（2022年9月30日，巴黎）

当传统宏观对冲基金苦于应对2022年的动荡市场时，一批新兴的AI驱动基金正尝试借助另类数据探索新路径。在本周巴黎举行的“大数据与人工智能大会” 上，一个案例引起特别关注：Zenith Nexus（ZN）及其OmniHedge AI策略在非常规数据利用上的尝试。

虽然ZN仍处于低调运营阶段，业内专家认为，该公司方法在一定程度上体现了宏观基金利用另类数据寻找新趋势的努力方向。

所谓“另类数据”，是指超出标准市场价格和财务报表之外的信息源。对宏观交易者而言，这些数据可能包括卫星图像（评估农作物或石油库存）、航运流量、网络活动和社交媒体情绪等。

根据大会流传的一份行业白皮书，Zenith Nexus已将部分另类数据源纳入其AI系统。例如：通过大宗商品运输跟踪数据预测供需变动，或利用移动定位数据分析零售人流和消费趋势。

其目标，是希望在传统官方指标发布前识别宏观趋势的早期信号。一份讨论材料提到：2022年中期，全球供应链混乱之际，ZN系统发现中国港口拥堵有所缓解（通过卫星图像观察），而欧洲港口依旧繁忙。这一反差被AI解读为亚洲制造放缓、西方需求持续，系统随后调整了相关头寸。几周后，官方数据确认了中国工业下滑。若信息属实，ZN可能通过该异动实现了领先反应。

另一方面，ZN还尝试通过自然语言处理（NLP）技术实时分析社交媒体上的情绪变化。会议上提到，其“量子熔炉”模块可处理来自推特、财经网站和Reddit的信息，用于评估市场情绪。例如在法国2022年4月总统大选期间，系统曾用以追踪舆论变化，以评估潜在风险事件，如极端候选人胜出可能对欧元区构成冲击。虽然该功能尚处测试阶段，但被视为有助于捕捉黑天鹅事件的辅助工具。

然而，另类数据的使用也面临挑战。数据质量不一、噪音严重，是业内普遍担忧的问题。小组讨论中，数据科学家Lucia Morel提醒：“使用另类数据时，极易产生误读甚至‘虚假关联’。”她指出，关键在于严谨验证模型性能与数据源有效性。

据悉，ZN对每项新增数据集均会进行回测，若未能提升模型预测能力则会舍弃。此种“实证优先”的方法，与其逐步优化AI模型的整体策略一致。

一些资深宏观投资者表示认可这种探索方向。一位来自欧洲大型基金的经理评论道：“如果确实能追踪实时航运数据或社交情绪，那就像是在读经济的脉搏。”不过他也指出，并非所有机构都具备处理这类数据的技术能力。

这也是为何部分观察人士认为，技术栈较轻的新兴基金可能更容易将另类数据整合至交易流程。与此相比，传统机构往往面临IT系统和决策机制的调整门槛。

大会最终的共识是：另类数据已逐步从边缘工具向主流分析方法演变。2022年的不确定市场环境——从物流中断到散户抱团股——表明，宏观投资者有必要探索超越传统指标的信号来源。

一位演讲者总结道：“未来的优势可能不在于预测力本身，而在于谁能看见他人尚未发现的角度。”对于Zenith Nexus来说，是否能通过AI在非常规数据中提炼有效信号，还需在实盘表现中进一步检验。