刘强骑着电动三轮车拐进科技园B区时,已经是下午四点三十七分。车上还有十二个包裹,其中七个要送到这栋“创新大厦”——里面塞满了各种科技创业公司。他不用看面单就知道,这栋楼的包裹,十有八九是咖啡豆、泡面、程序员格子衫,还有各种稀奇古怪的电子元件。
这是他今天跑的第三趟。刘强三十一岁,送快递五年,负责这个科技园片区三年。三年里,他看着楼里的公司换牌子:区块链、人工智能、元宇宙、碳中和、生物制药……风口一个接一个,公司一批批死,一批批生,像韭菜,割一茬长一茬,只是长得没割得快。
他不懂那些高深概念,但他懂数据——用脚跑出来的数据。他知道哪栋楼加班多(包裹里泡面咖啡多),哪栋楼快不行了(快递变少,开始有退租家具),哪栋楼突然火了(快递暴增,新电脑,新办公椅,还有庆功宴的酒水)。
半年前,他开始把这些观察和股票联系起来。起因是他经常送包裹到一个私募基金经理家里,那人有次跟他聊天:“小刘,你们送快递的,是不是最懂经济冷暖?你看哪个片区包裹多,哪个行业就火?”
刘强当时随口说:“科技园的包裹,新能源的多,半导体的也多。医药园那边,总送各种试剂盒。”
经理眼睛一亮:“有道理!这是微观数据啊!”
那之后,经理常问他“最近哪类包裹多”。刘强就说说,经理听完,有时会塞给他二十块钱“信息费”。刘强觉得荒唐,但钱是真的。
他开始有意识地记录。在手机备忘录里建了个表格:
区域观察日志:
• 科技园A区(新能源):包裹稳定,多设备零件。备注:景气。
• 科技园B区(半导体):包裹量近期下降,退件增多。备注:转冷?
• 医药园C区:试剂盒、实验器材稳定。备注:防御性。
• 金融街D区:高端茶叶、酒水、奢侈品增多。备注:消费升级?
• 老工业区E区:五金配件、劳保用品减少。备注:萎缩。
他每天下班后整理,周末汇总,凭感觉给各“板块”打分:景气(+1)、平稳(0)、转冷(-1)、危险(-2)。然后对照股市板块,居然经常能对上:他打“景气”的,往往在涨;打“转冷”的,往往在跌。
他把这个发现告诉经理。经理兴奋了:“小刘,你这是另类数据!比看研报准!咱们合作,你给我数据,我给你分润!”
本章未完,请点击下一页继续阅读!