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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！”
