大家好,我是很帥的狐貍
今天我想分享幾個大眾可用的另類數據
稍微消除一點信息差
有刷新聞的應該知道以色列剛打了伊朗,因此全球股市大跌,原油天然氣大漲。
除了五角大樓,還有其他人提前知道了——五角大樓邊上的披薩店。
這個現象最早源于冷戰時期,當時蘇聯特工會監視白宮/五角大樓/中情局邊上的披薩店(彼時還是電話下單送外賣)。
只要Pizza外賣一爆單,就會有不得了的事情發生——
1983年10月,美國借口入侵英聯邦格林納達,前一天晚上五角大樓訂單翻倍 1989年12月,美國入侵巴拿馬,相同的事也發生了 1991年1月,伊拉克入侵科威特,前一天CIA的Pizza訂單也爆了 2024年4月,伊朗報復以色列進行無人機轟炸,前一天白宮和五角大樓Pizza爆單 2025年6月,就在以色列打擊伊朗前,臨達美樂Pizza關門前一小時(也是以色列對伊朗開火前一小時),五角大樓附近的店爆單
截圖/Google Map
要是咱提前留意到這個Pizza指標,加上關注到最近美國媒體對以色列可能動作的報道,那這波下來就可以提前操作賭油價了。
當然,這并不容易——Pizza訂單數據雖然很易得(Google一下就有),但是因為事件發生得很低頻、加上不確定性過大,所以更多人還是錯過了這個交易。
類似Pizza指數這種數據被稱為另類數據(Alternative data),指的是除了主流/傳統數據庫以外的、可以輔助投資決策的數據。
今天我想分享一些大眾也可以訪問到的免費另類數據,稍微消除一點信息差(可以直接拉到Part 2)。
Part 1構的一些常規做法
在金融市場里,信息差就等于收益。
所以過往很多機構都會通過另類數據來制造信息差,提前交易布局鎖定收益。
1.爬蟲
人均python的現在,大多人都懂得「爬蟲」這個概念了。
機構喜歡用爬蟲爬的數據有幾種——
一是電商數據。
我有一個朋友在大學期間創立了一家公司,公司團隊主要負責寫爬蟲程序,從各大電商平臺抓取某些消費品(比如茅臺)的實時銷售數據,并將這些數據出售給投資機構。
機構在企業發財報前,就可以大致知道電商渠道的銷量變化情況,從而預測出個大概。
二是社媒數據。
比如可以看看Labubu在小紅書和微博的討論度,抓取某些品牌相關評論做社媒情緒分析(看看偏正面還是偏負面)等等。
三是職位發布數據。
有些機構會爬取主要招聘網站上某些企業的招聘崗位需求,通過需求變化來預判企業是否有擴張計劃。
2.遙感數據
我的一位師兄,大學讀的是遙感技術專業。
他的團隊會通過分析衛星圖片來預測農作物產量,然后將數據出售給期貨公司、基金和政府機構,其準確度相當高。
另外,也有一些機構會租衛星去拍某些工廠/娛樂場所/零售場所的車流量等等。
3.草根調研
比如,日本有家公司叫作Media Create。
這家公司與2,000多家游戲銷售實體店保持著密切聯系,它會定期收集這些實體店各種線下游戲機、線下游戲的銷售數據。
之前,它通過對實時銷售數據的分析發現,任天堂Switch游戲機的銷量不及預期,于是建議其對沖基金客戶搶在任天堂公布銷售數據前將其做空,而它的客戶因此大賺了一筆。
類似地,知名做空機構渾水公司在2020年做空瑞幸咖啡前,采用的方法也是在線下去數人頭——
渾水公司雇用了上千名兼職調查員,收集了25,000多張瑞幸開出的小票,得出了瑞幸咖啡虛報銷量的結論。
Part 2大眾可用的免費另類數據
大眾要自己去搜集另類數據,比較靠譜的只有爬蟲了。
但現在各個網站反爬都做得還不錯,要真抓下來還是挺難的。
所以比較靠譜的,還是找數據公司幫你整理好的另類數據——
現在很多數據公司會把常用的另類數據爬完/采集完后,封裝成數據產品,然后賣給客戶。
所以有鈔能力的話,散戶也可以稍微抹平這個信息差(比如下面這個是財新數據提供的一些產品)。
當然,也有不少數據供應商會放一些免費數據/試用數據出來。
其中有些還是挺有用的,所以我今天來分享一下——
1. 跟投邏輯
① 政客持倉數據 Quiver
https://www.quiverquant.com/
雖然美國2012年就有法律不讓議員根據提前知道的信息買賣股票,但實操起來很難限制。
像是「國會山股神」佩洛西(前眾議院院長)就做了多筆可疑的交易(比如在出補貼法案前買入英偉達)。
「打不過就加入」,所以有人挖掘了所謂的「政客交易/國會交易」(Politician trading/Congress trading)的跟投邏輯。
