关于下文引用的数据。 本文中的一些统计数据来自 V12 宇宙群组(227,594 份买入申报,截至 2024 年)。自 2025-01-01 起,实时样本外买入宇宙(28 个市场)显示,在 20,688 份申报中,胜率为 52.96%,平均 90 天回报率为 +8.59%。请参阅方法论了解当前数据,并参阅 STRATEGY_PROOF 区块了解冻结的审计参考。
一笔 5M 欧元的内幕交易购买并不比一笔 5M 美元的购买更大。只有当你读到数字一半时停下来,才会看起来是这样。
关于下文引用的数据。 本文中的一些统计数据来自 V12 宇宙群组(227,594 份买入申报,截至 2024 年)。自 2025-01-01 起,实时样本外买入宇宙(28 个市场)显示,在 20,688 份申报中,胜率为 52.96%,平均 90 天回报率为 +8.59%。请参阅方法论了解当前数据,并参阅 STRATEGY_PROOF 区块了解冻结的审计参考。
一笔 5M 欧元的内幕交易购买并不比一笔 5M 美元的购买更大。只有当你读到数字一半时停下来,才会看起来是这样。
内幕交易数据集中充满了看似精确但往往不可比较的数字。一位董事在巴黎购买了 200,000 股股票,另一位在斯德哥尔摩出售了价值 12M 瑞典克朗的股票,第三位在纽约以 3.4M 美元行使了期权。如果你在没有进行货币标准化的情况下将这些数字并列,你比较的就不是信念、规模,甚至不是大致的经济意义。你比较的只是排版。
对于涵盖多个市场的出版物而言,这一点至关重要。如果一个市场以欧元报告,另一个以英镑,再一个以美元,第四个以克朗报告,那么“本周最大买入”的排名就会变得毫无意义。按月汇总的图表会受到汇率漂移的影响。美元走强的一年,即使基础行为没有改变,以欧元为基础的出版物中,美国的交易也会机械性地显得更大。这不是市场信号。这只是戴着假胡子的算术。
因此,我们将每笔交易都转换为欧元,然后才进行比较分析。
这一选择部分是编辑性的,部分是统计性的。编辑性在于,我们的读者需要一个共同的单位。统计性在于,如果原始观察数据来自不同的货币区,任何横截面比较都需要一个共同的计价单位。另一种选择是强迫读者在阅读时进行心理外汇换算。读者有很多才能,但货币三角测量不应是先决条件。
我们使用欧元,因为本出版物以欧洲为中心,而且我们涵盖的大部分市场要么直接以欧元报告,要么通常以欧元区资本市场为基准。欧元作为基础货币并没有形而上学的优越性。如果我们要发布一个仅针对美国的产品,美元将是显而易见的选择。
重要的是一致性。选择一种基础货币并将其固定用于分析。文章或地区之间不断切换基础货币会产生一个更微妙的、与您试图解决的相同问题。数字仅在每篇文章内部保持连贯,而不是在整个档案中。
当数据集保留在当地货币中时,会反复出现三个错误:
这些错误都不是什么稀奇古怪的。它们是常规的,正因为常规,所以它们很危险。眼睛会习惯它们。
核心方法论选择不仅是“是否”转换,更是“何时”转换。我们使用交易日期的汇率,而不是申报日期。
这听起来很明显,但当你审视披露制度的运作方式时,就会发现并非如此。在许多市场中,内部人士在交易发生后有一段报告窗口期。根据欧盟《市场滥用条例》,履行管理职责的人员及其密切关联人员必须在规定期限内(通常根据第19条规定为T+3个工作日)通知交易。在美国,Form 4通常在交易发生后的两个工作日内提交。因此,申报日期通常晚于经济事件发生日期。
如果使用申报日期的外汇汇率进行换算,你衡量的是披露时间加上货币波动,而不是交易发生时交换的价值。
假设某内部人士周一在非欧元市场购买股票,并于周四提交申报。如果当地货币在周一至周四期间对欧元升值2%,那么以申报日期进行换算将使购买的欧元价值相对于执行时实际发生的经济承诺高估2%。
