来源：NASA
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。
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？
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：
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
*本文来自华尔街见闻（微信ID：wallstreetcn），编辑陶旖洁。开通华尔街见闻金卡会员，马上领取2019全球市场机会。
