从大宗商品聊开:关于数据偏差与错误运用十一则

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楼主 2021-07-20 12:17:09
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今天专门来讲讲数据吧,顺便把只会拿着数据做基本面的家伙批斗下。

数据是我们做分析最好用的工具,也是最危险的。

举个例子,大家可以去看中国农业部公布的数据,关于种植面积,产量预估失真极大。为什么呢,比如说这两年的玉米种植面积,上面有任务啊,要压减玉米种植,数据统计方式很大程度上也是下面往上报,报多了不是说明咱们这地方工作没做好么,于是就往少里报些,这是政治因素引起的偏差。

还有统计口径造成的,比如说,经常提到的表内表外,表内的意思是什么呢,就是能够统计到的,反之表外就是不太能被统计到的。

比如钢材产量,去年又是限产,又是打击地条钢,又是去产能,结果年底产量同比增加了3%,这听着就很荒谬了。实际上统计产量,地条钢之类的产量过去也是很难记入的,咱们的钢材产量数据前面得加两字,表内钢材产量。

这点要记牢了,所有的统计都有统计口径,抛开统计口径谈数据的,全是耍流氓。

第三点是数据的高度概括遗漏了事实,比如咱们看到海关数据,特钢出口年年增加,觉得咱们钢铁业做大做强了,实际上呢,是一帮子钢企往普钢中掺点硼,镍,骗出口退税的。

第四点呢,是往往越难统计的数据,失真越大,比如gdp之类,标准尺度的变化,涉及全国地区和大量的政治利益等等,在大多数时候就是被人打扮的小姑娘。有时候偏差极大,大多数时候偏差一个点半个点,都在误差范围内。比如种植面积,说是卫星测量,但偏差往往很大,下面一片绿,哪里那么好统计呢?这点在宏观数据上体现明显,很多数据都存在问题。我看到宏观分析师,哪怕是大拿,说今年某某某相比去年提高了2%,就差点笑出声来,可能10%都在人家可接受统计误差内。

第五点是数据缺乏对比导致的错误,比如突然来个新闻,东北某仓库烧掉了100万吨玉米库存,市场很恐慌,一百万吨,够多少猪吃啊,嗯,我国玉米库存有两亿吨。类似的还有中美贸易战,国内各大财经网站连篇累牍,六百亿美金好多,嗯,我们年gdp十多万亿美金,而且六百多亿很大部分是从香港的转口,和代工,真正有效的可能是三百美金,和碧桂园卖的楼差不多。抛开比例谈绝对值的,也是耍流氓,财经网站拿来博头条的。

第六点,倒果为因。之前商品牛市,上涨的时候新闻总讲库存锐减啊,到处缺货啊;然后行情一掉头,新闻就变成胀库啦,货堆积如山啦,连卧室和厕所都拿来存货了,好像那帮缺货的突然被发射到火星去了似的。明明是行情越涨,大家拼命拿货,怕没这便宜价了,贸易商囤货,终端囤货,库存怎么不消失,反过来类似。

第七点,不加区分的瞎平均。之前我发过篇谈私募状况的文章,八千多家证券类私募,前10%管理的80%的资产,小八千家平均只管理五六千万。我之前看过另外一篇文章,里面信誓旦旦说咱们证券类私募一般管理四五亿资产,那众多水深火热的小私募看到的时候会不会骂娘。

第八点,宏观数据与微观数据矛盾。宏观数据派动辄拿出国家统计局做权威,统计局怎么会错?微观派更简单,我看到的不是事实,难道我瞎了?在外人看来,肯定有个是错的。事实情况呢,可能都对,可能都错,可能对一个,都有可能。微观往往只能代表一个部分,数据可靠是可靠但不全面;宏观全面是全面了,但上述因素导致可能会失真很严重。这就需要细致而广泛的调研或者从逻辑上判断了,如果还搞不明白,我不做就是嘛,又不亏钱。

第九点,数据并没有利空和利多的意思。经常看到各大“知名”分析师,拿着减产3%的数据说,行情得涨。投资者打开k线,行情都涨了20%了,嗯,听他的买买买,反正爆仓了少抽两包烟,顺便少套房。如果行情在数据出来的那一瞬间还下跌了,分析师就开始叫嚣市场被操纵,xx主力真是猖狂,嗯,如果手里拿着五万块钱做空的人也算主力的话。

第十点,忽略外部因素。举例说明吧,棉花的价格现在很大程度上不受其本身供需影响,几十年前,棉花占纺织品原料的半壁江山,现在八九成都是化纤,棉花只占百分之十几。化纤又和原油关系密切,原油不上去,不管棉花数据上多紧缺只要不到达一种比较严重的地步,可能都很不容易上来。

既然做分析用数据,还这么多坑,那该怎么做呢?

第十一点是对数据的重要性认识错误,譬如美国大豆种植数据,同等程度下可能比全球总种植数据更加重要,很多时候行情走势取决于主产区或者交割地的供需情况。

首先得有逻辑,比如说,所有人都觉得现在钢材库存高,因为数据这么显示的,高于去年低于14年。但我们考虑出口减少了两三百万吨,表外库存转移到表内,多了可能有一百万吨,可能没想象的那么高,当然我可能是错的。再考虑,去年表内钢材产量和16年差不多,表外的七八千万吨都没了,那去年钢材产量肯定少了七八千万吨,这么想,今年钢材可能没那么过剩。

然后我们得去调研,去对比数据,究竟是我们逻辑错了还是数据有问题,如果很矛盾,OK,我们不做了,如果我们逻辑对了,那恭喜,这可能是个好机会。

这个例子没举好,大家凑合看。




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