確實不是標題黨，但不是我們做空，是我們幫客戶做空，那是我在律師事務所做專職律師的時候。
如果妳對《反壟斷法》有壹定的了解，妳就會知道，如果兩個(或兩個以上)企業之間發生集中(如並購)，參與集中的企業達到壹定規模(如營業額達到壹定標準)，那麽集中必須先申報(如向我國商務部申報)，申報通過後才能實施集中。反壟斷申報的目的是防止壹次集中破壞相關市場的競爭秩序，從而損害消費者的利益。例如，如果可口可樂和百事可樂被集中合並為壹個企業，那麽這種集中將極有可能導致可樂市場競爭秩序的扭曲和破壞——可樂市場的競爭將因為兩個主要競爭對手的消失而消失，那麽可樂的價格將極有可能飆升，從而損害消費者的利益。
如果可口可樂和百事可樂要進行集中合並，那麽這種集中合並必須向政府相關部門申報，同時會有很多券商、對沖基金或者其他人來決定是做多還是做空這兩家公司的股票。如果這種集中很有可能被批準，那麽這兩家公司股票的基本面將會很大——雖然集中可能會損害消費者的利益，但對這兩家公司都有好處，這兩家公司的股價都會上漲，所以多頭就會勝出。另壹方面，如果集中很有可能被否決，做空這兩家公司股票的基本面就很大——因為壹旦集中申報被否決，參與集中的公司股票就會下跌，那麽做空就贏了。當然，以這兩大可樂巨頭為例，對我來說可能太過典型和不切實際，因為幾乎可以肯定的是，他們的集中會被否決。那麽我們來舉壹個實戰的例子。但這個例子還是和可口可樂有關。
2008年9月3日，可口可樂宣布計劃收購中國匯源果汁集團有限公司(01886。港幣)現金。可口可樂公司建議要約收購價格為每股65，438+02.20港元，已發行的可轉換債券及期權以相同價格收購。可口可樂已獲得公告前匯源三位股東簽署的不可撤銷的接受要約承諾，三位股東* * *擁有匯源66%的股份。如果擬議的交易被接受，可口可樂將支付約24億美元的對價。如果交易完成，這將是當時可口可樂在中國最大的收購案，匯源果汁也將退市。
上述消息公布後，匯源和可口可樂的股價均大幅上漲。但問題是，可口可樂收購匯源屬於我國《反壟斷法》規定應申報的集中，該集中能否獲得商務部批準成為本次交易的X因素。對沖基金來找我們分析，我們按照我們做這類業務的套路和方法收集相關數據進行分析(這裏就不說是什麽樣的數據和分析方法了)。反正我們最終的分析結果是商務部反壟斷局不會批準這次集中。幸運的是，我們的分析結果是正確的。相應的，聽從我們建議做空的客戶也是賺錢的。
七年前我們做上述案例分析的時候，還沒有“大數據”、“小數據”這樣的概念。現在回想起來，我們當時(和現在)做的無非是數據分析。當然，涉及的數據總量可能沒那麽大，但相對於具體項目來說，已經足夠大了。當然，這些數據目前能否被視為我們所說的“大數據”可能值得商榷，以後我們會在另壹篇文章中討論，這也是我在這篇文章的標題中給“大數據”打上引號的原因。無論如何，考慮到目前為止商務部備案的1，000多起反壟斷申報案件中，只有兩起沒有申報，我們當時能夠以如此小的概率準確預測到事件的發生還是值得驕傲的，這應該歸功於我們數據收集的準確性和分析的得當。
如果可以把上述成功的做空看作是壹種利用“大數據”的有效分析，那麽“大數據”分析似乎有以下幾個特點，這裏我們嘗試總結壹下所謂的特點，以達到引玉的目的:
——大數據分析首先應該是商品。不管數據收集和分析的方法是什麽，最終的產品都要用人力的錢去購買。沒有商業價值的大數據或者大數據分析產品是沒有價值的，換句話說，是做不出來的。
——大數據分析產品的開發要針對客戶。不同的客戶對大數據分析產品有不同的需求。以上述法律行業大數據為例。對大數據和大數據分析產品有直接需求的律所和國際大公司，基本都是涉外業務，所以上述大數據和大數據分析產品的工作語言基本都是英語。
-大數據分析的生命力在於其準確性。以我們上面的案例為例。可口可樂收購匯源被否決，匯源股價開盤次日暴跌42%。在此之前，可口可樂天價收購匯源的消息曾刺激匯源股價飆升近200倍。可口可樂宣布收購匯源果汁後，其在紐交所的股價壹度強勁上漲，但隨後半年下跌20%，這與其未能收購匯源不無關系。可想而知，如果我們當時的分析不準確，那麽客戶就要賠錢了。當然，我們這個案例的成功不能說是偶然的，那麽大數據分析是容錯的嗎？我相信有。如果大數據不會出錯，那就等於上帝，但是大數據的錯誤率太高，所以沒有商業價值，甚至娛樂價值。
文末提壹個問題:用數據分析的結論(大或小)做空是惡意的嗎？可能這個問題有點“自然”。
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