近两年一直有在跟踪航运数据，想集运的CCFI这类数据由于更新频率较低而且有一定滞后性，加上集运运价对上市公司运价影响没那么迅速，所以也就没有想着用程序化方式来做。
今年下半年开始逐步跟踪油运，由于油运的波动性较高，而且运价数据对船公司的影响立竿见影，加上油运运价的数据有更为及时的TI和POTEN数据，更新频率也更高，几乎每天都有更新，所以开始考虑用程序化的方式。之前写了两篇关于油运运价的文章，基本上都是用临时的程序来处理，而近期油运价格波动更为剧烈，特别是临近欧盟的制裁，对数据的敏感度需要更高，所以对原先的临时程序做了一些重构和固化，总体而言，有以下几个便利
1. 更为及时的获取实时信息
比如TI的数据基本就是220条VLCC，运价数据是经常有更新，更为及时但是仅有原油，POTEN的运价数据是每个工作日更新，更新频率没那么高但是有更多的船型，而且划分了原油、成品油，新旧船价格，还有一些大宗品的价格，对于感受整个油运市场的温度更为方便些，但poten是通过邮件发送PDF的形式，所以需要做多一步就是对pdf的解析。
2. 可以更为自动化，无需自己多次登录网站，且过滤无关数据更方便
以poten为例，其数据是每晚凌晨00:01左右发送PDF文件到邮箱，每次需要自行登录邮箱查看，虽然花不了多长时间，但这时候基本是休息时间，处理这类信息也不方便。另外，TI网页上展示的是最新时点的所有数据，对于过去每个日切片的数据并没有保留，而他们的VLCC运费数据是根据实际航行情况动态调整的，所以无法看到这个数据在每天的变化情况而只能看到最新情况；此外，所有船的数据在整个页面展示，不同船公司的数据需要另行整理统计也不是很方便，如果数据能进入数据库，就可以更为方便的过滤和分析特定公司。比如之前基于TI数据的这篇分析文章《梳理近期几大油运公司的VLCC运价数据》，对DHT/招轮/海能的运价分析也就是通过这种方式进行。
3. 可以更为灵活的进行监控的定制化
这两个网站的数据每次更新都是更新当前最新的数据，难以从一定时间跨度来进行分析，而当数据库入库之后，要画各种图就方便多了，比如poten的pdf文档中，rates数据是近1年，而且展现形式就类似目前常见炒股软件自选股看的分时图，这个时间跨度有点尴尬，如果想要从更粗的粒度(多年时间，有助于判断当前与之前周期顶底的相对位置)，或者更细的粒度(月度，有助于判断波动是否剧烈)，使用数据库的方式就方便多了。
POTEN的数据形式
如上图是通过程序的方式定时自行获取数据并绘制，然后推送到自己邮箱，直接在手机上查看。这里面将时间跨度从2020年开始，能看到上个周期的高度，同时通过文字的形式将当前运价与昨天、上一周、上个月的均价进行比对，看出不同船型的运价相对变化，之前文章《poten运价数据梳理-原油上攻趋势已现》中对阿芙拉和vlcc船型的传导和运距增大逻辑，也是在这个图中有了进一步的确认。可以分区域将不同船型在同个坐标显示，最下面两个图是不同船型的新船造价数据，也可以看出来小船已经高过上个周期高点，而大船也在逐步往上，但空间还有。
回头看近一两年跟踪的航运周期，集运高点(市场预期)已过，油运在当时，陆陆续续有不同的新老水手上船下船换船，如果后面还有干散造船的预期，那么这时候开始准备类似的干散数据也是可以了，如果有水手在这方面有相关的网站信息也欢迎交流，这样后面有成体系的数据了也可以放上来交流分享，共同抓住难得的航运周期。