A chi serve — Fund e desk quant che cercano edge oltre prezzo e bilancio. L'alternative data può anticipare KPI — se la qualità regge e il costo è sostenibile.
L'alternative data indica fonti non standard per investimento e trading — immagini satellite, transazioni carte, foot traffic, scraping web, dati app, employment, shipping, weather — integrate in modelli fondamentali o quant tramite feature engineering.
In parole semplici — Informazioni «fuori dal bilancio» che misurano l'attività reale prima che esca l'earnings — potente ma fragile.
Categorie comuni
| Tipo | Use case | Rischio |
|---|---|---|
| Consumer transactions | Revenue nowcast retail | Bias campione, privacy |
| Satellite | Inventario petrolio, parking mall | Cloud cover, costo |
| Web / app | Download, engagement | Bot, seasonality |
| Testo | Lag, spam |
Due diligence: lineage, TOS scraping, survivorship, allineamento timestamp (data leakage).
Integrazione
- Normalizzare e aggregare a frequenza del modello
- Ablation: alpha sparisce OOS? possibile overfitting
- Legal/compliance: GDPR, material non-public information
- Costo vs marginal edge — molti dataset sono commodity dopo diffusione
Errore tipico — Comprare dataset costoso senza test OOS — correlation in-sample che non replica live.
Esempio — Foot traffic + card spend su catena retail → nowcast same-store sales T-2 settimane vs consensus — feature in modello settimanale con walk-forward.
Scheda
- Check: sample bias, timestamp, legal.
- Test: OOS + decay monitor.
- Hub: AI & mercati.