这对于单笔交易来说可能听起来不那么引人注目。但将其放大到数千份申报和数年时间,噪音就会累积。当出现以下情况时,问题最为严重:
交易日期的换算将货币转换与内部人士承担或减少风险敞口的那一刻对齐。这才是我们关注的事件。
这并不意味着申报日期无关紧要。它们对于研究市场对披露反应的事件研究至关重要,因为市场在申报存在之前无法对申报做出反应。如果研究问题是“投资者了解交易后发生了什么?”,那么申报时间戳是核心。
但这与“交易的经济规模是多少?”是不同的问题。一个日期用于披露分析,另一个日期用于价值标准化。将两者混淆会导致方法论说明变成致歉说明。
| Market | Regulator | Rule | Deadline | Notes |
|---|---|---|---|---|
| FR | AMF | MAR Art 19 | T+3 | 欧盟制度下的PDMR和PCA通知。 |
| EU | ESMA | MAR Art 19 | T+3 | 该框架适用于所有欧盟成员国,并需通过各国实施和监管机构门户网站。 |
| US | SEC | 交易法第16节,Form 4 | T+2 | 高管、董事和持股10%以上股东的大多数内幕交易均通过Form 4报告。 |
人们喜欢讨论阿尔法。很少有人喜欢讨论参考表。但参考表通常更有用。
要以交易日汇率转换每笔交易,你需要一个按日期和货币对键入的清晰外汇历史表。至少,该表应允许从 (trade_date, local_currency, EUR) 到汇率的确定性查找。
一个实用的外汇历史表格通常包括:
datebase_currencyquote_currencyratesourcetimestamp_loadedquality_flag如果数据集每个申报只包含一个本地货币金额,则换算公式很简单:
[ \text{value_eur} = \text{value_local} \times \text{fx_local_to_eur on trade date} ]
如果您的数据源存储的是每单位本地货币兑欧元,请使用乘法。如果存储的是每欧元兑本地货币,请使用除法。这在CSV文件中有人颠倒约定之前是显而易见的,否则您的瑞士交易突然就会变成天文数字。
并非所有货币对都能从每个来源获得。实践中,有两种常见方法:
直接汇率更清晰。如果经过记录并持续应用,三角套汇是可接受的。如果您进行三角套汇,请保留中间汇率和使用的确切公式。未来的您会想知道为什么2021年的一笔挪威克朗交易会转换成一个可疑的特定欧元金额。
交易可能发生在您的外汇数据源没有公布每日观察值的日期,尤其是在周末和节假日。这需要您做出选择。
常见的选项有:
对于档案规模的工作流程,当交易日期缺乏直接的每日观测值时,标准选择是使用前一个可用交易日的汇率,并标记出这种估算。这并非完美。但这通常是次优选择。
人们很容易从任何可用的免费来源修补数据空白。请抵制这种诱惑,除非你喜欢细微的基差差异。央行参考汇率、市场收盘汇率和供应商中间汇率可能存在差异。通常差异不大,但足以在极端情况下造成可避免的不一致。
单一的、有文档记录的来源层级是更可取的:
该层级应随时间保持稳定。方法论漂移是前瞻性偏差的官僚表亲。
“我们将所有数据转换为欧元”这句话听起来很简单,因为混乱的部分隐藏在“所有”这个词中。
切勿覆盖原始金额和货币。存储:
转换后的欧元金额是一个派生字段,而非替代品。如果监管机构后来修改了申报文件,或者您发现解析错误,您需要原始值保持完整。
并非所有申报都以相同方式呈现价值。有些申报提供:
