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★另類數(shù)據(jù)背景
　　現(xiàn)在業(yè)內(nèi)CTA策略因子的挖掘越來越卷，獲得穩(wěn)定超額alpha的因子也越來越難，在傳統(tǒng)公開渠道信息所整合的因子提供的超額收益越來越少的背景下，已經(jīng)有投資者開始將目光轉(zhuǎn)移到另類數(shù)據(jù)的信息挖掘中了。我們這篇報(bào)告的主要目的是嘗試性地從移動(dòng)大數(shù)據(jù)中挖掘潛在的alpha信息。杭州數(shù)行科技能夠提供這樣的移動(dòng)大數(shù)據(jù)并從大宗商品產(chǎn)業(yè)中得到相關(guān)人流量信息的變化，他們的數(shù)據(jù)主要來源于移動(dòng)終端設(shè)備包括工人指數(shù)、物流指數(shù)、機(jī)構(gòu)投資者指數(shù)等。
　　★移動(dòng)大數(shù)據(jù)處理
　　我們拿到與大宗商品相關(guān)的移動(dòng)大數(shù)據(jù)約600W條，涉及50種大宗商品條目、1108個(gè)企業(yè)、2391個(gè)圈地信息。數(shù)據(jù)經(jīng)處理后，在公司層面取總和反映熱度，在商品品種層面取平均反映行業(yè)表現(xiàn)，在日期層面滯后至少3天避免未來數(shù)據(jù)。
　　★基本組合的構(gòu)建
　　相關(guān)因子計(jì)算分為基礎(chǔ)因子池和規(guī)則生成因子池，策略構(gòu)建框架采用基于截面因子構(gòu)建多品種多空組合的策略方法。基準(zhǔn)策略1純多頭等權(quán)組合年化收益7.6%，夏普比率0.66；基準(zhǔn)策略2基礎(chǔ)因子等權(quán)組合年化收益1.7%，夏普比率0.40。
　　★非線性組合的構(gòu)建
　　基于基礎(chǔ)因子的非線性模型中，XGB、LGBM模型表現(xiàn)更優(yōu)，XGB的樣本外表現(xiàn)也更優(yōu)?；谝?guī)則生成因子的非線性模型中，因子池4的意義更重要。最終將基礎(chǔ)因子和規(guī)則生成因子構(gòu)建的兩個(gè)XGBoost模型進(jìn)行復(fù)合，基礎(chǔ)因子和規(guī)則生成因子構(gòu)建的兩個(gè)XGBoost模型復(fù)合后，樣本外（20240321之前）年化收益11.3%，夏普3.19，，年換手47.8倍，最大回撤0.9%；在完全樣本外（20240321之后），區(qū)間收益1.66%，最大回撤1.8%，夏普1.76。
　　★風(fēng)險(xiǎn)提示
　　模型基于歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建，未來市場(chǎng)規(guī)律的變動(dòng)可能使模型失效。