一、数据的重量

    2002年11月15日，星期五，下午三点。

    深圳图书馆古籍阅览室里安静得能听见自己的心跳。陈默坐在靠窗的位置，面前摊开着三本书：曼昆的《宏观经济学》、米什金的《货币金融学》，还有一本已经翻得卷边的《中国经济统计年鉴2001》。阳光从高大的窗户斜照进来，在橡木长桌上投下斑驳的光影，灰尘在光柱中缓缓舞动。

    他的手边放着一个厚厚的笔记本，已经写满了二十多页。最新一页的标题是：“市场温度计”指标构建方案。

    这个想法的萌芽，来自三天前与沈清如的一次通话。

    那天晚上，他们照例进行每周一次的电话讨论。沈清如刚结束一个关于“货币政策传导机制”的课题，语气里带着研究者的兴奋：“陈默，你有没有发现，A股的牛熊转换，和货币周期高度相关？”

    陈默当时正在分析一家白酒公司的财报，闻言停下手里的笔：“怎么相关？”

    “我拉了过去十年的数据。”沈清如说，“M2增速见底回升后的6-12个月，股市通常开始筑底。M2增速见顶回落后的3-6个月，股市通常开始调整。相关系数超过0.7。”

    陈默心里一动。这个观察和他模糊的感觉吻合——2000年那波牛市，确实伴随着货币宽松；而2001年以来的熊市，货币环境一直在收紧。

    “但光看M2够吗？”他问。

    “当然不够。”沈清如说，“还有利率、通胀、信贷脉冲……这些宏观变量，就像大海的潮汐。个股和行业是船，潮汐决定了船能在多高的水位上航行。”

    电话挂断后，陈默失眠了。

    他想起自己在启明资本时，梁启明偶尔会提到“政策风向”“资金面”，但那些讨论总是停留在定性的层面——“最近流动性还可以”“监管在收紧”。从来没有量化，更没有系统性的分析。

    而他的“双因子模型”，完全是自下而上的：看公司，看行业，看估值，看趋势。至于整个经济的大海是在涨潮还是退潮，他靠的是感觉，不是数据。

    这是个巨大的盲区。

    于是从那天起，陈默开始泡图书馆。他需要恶补宏观经济学的基础知识，更需要找到适合A股的宏观分析框架。

    此刻，他正盯着笔记本上画的一张草图：

    “市场温度计”初步构想：

    核心指标：

    1. 流动性指标（权重40%）

    ** - M2同比增速**

    ** - 社会融资规模增量**

    ** - 银行间7天回购利率**

    2. 经济活力指标（权重30%）

    ** - 工业增加值增速**

    ** - PPI（生产者物价指数）**

    ** - 制造业PMI**

    3. 估值压力指标（权重30%）

    ** - A股整体市盈率（TTM）**

    ** - 股债收益差（1/PE - 十年期国债收益率）**

    ** - 新增开户数环比**

    每个指标后面，他都标注了数据来源：统计局、央行、中登公司、Wind资讯……有些数据是月度发布，有些是季度，有些甚至是年度。时间频率不一致，怎么整合？

    更棘手的是权重分配。为什么流动性占40%？为什么不是30%或50%？依据是什么？

    陈默放下笔，揉了揉发酸的眉心。窗外，深圳图书馆的庭院里，几棵老榕树在秋风中轻轻摇曳。这座现代建筑里保留着这样一处安-->>

本章未完，点击下一页继续阅读