IFT:如何通過篩選信息指導投資？

1.關注公眾號：道說區塊鏈2.后臺回復：電子書3.獲取《DeFi實戰投資方法論》電子書

最近看到一位財經博主，談到投資分析師如何通過篩選資訊來指導投資。

獲取資訊分為三類：信息的時間差、信息的廣度差和信息的深度差。

所謂信息的時間差就是指投資者掌握某則信息的時間點比其他投資者要早，基于這個時間優勢，提前布局，從而獲利。

博主舉了這樣一個例子：日本的mediacreate公司，跟2000多家游戲銷售實體店保持密切聯系，公司提前發現了任天堂的switch游戲機銷售不及預期，因此在任天堂正式公布銷售數據之前，從mediacreate這邊買數據的對沖基金們提前把任天堂的股票給做空了。

SWIFT探索如何支持代幣化資產市場發展中的互操作性:金色財經報道，銀行合作機構SWIFT將與 Clearstream、Northern Trust、SETL 和其他市場參與者合作，探索如何支持代幣化資產市場發展中的互操作性。相對于加密貨幣和穩定幣，目前代幣化資產的市值很小，但預計到 2027 年，交易量可能會達到約 24 萬億美元。銀行和證券公司正競相通過開發數字資產服務能力來進入這個新興市場，例如私鑰保管和對數字證券全生命周期的支持。Swift 正在探索如何在代幣化資產的交易生命周期中提高參與者和系統之間的互操作性。

Swift 首席創新官 Thomas Zschach 表示，這些實驗將使用既定的支付形式和中央銀行數字貨幣 (CBDC)。“作為一個中立的合作機構，覆蓋 200 多個國家/地區的 11,000 家機構，并受到全球中央銀行的監督，Swift 處于獨特的位置，可以密切參與證券的未來”。（finextra）[2021/12/23 7:59:31]

信息的廣度差是指投資者掌握的信息比其他投資者要多，基于這個廣度優勢，提前布局，從而獲利。

現場丨中央美術學院副教授陳卓：我們該思考如何讓加密藝術品擁有傳統藝術品特性:金色財經現場報道，10月17日，BCA NFT藝術沙龍于京舉辦，在圓桌討論環節，中央美術學院副教授陳卓表示，如今在藝術領域，用媒介去區分藝術，邊界越發模糊，藝術正在向經典形態向新形態轉變的趨勢，媒介的轉變和社會的變化會推動一波變遷。傳統的藝術品有神秘感，但區塊鏈是透明的，藝術展有儀式感，但線上藝術品會缺少儀式感。我們該思考如何讓加密藝術具備傳統藝術特性。例如藝術收藏的儀式感、藝術品生產過程的創造藝術。[2020/10/17]

對這個特點，我有極深的感觸，那就是我們絕大多數數字貨幣投資者都知道的比特幣。現在大量手握比特幣的財富自由人中有相當一部分就是早期在大多數人還不知道比特幣時知道了比特幣的信息從而早早入局，成為這個信息廣度差的受益者。

Robinhood因未恰當披露如何應對高頻交易機構而遭到調查:金色財經報道，股票與加密貨幣投資平臺Robinhood因未能恰當地披露如何將客戶訂單發送給高頻交易機構而受到民事欺詐調查。根據報告，這項由美國證券交易委員會（SEC）進行的調查已進入“高級階段”，可能導致其遭到1000萬美元的罰款。[2020/9/3]

信息的深度差就是指對同樣一則信息，某個投資者能從其中解讀出其他投資者解讀不出來的含義，從而看到別人看不到的機會，布局收益。

在這三個特點中，我認為信息的時間差現在隨著金融監管得越來越完善和嚴厲，已經越來越不可能被用來廣泛牟利，這種機會屬于可遇不可求的。

信息的廣度差對絕大多數人而言也是難以做到的，畢竟我們絕大多數人的時間、精力和資源都有限，我們不可能在短時間內掌握我們所要的所有信息，而且在這個信息爆炸的年代，我們每天看到的信息已經是海量，如何從這些海量信息中過濾出對我們有益的信息才更加重要。

信息的深度差我認為才是我們每個投資者應該關注的焦點。而要挖掘信息的深度差，看到旁人所看不到的信息，就需要我們打磨自己的知識體系，鍛煉我們對信息分析判斷的能力。

在剛才分析信息的廣度差中，我舉了比特幣的例子。實際上這個例子也是信息深度差的典型反面例子。為什么這么說呢？因為我們數字貨幣投資者中同樣也有不少人在較早的時候就看到了比特幣的信息，但是由于我們沒有信息的判斷和認知能力導致我們看到這則信息也沒有繼續關注它、利用它。

我自己就是典型。我最早在2013年就接觸到了比特幣的信息，雖然那時比特幣已經不算很新的新聞了，但仍然在很早的發展階段，還遠遠沒有出圈，所以在那個時候如果能果斷入手我仍然能夠獲取暴利。但由于缺乏信息深度的挖掘能力，我錯過了這次機會。

在前面我寫的《我的投資經歷》系列文章中，我特別強調我們要善于從大眾都能看到的新聞中發掘機會，這就是利用信息的深度差。

而要具備信息深度的分析能力，我們就需要建立自己的知識體系和分析問題的框架。這個知識體系和框架就好比一個篩子，任何信息經過這個篩子一篩，就能去粗取精，留下我們需要的精華，過濾掉噪音。

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