用數據（不管是大還是小）分析出來的結論來做空算不算是惡意呢
不是標題黨，確有其事，不過不是我們做空，是我們幫助客戶做空，那還是我在律師事務所做專職律師時候的事。
大家如果對反壟斷法有一定的了解的話，就知道如果兩個（或以上）企業之間發生集中（比如兼并收購），且參與集中的企業達到一定的規模（比如營業額達到一定的標準），那么這個集中就必需先申報（比如在中國向商務部進行申報），待申報被批準后方能實施集中。反壟斷申報的目的在于防止一個集中會破壞一個相關市場的競爭秩序，從而損害消費者的利益。舉個例子，如果可口可樂和百事可樂集中合并為一個企業，那么這個集中就極有可能導致可樂市場的競爭秩序被扭曲和破壞——可樂市場的競爭因為兩個主要競爭者的消逝而消逝了，那么可樂的價格就極有可能飆升，從而損害消費者的利益。
如果可口可樂和百事可樂要集中合并的話，那么這個集中合并一定得去相關市場的政府部門申報，與此同時就會有很多券商、對沖基金或者其他人來決定是否做多還是做空這兩個公司的股票。如果這個集中被批準的可能性較大，那么做多這兩個公司股票的基本面就大——雖然集中可能損害消費者利益，但對兩個公司而言是利好，這兩個公司的股價就會上漲，因此做多的贏面大。反言之，如果這個集中被拒絕的可能性較大，那么做空這兩個公司股票的基本面就大——因為集中申報一旦被拒絕，那么參與集中的公司的股票就會下跌，因此做空的贏面大。當然我用這兩個可樂巨頭來舉例可能太過典型而不具實際意義，因為它們的集中被否幾乎就是板上釘釘的事。那我們就用一個實戰例子來說事。不過這個例子還是與可口可樂有關。
2008年9月3日，可口可樂宣布計劃以現金收購中國匯源果汁集團有限公司（01886.HK）。可口可樂公司建議收購要約為每股12.20港元，并等價收購已發行的可換股債券及期權。可口可樂在宣布之前已取得匯源三個股東簽署的接受要約不可撤銷承諾，三個股東共擁有匯源66%股份。如此項建議交易獲得接納,可口可樂付出的對價約24億美元。該交易若完成，將成為可口可樂到當時為止在中國金額最大的一筆收購交易，匯源果汁也將撤市。
上述消息宣布之后，匯源與可口可樂的股價均大幅上揚。但問題是可口可樂對匯源的收購屬于中國反壟斷法下應當予以申報的一次集中，該集中是否能得到商務部的批準成為這次交易的X因素，對此有對沖基金找到我們做分析，我們按照我們做此類業務的套路和方法收集了相關數據進行分析（至于是什么樣的數據和什么樣的分析方法我們在此就不說了）。不管怎樣，我們最終的分析結果是商務部反壟斷局將不會批準這次集中，幸運的是我們這次分析結果是正確的。相應地，聽從我們的建議而做空的客戶也就賺了錢。
7年前我們在做上述案例分析的時候，還沒有所謂“大數據”或者“小數據”的概念。現在回過頭來想想，我們當時（和現在）所做的無非也就是數據分析，當然了，所涉及的數據從總量上看也許不是那么地大，但是相對于具體項目而言已經足夠大。當然，是不是一定可以把這些數據看成我們現而今所稱的“大數據”也許值得商榷，我們以后另行撰文來討論，這也是我在本文標題中把“大數據”加上引號的原因。不管怎樣，考慮到商務部迄今為止在所有的1000多件反壟斷申報案件中只有2個未獲申報，我們當時對概率如此之小的事件能夠準確地預判還是令人值得驕傲的，這應當歸功于我們收集數據的準確與分析的到位。
如果我們可以把上述成功做空看成是采用“大數據”所做的一個有效分析的話，那么“大數據”分析似乎具有以下幾個特點，我們在這里就所謂的特點試圖做一個歸納以達到拋磚引玉的目的：
-大數據分析首先應當是商品。不管數據采集和分析的方法是怎樣的，最后出來的產品應當有人化錢購買。沒有商業價值的大數據或大數據分析產品是沒有價值的，換言之是做不下去的。
-大數據分析產品的開發應當有針對性的客戶。不同的客戶對大數據分析產品的需求是不一樣的。就拿法律行業的上述大數據為例，對大數據及大數據分析產品有直接需求的基本上是做涉外業務的律師事務所及國際大公司，所以上述大數據及大數據分析產品的工作語言基本上都是英語。
-大數據分析的生命力在于它的準確性。以我們上述案件為例，可口可樂收購匯源被否，匯源股價在緊接著開盤的當天全天暴跌42%。而在這之前可口可樂天價收購匯源的消息曾刺激匯源股價狂飆近200倍。可口可樂在宣布收購匯源果汁之后，其在紐約證交所的股價曾一度出現強勁上升，但在后來的半年里股價下降了20%，這與其收購匯源失敗不是沒有關聯的。可以想象如果我們當時的分析是不準確的，那么客戶就得賠錢了。當然，我們這個案件的成功不能不說有一定的偶然性，那么大數據分析是不是有一定的容錯？我相信是有的。如果大數據不會犯錯，那其就等同于上帝了，但大數據的錯誤率太高，那么也就沒有商業價值，甚至連娛樂價值也都沒有了。
在文章最后問一個問題：用數據（不管是大還是小）分析出來的結論來做空算不算是惡意呢？也許這個問題有點“然并卵”。
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