想象力、数据与投资判断

引言

几天前得到《邵恒头条》更新了一节非常有意思的课程。核心内容是介绍另类数据服务于投资判断。这个内容让我眼前一亮，想到了很多币圈歪七扭八的另类数据。比如用搜索热度判断市场，比如恐惧指数等等。

百度一下，竟发现已经有很多专业的另类数据服务商开始对传统决策方式展开降维打击了。借着写本文，我刚好系统的学习下另类数据。现学现卖，读者们勿喷。

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什么是另类数据？

邵恒提到有很多金融机构在使用类似卫星数据这样的新型数据进行投资分析。卫星数据这种传统数据中没有的数据品类，被称为另类数据。有别于传统的财务数据、经济数据，另类数据因其前卫和刁钻，正在成为投资机构之间竞争的新壁垒。

人们常说投资是认知变现，顺着这个逻辑讲，我认为另类数据的使用是用想象力铸造的数据油田，是助推新认知发育的燃料。

几个使用另类数据的例子。

1 邵恒的举例

a 2018年11月在澳大利亚发生了一起火车脱轨事件，火车上载了268车的铁矿。在这之后，铁矿的价格一下子就涨上去了，因为很多投资者认为，这个事故会减少铁矿的供给。但是有一些交易员不这么想。他们找来了当时事故发生地的卫星图像，经过仔细分析之后认定，在事故地点把铁矿重新装车并不难。他们认为铁矿的供给并不会受到大的影响，因此铁矿的价格接下来肯定会回落。基于这个信息，这些交易员大赚了一笔。

b 一家叫做RS Metrics的美国公司在另类数据领域声誉不错。创始人是兄弟俩。名字分别是Alex Diamond 和 Tom Diamond。Tom 曾经工作于一家咨询公司。Alex 则在一家专门出售卫星图像的公司工作。

有一次Tom的客户想在马来西亚买一个工厂。却碰到决策困难。Tom 决定用Alex的卫星图像告诉客户工厂的车辆、人员、仓储等情况。这次成功的咨询让两兄弟意识到卫星图像的价值。他们随即从卫星公司买了3年的图像。然后找到了麦当劳、沃尔玛这样的门店，把不同时段里面，门店停车场停的车辆数量记录下来。结果他们发现，停车场车辆的数量和走势，竟然能很准确地预测这些公司的收入。RS Metrics由此诞生。

c 美国有另一家数据公司叫做Thasos。预测特斯拉产量一战成名。他们监控了特斯拉在加州工厂里的员工手机信号。他们认为，员工加班的时长，跟量产能力是成正比的。加班越多，量产越高。而手机信号正可以帮他们判断工厂的加班情况。

2018年第三季度，他们发现特斯拉员工工作时长大幅提升，而且通宵轮班的比例增加了30%。他们据此判断产能会大幅提升。结果Q3财报一出，Model 3 车型产量翻倍。当日特斯拉股价大涨9%。

2 其他的例子

a 一家叫做Whole Foods的公司观察移动设备产生的信息数据，用人流量数据用于跟踪降价情况。该提供商将全球移动电话的实时位置转换为商业咨询意见。常见的行业应用包括游乐园，零售商，餐馆，酒店，旅行，运输和房地产投资信托基金。在此之外，这些数据还可以用于识别促销等偶发事件对商业的影响。

b 一家名为Eagle Alpha的公司在2018年3月对消费者使用三星Galaxy S9产品做数据调查。结果显示出消费者对三星S9的兴趣低于S8。缺乏许多功能升级似乎导致了这种弱势表现。超过50％的Twitter对话专注于相机和性能功能。此外，S9呈现出的搜索兴趣也相对前代产品走低。这标志着三星手机业务的弱势表现。

行业现状。

欧美市场也正在形成包括使用另类数据的资产管理经理、数据所有者和供应商的另类数据生态系统。在我的可查范围内，另类数据服务包含了广告、移动应用、B2B、业务洞察、地产、社交媒体、消费信贷等二十多个领域。

由于互联网世界开始无边界的于现实世界衔接。数据的增长呈现爆炸态势。而投资机构和创业者的进入，会让这个行业快速成熟起来，成为投资决策系统中的重要一环。行业目前尚处在野蛮生长阶段，巨头还没诞生。

邵恒的核心观点。

传统的股票分析，用的都是像资产负债表、现金流量表或者是统计局、经济报告这样的公开数据。这样的传统数据虽然信息量很大，但是速度不够快，只能用来看长期的走势。另类数据在某些方面做得更好，尤其是理解短期变化上。

这种信息收集的成本是非常高。比如说，购买实时卫星数据的费用，最少一年也要好几万美金。现在市场上，有上千家公司在专门处理、销售这样的另类数据。可以说，随着咨询业在数据上的创新，投资决策的竞争门槛提高了。目前能负担得起用另类数据的都是大型公司。这些机构每年花在另类数据上的钱高达4亿美金。而且这个数字还在增长。到2020年预计会翻4倍。

邵恒在文末的留言：不参加不能与对手匹敌的竞争。

我的思考

听课和查阅资料的过程中，有感于有大量本可以辅佐决策的信息是经营者自己都忽略的。脑中不断重复爱迪生的话：“天才是1%的灵感加99%的汗水，但那1%的灵感最重要。”我倒不是天才论者。我倾向于认为那1%是想象力，是通过方法和见识可以逐渐获得的技能。

在加密货币投资领域，我们也可以找到很多另类数据。由于行业处于蛮荒期，数据纯度要求不高，人群也不大，所以我们甚至不需要太多成本去找到这些信息。这包括观测新粉丝的进场数、被拉群的频率，还包括观察有多少不懂行却有流量效应的人在进场。包括知乎上的区块链讨论热度。甚至与文中卫星图的举例类似，我们可不可以去看看，去打听打听园区里有多少新的区块链公司成立了？这里我又想到了早年间温州炒房团晚上去小区数开灯率。这应该算是当时的另类数据。很像是现在币圈数微信群数，虽然粗糙，但十分有效。

最关键的，是有想象力在一些看似无用的信息和决策之间搭建联系。只有在联系中，信息才是活的。想象力训练可能正是我们的教育所欠缺的，是因该补课的。

谢谢花时间阅读，更欢迎有建设性的评论。