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这年头,投资都得“上天”了

2019-05-29 来源: 华尔街见闻 原文链接 评论0条

太空没有外星人帮你选股,但是你可以飞上去拿一点暂时还是独家的资料。

1972年,阿波罗17号传回了那张闻名遐迩的“蓝色大理石”,也就是你每天打开微信可以看见的地球照片。那是人类第一次从外太空凝视地球。

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来源:NASA

半个世纪过去,今天的卫星图像,已经能暴露很多不可描述的秘密。比如说夜间灯光数据是GDP的指标之一,又比如可以一窥朝鲜最近有没有计划发射点什么东西。这是最有意思的事情——你有了获得更多信息的广度,也有了窥探细节的深度。

卫星捕获的地面信息,还在改变着投资的方式。如果投资人属意依赖农业的撒哈拉以南非洲,他或许会先查看一下卫星图像,看看此处雨水是否充沛,是否会有灌溉和产量方面的压力。随着深度学习技术在卫星图像领域逐渐成熟,图像还能提供更多对投资有利的资讯。

当然,这也随之派生出一个问题——尚未实现人人共享实时卫星图像信息的时代,提前拥有技术优势,是否公平?

01

沃尔玛:

卫星成像的“亿万之裙”

1995年,当时25岁的好莱坞演员Uma Thurman,身着一条薰衣草色长裙礼服,出席了当年的奥斯卡颁奖礼。

翌日,所有人都在打听那条裙子是谁的手笔。

Prada因此打开了美国市场的大门,那条长裙礼服,也被称作“亿万之裙”。

早年间,沃尔玛的创始人曾经通过计算停车场的汽车数量,来判断一家沃尔玛的业绩表现。2009年,金融危机后离职的咨询师Tom Diamond,来到了兄弟Alex的家中。Alex给他展示了自己电脑里DigitalGlobe公司的卫星图像,类似这种:

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DigitalGlobe在2018年拍摄的墨西哥铝厂卫星图像(标红为识别出的铝库存)

Tom问了Alex一个问题:

• 如果我们能算出每一家沃尔玛停靠的汽车,会怎样?

两兄弟一拍即合。Alex从工作了5年的DigitalGlobe辞职,并好说歹说买到了三年间的图像资料。两兄弟采集了家得宝、美国零售商劳氏公司、麦当劳和沃尔玛的废弃停车场数据——果然,停车场的汽车数量和公司的营收是挂钩的。

于是有了RS Metrics,这个通过实时卫星图像,可以监控商场人流,暗中观察金属冶炼和库存状况的公司。当然一开始,它还只是紧盯零售商的停车位,跟踪麦当劳、劳氏公司、塔吉特百货、家得宝等一大票公司的流量变动。

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2010年,瑞银分析师Neil Currie向RS Metrics购买了100家具有代表性的沃尔玛商场的停车数据。在计算了各月沃尔玛的停车数目,回归估算了沃尔玛的流量后,瑞银分析师在沃尔玛披露二季报前称,他认为沃尔玛当时的股价被低估了。

Neil Currie的判断是正确的。RS Metrics一炮走红,沃尔玛不但是RS Metrics的缪斯,还是整个实时卫星图像行业的“亿万之裙”:

一条“卫星数据供应链”搭建了起来,像RS Metrics这样的公司负责发射卫星并拍摄照片,而华尔街的分析师花钱买下照片和数据,加工分析后再作为研究的一部分,卖给投资者。

逐渐逐渐地,RS Mertics不再局限于汽车数目,他们还跟踪太阳能电池板的安装进度,计算锯木厂的木材库存,观察金属的开采进度。对于商品交易来说,最重要的就是在重大事件(库存或是生产报告披露、意外事故发生)发生前后,掌握准确信息。

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RS Mertics拍摄的铜冶炼厂和铝厂图像

2018年9月,在全市场都被马斯克的推特绕的团团转,不知道特斯拉到底生产了多少Model 3时,又有人想到了RS Metrics。RS Metrics当时给出了三张照片:

第一张拍摄于8月2日,特斯拉的物流中心停满了已经造好的汽车,有421辆Model 3,88辆Model X,85辆Model S。

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第二张拍摄于8月23日,停车场已经空空荡荡,只有112辆Model 3,33辆 Model X,22辆Model S。之前的成品似乎已经运走了。

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第三张拍摄于8月30日,停车场又变得半满,有243辆Model 3,35辆 Model X,29辆Model S。

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是不是还挺清楚的?

