fuentes de datos y mercados alternativos que se utilizan con frecuencia para obtener una ventaja alternativa.
Sitios web de datos alternativos
Mercados de datos alternativos
Mercado de datos alternativo DescripciónFredInvestigación económicaInfoTrieFeed de API de datos alternativos de baja latenciaQuandlMercado de datos generalesQueXopaProveedor de datos alternativo sudamericanoMercado S&Pmercado generalpensarnumConjuntos de datos centrados en la empresaYewnoInferencia de datos de gráfico de conocimiento
La línea de fondo
Los datos alternativos son un tema tan amplio y variado que es casi imposible concluir con una sola conclusión. Los datos alternativos son nuevos, proliferan y son más accesibles, pero esto no significa que los datos alternativos eliminen la necesidad de datos tradicionales que no tienen sus desafíos.
Lo que puedo decir, como cualquier otra herramienta en su trading caja de herramientas, los datos alternativos tienen que ver con cómo los usa. También les diré que algunos de los alfa en mi algoritmo trading Las estrategias se deben a datos alternativos.