For eksempel, lad os antage, at du er på en aktiehandel skrivebord ansvarlig for handel bestande i timber virksomheder. Hvis du er god til dit job, er du konstant at læse nyheder om økonomien og fast ejendom og aktiemarkederne. Du er også god til at tage telefonen og chatter med andre i virksomheden om, hvad der foregår bag kulisserne i regeringen og industrien. Over tid, i din læsning, har du set et par artikler om nogle store homebuilding selskaber, som omfattede anekdotiske beviser, at efterspørgslen efter deres ydelser i nogle regioner kan løsne.
Så en morgen, under dit daglige morgen telefonopkald med videnskabelig medarbejder, der dækker de samme virksomheder, du handler for din bank, du lærer, at han har lært af sine kontakter homebuilding-industrien, at et par af de store aktører i sektoren har afgjort oplevet lavere efterspørgsel i den seneste måned eller deromkring. Du ved også, at i eftermiddag, vil nye boliger starter blive annonceret; dette er en nøje overvåget nummer, og den nuværende konsensus om Street er, at dagens kommer til at være et højt tal. Du ved, at en lavere end ventet tal vil sende sektoren træet tumbling.
Du tror problemet igennem, laver nogle risikoanalyse, og beslutte, at oddsene er meget godt, at huset-starter nummer kommer ikke i så høj som forventet. Så du tager mellemstore korte positioner til din bank i par virksomheder i branchen med de værste fundamentals. Industrien sent på dagen, i løbet af en handel lulle, du taler i telefon med en kammerat på en anden skrivebord om, hvor stor Pistons kiggede mod Lakers i det første spil i NBA-finale, da den nye boligbyggeri-starter figur flimrer hen over skærmen foran dig.
Tallet er lavere end forventet! Umiddelbart er de fleste af de telefoner foran dig ringer, med (du ved) sælge ordrer for de virksomheder, du handler. Du siger farvel til din ven, smiler til dig selv, og afhente en telefon, vel vidende at da markedet for tømmer lagrene tumler du vil være i stand til