聊聊中国金融数据库的变迁故事，深度理解宏观数据背后的逻辑【付鹏说·加餐】

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深度理解宏观数据背后的逻辑【付鹏说·加餐】

本期内容

交易桌前看天下，付鹏说来评财经。

使用数据的核心不是数据，而是使用者。最方便的办法就是把数据模板做好，直接按照模板观察。分析数据间的关系就是使用者的智慧了。数据量越大，逻辑性框架得到证伪的过程就越充分。

数据之间绝对不只有相关性。40年前《跨市场联动分析》这本书总结了商品、股票、债券之间的关系，是大类资产相关性分析的鼻祖。但只描述了跨资产之间有关系，没有体现相关性背后的逻辑。看到相关性的时候，应该分析形成相关性的逻辑框架和原因。

数据是非常重要的，它在帮助你深刻理解市场，用大量数据佐证，这也取决于交易体量和管理的资金规模，甚至参与市场的深度，所以数据成本其实是可以忽略的。

我分享的每个逻辑框架背后都有完整庞大的数据库，从宏观到市场到中观到微观都是超级联动的。我会把数据库慢慢收录完整分享给大家，这里面所有的相关性都不是简单的关联性，一定是在逻辑上高度关联的。如果全部录入，数据组应该高达1万以上。普通投资者没必要用，普通机构的使用量也很少，连功能的10%都没完全发挥出来......