吴晓波频道|用卫星照片预测金价，用推特预测股市，那些你没听过的投资骚操作( 二 )
普通投资者的牌再好 ， 架不住华尔街基金能看穿底牌 。
与之类似 ， 另类数据公司Thasos通过监测特斯拉弗里蒙特工厂中员工的手机信号 ， 发现从2018年6月到10月 ， 特斯拉工厂夜间轮班时间增加了30% 。 他们由此判断特斯拉Model 3的产能提高了 ， 并进一步推断特斯拉的股价将上涨 。
正如预期的那样 ， 2018年10月25日 ， 特斯拉公布第三季度财报 ， Model 3的产量翻了一番 ， 股价随之大涨9.14% 。 购买了Thasos数据的对冲基金当然早已潜伏其中 ， 大赚一笔 。
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左图为Thasos估算的特斯拉员工早班、夜班的工作时间 ， 横坐标为月份首字母缩写；右图为特斯拉产量
02、个人活动数据 在利用个人活动数据辅助投资方面 ， 最经典的是一篇公开论文 。
2010年发表的论文《推特情绪预测股市》（Twitter Mood Predicts the Stock Market）研究了社交媒体平台推特上人们的情绪指标与道琼斯工业指数之间的关系 。
研究人员从900多万条推特中提取人们表达情绪的关键词 ， 并将这些关键词归为6种：“平静程度”“警惕程度”“确定程度”“热情程度”“友善程度”“开心程度” 。
该论文把这些情绪与相应时间段的道琼斯指数走势进行拟合 ， 发现6个情绪分类中“平静程度”的变化对预测道琼斯指数最为有效 。 引入“平静程度”的模型对道琼斯指数涨跌与否的3日预测准确率达到87.6% 。
也就是说 ， 公众心态平和时 ， 接下来3天道琼斯指数升高的可能性就高一些 。
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红线为平静程度 ， 蓝线为三日后道指走势
在此研究基础上 ， 2011年5月 ， 世界上首家基于社交媒体的对冲基金Derwent Capital Markets上线 ， 投资规模4000万美元 ， 该基金会即时地关注Twitter内容来感知市场情绪 ， 然后再进行投资决策 。
国内也有根据新浪微博上的发文预测股市的论文 。 但如何对信息进行处理 ， 从而提高准确性是各投资机构的不传之秘 ， 外人很难模仿 。
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知网相关论文搜索截图
值得一提的是 ， 2019年 ， 美银美林策略师Savita Subramanian在一份报告中曾对特朗普发推情况与股市涨跌做过统计：特朗普频繁在Twitter发表评论的日子 ， 往往都是美国股市回报为负的日子 。
自2016年以来 ， 每当特朗普发出超过35条推文的日子 ， 股市平均下跌0.09%；而推文少于5条的日子 ， 股市平均涨0.05% 。
03、商业活动产生的数据 同样 ， 通过搜集和分析消费者信用卡账户以及电子邮件收据等交易数据 ， 技术处理后也能有效分析零售业和餐饮业公司的收入情况 ， 或提前预判财报 ， 或验证业绩真伪 。
比如 ， 美国信用卡巨头万事达对外提供的“消费脉搏”（Spending Pulse）报告 ， 包含汽车零售、百货商场、超市、餐馆、酒店等在内的消费渠道数据 。 市场调研公司尼尔森则能提供数据用于观察零售市场 。
浑水等做空机构则是最热衷于利用这方面的数据进行投资决策的 。
如浑水公布的89页瑞幸咖啡做空报告中 ， 收集了25843张消费小票、11260个小时的门店录像以及大量内部微信聊天记录作为证据 ， 最终认定瑞幸咖啡夸大了销量 。
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报告中的小票截图
浑水在2017年做空辉山乳业时 ， 同样进行了持续几个月的调查 ， 访问了35个牧场 ， 5个生产设施基地和2个完全没有建设迹象的生产基地 ， 还利用无人机对辉山乳业的生产基地进行拍照 ， 发现里面的牧场空空荡荡 。
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