Background: オルタナティブデータ（NLPと衛星）

「誰もが同じ価格-出来高データを見ているとき、Alphaは別の場所にあります。」

オルタナティブデータとは？

従来のデータ: 価格、出来高、財務諸表 - 誰でも簡単にアクセス可能

オルタナティブデータ: 予測価値を持つ非伝統的ソースから抽出された情報

テキストデータとNLP

センチメント分析の基本

テキストを数値シグナルに変換:

ニュース見出し: 「Apple四半期売上が記録的高値、アナリスト予想を上回る」
センチメントスコア: +0.8（ポジティブ）

ニュース見出し: 「Tesla安全性懸念に直面、規制当局の調査下」
センチメントスコア: -0.7（ネガティブ）

センチメントシグナル構築

シンプルな方法: 辞書カウント

ポジティブワード: {"成長", "超過", "記録", "ブレークスルー"...}
ネガティブワード: {"減少", "損失", "調査", "リコール"...}

センチメントスコア = (ポジティブワード数 - ネガティブワード数) / 総ワード数

高度な方法: 事前学習済み言語モデル

BERT/GPTタイプモデルの使用:
1. 入力: 完全なニューステキスト
2. 出力: センチメントカテゴリ（ポジティブ/中立/ネガティブ）または連続スコア
3. 利点: 文脈と皮肉を理解

テキストデータソース比較

テキストシグナルの時間減衰

ニュース発表後のセンチメントシグナル強度:

   強度
    |
 100| ####
  80| #### ####
  60| #### #### ####
  40| #### #### #### ####
  20| #### #### #### #### ####
    +-----------------------------> 時間
        5分  30分  1時間  4時間  1日

結論: センチメントシグナルは主に発表後数時間以内に有効

衛星データアプリケーション

典型的なアプリケーションシナリオ

小売: 駐車場車両カウント

監視: Walmart、Target駐車場
指標: 車両数変化
予測: 四半期既存店売上高成長
リードタイム: 決算報告の1-2週間前

エネルギー: 石油タンク貯蔵監視

監視: グローバル石油貯蔵施設
方法: 浮き屋根タンクの影から貯蔵量を計算
予測: 原油在庫変化
データ頻度: 週次更新

農業: 作物健康監視

監視: 米国中西部農地
指標: 植生指数（NDVI）
予測: トウモロコシ、大豆収穫量
影響: 農産物先物価格設定

海運: 港湾活動追跡

監視: 主要グローバル港
指標: コンテナ数、船舶滞在時間
予測: 輸出入活動、サプライチェーンボトルネック
アプリケーション: 海運株、小売在庫

衛星データ処理パイプライン

1. 画像取得
   +- 衛星通過頻度: 1-7日ごと
   +- 解像度: 0.3-10メートル
   +- 雲量: 複数日の平均が必要

2. 画像処理
   +- 大気補正
   +- 幾何学的位置合わせ
   +- ターゲット検出（駐車場境界、タンク位置）

3. 特徴量抽出
   +- 車両カウント（物体検出モデル）
   +- 面積計算（ピクセル分析）
   +- 時系列構築

4. シグナル生成
   +- 過去データと比較
   +- 季節調整
   +- 標準化（Zスコア）

オルタナティブデータにおけるAlpha減衰

コア問題: データが広く使用されると、Alphaは消失

オルタナティブデータライフサイクル:

発見フェーズ   | 少数のファームが使用、Alphaは重要
              |
拡散フェーズ   | より多くの人がアクセス、Alphaは減少
              |
成熟フェーズ   | 主流になり、Alpha ≈ 0
              |
              +-----------------------------> 時間

典型的なサイクル: 2-5年

例: 衛星駐車場データ

• 2015年: 少数のヘッジファンドが使用、重要な超過リターン
• 2018年: 複数のデータベンダーが提供、競争激化
• 2022年: すでに標準、Alphaを抽出するにはより洗練された分析が必要

コスト便益分析

経済ロジック:

仮定:
- データコスト: $100,000/年
- 50銘柄をカバー
- IC改善: 0.05

必要な資本規模:
- 銘柄あたり$1,000,000ポジション
- 総規模$50,000,000
- 年率換算改善 0.05 x 12% ≈ 0.6%
- リターン改善$300,000

結論: 損益分岐点には少なくとも$50M規模が必要

構築 vs 購入

小規模チーム推奨:

• 無料データから始める（SEC提出書類、Reddit、Twitter）
• シグナルが機能することを検証した後、有料データを購入
• データ取得ではなく、データ処理での差別化に焦点

Multi-Agent視点

Multi-agentアーキテクチャにおけるオルタナティブデータの役割:

一般的な誤解

誤解1: オルタナティブデータは常にAlphaを持つ

必ずしもそうではありません。多くのオルタナティブデータ:

• 価格と同時に反応（リードなし）
• ノイズが多すぎてシグナルを抽出できない
• サンプルが少なすぎて統計的有意性を検証できない

誤解2: LLMは簡単にセンチメントを抽出できる

注意が必要。LLMの課題:

• 金融ドメイン専門用語の理解
• 皮肉とジョークの認識
• 一貫性と再現性
• 推論コスト

誤解3: 衛星データは非常に正確

現実はより複雑:

• 雲量により欠損データが発生
• 車両検出に誤差（10-20%）
• 季節性と特別イベントの調整が必要
• 駐車場レイアウトの違いが検出に影響

実践的推奨

1. 無料データから始める

推奨開始ソース:
- SEC EDGAR（財務諸表、8-K提出書類）
- Twitter API（開発者アカウント必要）
- Reddit API
- 無料ニュースAPI

2. シグナルの独自性に焦点

自問:
- このシグナルは価格-出来高シグナルと相関しているか？
- 何人がすでにこのデータを使用しているか？
- 私の処理方法の独自性は何か？

3. データスヌーピングに注意

検証プロセス:
1. インサンプルでシグナルを発見
2. アウトオブサンプルでテスト（未見データでなければならない）
3. 多重検定補正後のp値を計算
4. シグナルの背後にある経済ロジックを理解

まとめ