Alex Diamond据此分析,特斯拉在三季度可以实现Model 3生产 5-5.5万辆的目标。

后来,特斯拉在三季度不但完成了生产指标,还实现了上市后的第三次季度盈利。

凡所有相,皆为可见。

02

飞向太空,觊觎机会

冷战时期,美苏展开太空竞赛。这原本是国防和意识形态层面的竞争,但是却促进了卫星通讯技术的发展,为今天的“太空选股”打下基础。

政治色彩抹去后,尽管国防仍然是商用卫星系统最大的实际应用领域,但实时图像已经成为了华尔街的掌上明珠。北美是目前最大的商用卫星成像市场,亚太地区则贡献了最快的增速。

最开始,卫星图像在农业领域的应用较为广泛,包括作物生长的变化,灾害的提前预测等。2010年,美国伊利诺伊州的分析公司Lanworth,使用了俄罗斯的卫星图像,不是打算犯叛国罪,而是衡量小麦的产量。

Lanworth成立于2000年,最开始是一家林业测绘公司,但通过利用卫星图像,顺利转型一家拥有全球视野的商品分析公司。卫星每天采集两次红外(获取叶绿素含量)和微波数据(获取水分含量),通过这些数据,Lanworth公司的分析师能区分出玉米,大豆,小麦等作物,以及它们的种植面积,并检测土地营养程度,预判灾害。

如下图所示,左图是正常拍摄的卫星照片,也是你可以在谷歌地图上看到的景色。右图则是纳入了近红外波段辐射的图像,可以清楚看到,在中央的密苏里河的右侧,植物和农田的密度更高。

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这可比各国农业部公布的种植面积数据要早得多。事先知道了政府会发布的数据,建好仓位,躺着也能赚钱。

随着技术的成熟,卫星图像也开始更多地聚焦人类活动。现在,卫星图像仍然是“太空选股”的主力,不过现在,无人机和飞机也参与了进来。

飞机采集的图像分辨率更高,卫星的实时图像分辨率通常在50厘米左右,但航空成像可以精确到2.5厘米。另一方面,成本更低的无人机,合法飞行的区域也越来越多。

03

看见与看不见

进入21世纪的第二个十年,卫星图像公司遍地开花,它们自身甚至也开始成为了被研究的对象——不过飞到天上看他们的业务应该是不太现实的。不是所有的公司都能被“看见”,同样地,“看见”的也不是全部。

太空采集到的只是图像,虽然投资者可能更想要结果。拥有了更多的资料,不当的解读也会带你作出误判。

举个例子,在2018年4月,RS Metrics检测到了星巴克客流量同比显著萎缩。客流量下滑体现在了后来发布的财报中,两个月后的6月19日,星巴克的股价跌到了52周低位。

但是没过多久,星巴克的会员计划就开始起效——尽管流量未必大,但单次消费规模上升。从7月开始,星巴克的股价开始稳定回升,从48.85美元一路上涨到了78美元。

卫星图像采集到的流量数据,或是生产活动数据,与营收、利润等数据的相关程度,还需要结合具体公司层面、周期特征等因素来判断。

04

花钱到底能买到什么?


对“太空选股”心动了吗?

根据清晰度的不同,实时卫星图像的价格在每平方公里10-50美元不等,通常要求100平方公里起购。假设每个月更新一次数据,算下来,卫星成像系统的成本能媲美一台金融终端设备。

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想要照片?请先交钱

不可否认的是,投资者群体中接触信息的能力天差地别。这看起来很不公平,但也没有什么不公平的——人人花钱都能买到,就是公平。如果是内幕消息,相关人士不可以靠它来获利,但投资者开发工具来挖掘更多对投资有用的信息,完全合情合理,甚至还可以增加市场的透明度。

类似卫星图像这样的技术,的确可以帮助拥有这一技术的投资者,提前获知一些公众尚未发现的投资机遇。毕竟投资者(尤其是短线投资者)做的事情,就是在不完全有效的市场中,挖掘机会。

不过换一个角度看,尚未公布的信息要反馈到价格上,或者需要将其公布出来,或者要等待它对公司运营造成一定影响。而如果掌握这一消息的投资者主动曝光独家信息,就会有内幕交易的嫌疑。

卫星捕捉到的信息,到底是不是“重大非公开信息”?

它属于大数据变革的一部分,只不过今天,少部分人拥有的数据红利更多一些。我们已经有谷歌地图等这样面对公众的电子地图服务平台,或许未来,在卫星图像信息更加普及、价格更低之后,它也会变成像交易量一样门槛极低的数据(当然提供的好处也会大大减少)。

不过,短时间内,能飞上天通过一颗小卫星看到实时的世界,你仍然能比其他人多一些优势。当然,养得起一颗小卫星的你,本来就已经和普通投资者区别开来了。

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