如果缺少总对价,则在股票数量和每股价格均可用的情况下,通过两者相乘计算。如果其中任一缺失,则该明细项目的欧元价值可能为“不适用”。宁可存在明显的空白,也不要捏造确定性。
这在衍生品和期权行权中尤为重要。报告的“价格”可能是行权价格,而非所获头寸的市场价值。如果您的文章比较的是总现金支出,那可能没问题。但如果比较的是经济风险敞口,则可能具有误导性。货币转换是容易的部分。金融解释才是陷阱所在。
对于每个明细项目:
这应该是可重现和可审计的。如果读者询问为什么一笔交易转换为1,184,273.62欧元而不是1,184,000欧元,应该有一个答案,而不仅仅是“数据库就是这么说的”。
如果一份申报包含同一天内相同货币的几笔交易,您可以逐行转换然后求和,或者先求和再进行一次转换。从数学上讲,如果所有行都适用相同的汇率,则两者是等效的。
如果一份申报跨越多个日期或多种货币,请单独转换每个明细项目,然后以欧元汇总。这可以避免跨日期污染,并保持审计追踪清晰。
对于每个已转换的观测值,保留:
这些元数据并非装饰性的。它能让您量化档案中有多少数据是基于精确的当日汇率,有多少是基于备用汇率,并有助于识别转换质量可能较弱的时期。
紧凑的设计通常就足够了。对于日常转换,您不需要一个大教堂式的复杂系统。
| 字段 | 类型 | 用途 |
|---|---|---|
fx_date |
日期 | 汇率日期 |
from_ccy |
文本 | 原始交易货币 |
to_ccy |
文本 | 基础货币,此处为欧元 |
rate |
数值 | 转换汇率 |
rate_type |
文本 | 官方、收盘、中间价、三角套汇 |
source_name |
文本 | 来源提供商 |
is_imputed |
布尔 | 是否使用了前一日回溯 |
loaded_at |
时间戳 | ETL审计时间戳 |
关键的设计选择不是复杂性,而是确定性。对于2024-02-13的一笔英镑交易,除非源数据本身被修订且修订被记录,否则系统应始终返回相同的欧元汇率。
以合理的高精度存储汇率和转换后的值,然后仅在展示时进行四舍五入。过早的四舍五入会造成聚合漂移。一万个微小的四舍五入误差可能在月度总额中变成明显的差异。
这不是一个哲学问题。这是一个电子表格问题,通常更糟。
将所有数据转换为欧元可以提高可比性。它并不能解决内幕交易数据中的所有测量问题。一些局限性在转换后依然存在。
这是显而易见的优势。一旦所有交易都以欧元计价,您就可以在统一的尺度上对法国、瑞典、英国、瑞士和美国的交易进行排名。“最大买入”至少在数值上是连贯的。
月度或季度总额变得可解释。如果欧元标准化后的内幕交易购买量在整个档案中上升,您可以讨论这是否反映了更广泛的行为、行业构成或市场状况。如果没有标准化,汇总总额几乎不适合装饰性用途。
在€500 million公司中购买€1 million与在€50 billion公司中购买€1 million并非相同信号。货币标准化不考虑市值、自由流通股或平均日成交量。这些需要单独的缩放处理。
不同制度在阈值、申报格式、修订实践和衍生品处理方面存在差异。标准化后的欧元金额仍然处于一个法律和报告框架内,该框架在不同司法管辖区之间可能无法完全比较。
有一个微妙之处值得明确指出。如果您正在分析对欧元区观察者的经济意义,那么转换为欧元正是您想要的。如果您正在分析发行人国内市场内的本地货币意义,本地货币价值可能仍然很重要。
例如,SEK 10 million的内部人士购买可能最好相对于瑞典薪资规范、本地投资者行为或公司特定背景来理解。EUR转换对于跨境比较是必要的,但它并不总是唯一值得保留的视角。
该方法不依赖于时尚的数据供应商说明。它基于普通的监管机制。
