散戶版 13F 追蹤系統：用 Python + SEC EDGAR 免費自動化

想知道 Buffett 上季加碼了什麼、Burry 又重壓了什麼，多數人用 Whalewisdom（年繳 USD 300，折合月費 USD 25）或免費但更新慢的 Dataroma。其實這些網站的資料源都是同一個：SEC EDGAR，公開、免費、有 API。這篇教你直接從源頭抓，順便講清楚 13F 這個數據的正確用法與限制。

13F 是什麼

• 誰要申報：管理美股部位達 USD 100M 的機構投資人（以任一月份最後交易日市值計，達標即須申報）
• 報什麼：多頭部位，含買進的 put/call 選擇權（表上會標 PUT 或 CALL）；空頭部位看不到
• 頻率：每季，季末後 45 天內申報
• 格式：XML，機器可讀，這就是自動化的機會

先講限制，再講方法

13F 有三個結構性限制，必須先搞懂：

1. 45 天延遲：你看到的是季末的部位，機構現在可能已經反向操作。
2. 沒有空頭：對沖基金常做多做空配對交易，空頭那一隻腳 13F 上看不到，只看多頭會誤判方向。反倒是買進的 put 看得到（會標 PUT），Burry 那些出名的看空部位，市場就是從 13F 的 PUT 欄位讀出來的。
3. 部位規模語意不同：USD 10M 對 Berkshire 是小錢，對小型基金是重押。看變動比看存量有意義，看佔組合比重比看金額有意義。

核心流程：四步驟

Step 1：用 CIK 抓機構的申報清單

每個申報機構有一個 CIK 編號（Berkshire 是 0001067983）。SEC 的 submissions API 一次回傳該機構所有申報紀錄：

import requests

HEADERS = {"User-Agent": "YourName your@email.com"}  # SEC 強制要求
CIK = "0001067983"  # Berkshire Hathaway

url = f"https://data.sec.gov/submissions/CIK{CIK}.json"
data = requests.get(url, headers=HEADERS).json()

filings = data["filings"]["recent"]
idx = [i for i, f in enumerate(filings["form"]) if f == "13F-HR"]

Step 2：解析 13F 的 XML 持股表

import xml.etree.ElementTree as ET

ns = {"ns": "http://www.sec.gov/edgar/document/thirteenf/informationtable"}
root = ET.fromstring(xml_text)

positions = []
for it in root.findall(".//ns:infoTable", ns):
    positions.append({
        "name":  it.find("ns:nameOfIssuer", ns).text,
        "cusip": it.find("ns:cusip", ns).text,
        "value": int(it.find("ns:value", ns).text),
        "shares": int(it.find("ns:shrsOrPrnAmt/ns:sshPrnamt", ns).text),
    })

Step 3：CUSIP 轉 Ticker

13F 用 CUSIP 識別證券，不是 ticker。維護一份對照表（或用 SEC 的 company_tickers.json 輔助），常見大型股一次建好就能重複用。

Step 4：季度差異比對

把本季與上季的持股表以 CUSIP 對齊，算出股數變化，就得到「加碼 / 減碼 / 新建倉 / 清倉」四類訊號，依變動金額排序輸出。

新手最常踩的四個地雷

自動化排程

13F 集中在季末後第 40 到 45 天湧入。我的做法：Windows 工作排程器每週跑一次腳本，申報高峰期改每日；輸出寫入 Excel，變動超過門檻時寄 email 通知自己。整套系統的變動成本是零，唯一的投資是第一次搭建的幾個小時。

再往上一層的玩法，是把 13F 訊號接進 AI 研究流程：偵測到兩個以上追蹤對象同季加碼同一檔股票時，自動觸發該公司的財報深讀。這部分的作法寫在AI 研究流程那篇。