Quiver這個網站就提供了政客的持倉變化數據(它還有一些社交媒體等免費數據,也可以參考)。
② 機構持倉數據 13F
https://global.finance.sina.com.cn/clues/13f/
除了跟政客,我們也可以跟機構,畢竟他們消息也很靈通。
美國的機構買什么其實還挺公開的,美國的證監會要求每個季度都要交13F表披露。
不過美證監會的網站確實難用,所以可以在新浪的這個網頁直接看整理好的。
比如想看巴菲特的持倉,直接搜「Berkshire Hathaway」就行——
像是2021年7月「雙減」之前,Q1的時候,高瓴資本(HHLR)就精準清倉了所有好未來的股票。
如果跟得上「時間的朋友」的節奏的話,也可以及時回避。
跟投邏輯有個風險就是,數據披露的頻次問題。
像是13F是每個季度一次,而且只是那個時間節點。
你很難保證會不會它披露完馬上就賣出或買入。
2.熱點指數邏輯
不少互聯網大廠都會統計自己的熱點指數,比如Google有Google Trends,百度有百度指數,微信有微信指數(直接小程序搜)……
比如我之前也做過金價和Google Trends的分析,會發現趨勢驚人的一致——
除了主流搜索引擎指數外,還有一些社交媒體指數。
比如SwaggyStocks網站(https://swaggystocks.com/)會統計「美國貼吧」Reddit里的散戶社區(WallStreetBets)最高討論度的股票。
3.部分垂直領域數據
還有一些行業會有一些另類數據可以供參考。
① 餐飲:窄門餐眼(小程序)
② 電影票房:貓眼專業版(APP),海外的話可以用Box Office Mojo
③電器:奧維云網(網站,也有小程序「奧維數據羅盤」)
④白酒:今日酒價(微信公號)
⑤ APP:七麥數據(網頁/公號)
……(歡迎評論區補充)
即使有了上述這些信息源,在信息差上,散戶要勝過機構還是挺難的——畢竟機構有人力物力,還有專門解讀數據的分析師。
啊,這篇我估計又會轉發數(轉給自己的)還不錯,但在看數(推薦給別人)很低了。
畢竟當一個信息人盡皆知時,確實就沒有超額收益了。
P.S.更及時全面的資訊,可以看看我們的另一個公號——
「Greed is good.」
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? 圖文/@狐貍君raphael,曾供職于麥肯錫金融機構組,也在 Google 和 VC 打過雜。華爾街見聞、36氪、新浪財經、南方周末、Linkedin等媒體專欄作者,著有暢銷書《風口上的豬》《無現金時代》。
參考資料/
《“國會山股神”佩洛西:收益超過美國頂級對沖基金,投資天才還是內幕交易? - 華爾街見聞》《Politician Trading: If You Can't Stop Them, Join Them | Alerts and Articles | Insights | Ballard Spahr》《最前線|高瓴資本清倉好未來,持有的405萬股已全賣》《以色列對伊朗開火前一小時,五角大樓附近披薩店“爆單” - 華爾街見聞》《What is the Pizza Meter? The signal that spiked on Saturday during Iran’s attack on Israel - AS USA》《What is the Pentagon Pizza theory eating away at the internet?》《Pentagon's secret "pizza meter" accurately predicted 21 global crises since 1983》《Pizza Index - ProleWiki》《Slice of Life: Pizza Orders Soar in D.C. - Los Angeles Times》《What is the Pizza Meter? The signal that spiked on Saturday during Iran’s attack on Israel - AS USA》《And Bomb The Anchovies | TIME》《株式會社メディアクリエイト》
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