根据欧盟市场滥用条例,PDMRs及相关人员的内幕交易披露受第19条管辖,通知需在交易后规定时间内提交。ESMA已发布问答和技术材料,阐明了该框架。AMF等国家监管机构在其管辖范围内提供操作性披露环境。
在美国,第16节报告和Form 4的截止日期同样明确区分了交易日期和披露日期。法律架构不同,但方法论含义相同。交易先行,备案随后。
正是这种顺序,使得交易日期的外汇换算成为跨市场经济规模分析的合理默认选项。
《市场滥用条例》第19条规定的通知义务旨在向市场提供有关履行管理职责人员及其关联人员所进行交易的信息。
方法论说明往往写得好像数据比实际更整洁。一些棘手的情况值得公开讨论。
发行人可能在一个市场交易,用另一种货币报告,并且内部人通过与另一个场所相关的工具进行交易。ADR是典型的难题。在这种情况下,应转换实际交易对价的货币,而不是发行人的报告货币。备案文件会告诉你实际发生了什么交易。请相信它。
有些备案文件包括报告价格为零或名义价值的奖励、授予或衍生品交易。备案文件中的零并不意味着经济意义为零。它意味着报告字段对于您的目的而言不是一个有用的价值衡量标准。如果不存在合理的现金价值计算方法,请将欧元金额标记为“不适用”(n/a)。
如果备案文件被修订,转换后的欧元金额应使用相同的外汇方法从修订后的原始值重新计算。不要仅仅因为旧的转换先出现就保留它们。市场已经有足够多的“幽灵”了。
大多数现代档案不会以欧元前的旧货币为主,但如果存在,外汇表格需要明确处理货币重估和货币继承问题。这在最近的内部人交易数据集中并不常见,但一旦出现,就不是那种可以在午餐时即兴解决的问题。
出版物通过使数字具有可比性而非戏剧性来赢得信任。
如果复杂性是必要的,读者会原谅。但他们不会原谅伪装成简单性的虚假精确。说“我们以交易日汇率将所有内容转换为欧元”并非华丽辞藻。这是一个承诺,即瑞典的销售、英国的采购和美国的期权行权可以在同一张表格中呈现,而不会在算术上出现错误。
这也使得档案更具可重用性。一旦每份文件都保留了本地价值和记录在案的欧元等值,您就可以构建排名、行业汇总、发行人历史和筛选工具,而无需每次都重新解决货币问题。否则,新闻编辑室将像维多利亚时代的博物学家发现甲虫一样,不断重新发现汇率。
实际的下一步很简单:在任何跨市场内幕交易排名旁边发布外汇方法,并在底层数据模型中公开汇率日期和来源。更开放的问题更有趣,即未来的分析是否也应该呈现第二个标准化层,通过发行人市值或日均交易量来调整欧元交易价值,从而使“大”不仅仅意味着“货币换算后的大”。
编辑注:本文是在没有实时网络研究的情况下编写的(Grok 在此生成阶段不可用)。常青来源已在上方引用;数字声明均来自我们截至 2026-05-17 的数据库快照。
我们对法国市场内幕交易的分析揭示了货币标准化方面的有趣见解。在 16,101 笔已定价交易的样本中,90 天平均回报率为 -0.24%,胜率为 43.74%,年化夏普比率为 -0.08。相比之下,涵盖 17 个市场 227,594 笔买入申报的更广泛全球范围显示,90 天平均回报率更为显著,为 -1.70%,夏普比率为 -0.08。这些数据突显了法国内幕交易的细微表现,表明虽然内幕活动平均可能不会产生正回报,但其表现相对优于整体市场。然而,在得出明确结论时,必须考虑样本量和 90 天时间范围所带来的局限性。
最后审阅 · 2026-05-18 · 作者 Simon Azoulay · 来源:SEC EDGAR、AMF BDIF 和其他 28 家监管机构。
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