因笔者涉足投资领域十多年，读者中也有各类金融同行，所以文章选题不局限于互金领域。特别对于P2P，因其尚未足够成熟，笔者会更加严谨撰文。读者们不妨多些视角，跳出某一细分市场去思考和观察，也会少些患得患失。愿抛砖引玉，与大家多些分享与交流。
我们在谈理财、基金、股票、外汇、期货等投资时，经常提到一个词语【基本面分析】，你必然会去看很多信息，比如宏观数据、GDP、CIP、PPI、PMI，社会消费品总额、工业增加值、社会固定资产投资总额、行业数据、库存、总供给、总需求……等等各种各样的数据。
很多人会惊讶，这些数据是怎么来的?有零有整还有小数点，数据准确吗?看了有何意义。
首先，统计数据是用专业方法计算而来的，并非将各种基础数据直接汇总。很多数据靠加法汇总，永远也统计不出来;或者加法汇总得出的数据，需耗费相当大的成本和时间，也就失去了意义。比如，你现在去算2010年的GDP准确数据，是算不出来的，100年后也计算不出准确数据。
其次，统计数据究竟应该如何定义?它并非100%的准确数据，是有误差的，有可信度概率的，可以说是一种预估的数据。统计方法预估出来的数据是一个区间值，而我们都统一使用中值，比如GDP、PPI、CIP，统计局公布的都是中值。
既然数据不准确，看了也白看，是吗?
专业人士不会只关注数值本身，因为单一数值没有意义，主要是通过比较来观察事物的变化趋势。统计数据的意义，是假设统一统计口径下的误差是相近的，这种相近可以忽略不计，以此来判断事物的整体变化方向。
打个通俗的比喻：秤不准没有关系，用同一把秤和同样的方法，可以秤出物体的质量变化趋势。我们在乎的是这个物体质量到底发生了什么方向的变化：增加、减少、增加的比例、减少的比例，而不在乎物体的准确质量多少。
关键是统计口径一致就好，别纠结数据准不准。
比如，我们国家统计局公布的年大豆消费量与美国USDA统计的数据是有差别的，谁正确?谁也都不敢说自己的是最正确的，因为正确的数据永远算不出来，他刚算出来，我今天晚上立马吃半斤大豆，他的数据就错了。我们看数据，不是看单一数据，要在统一口径统计下的历史数据做比较，发现整体的变化趋势和变化比例，关心准确数据没有意义。
每次国家统计局公布宏观数据，必然有许多读者留言乱喷：有零有整，还精确到几个小数点，说得和真的一样!他们大多数根本不知道统计数据如何而来，代表着什么含义。如果统计局公布一堆样本数据，告诉你样本数据的大小、抽样的方法、如何取置信区间、取多少、统计方差多少、可信度概率多少、采用什么方法验证、验证值多少、预估上限和下限多少、中值多少、修正方法是什么……一堆数据抛出来，估计许多人立刻傻眼，但一样会骂故意拿专业忽悠人。殊不知，骂街往往体现自己的无知。统计局公布的数据是中值，才会有零有整有小数点。
知道统计数据存在误差，对我们做基本面分析并无多大影响。比如，统计数据的结果与之前数据变化很微小，不大，可能是整体发生的变化本来就很小，也可能只是误差而已，根本没什么变化。只有连续多次的统计数据向某个方向运动，才可以看出变化的趋势。
这就可以理解：为何有时候数据公布明明是利好，行情就是不动。因为数据变化太微小了，难以判断是误差还是真利好，市场当然没什么反应。这时候别认为市场在和你做对，气急败坏说数据没有用。另外，市场之前是否已有预期，公布数据是比预期好，还是不及预期，不能光看数据的变化。
正如某日的美国农业部报告：上调期末库存，利空，结果行情不跌反涨。为何?因为数据的上调幅度太小，远不及市场之前的预期，而预期已经提前反应在了市场上：行情先跌了下来，之后公布数据不如预期，行情回归了一点，自然就合情合理了。
本文作者：剁椒燕窝；公众号：duojiaoyanwo
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