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文章来源：
郭磊宏观茶座（glmacro）
前段时间路演时有位基金经理对我抱怨说：如今的宏观分析师一天一篇刷屏，这正常吗？你们这行可是宏观啊。这一问题常在我脑中回响：我们是宏观，宏观，观，观，观…于是后来就忍不住思考和反思了一下，也与不少对这一问题感兴趣的客户进行了一些沟通探讨。如今的宏观分析比较流行什么模式？这样的模式是不是会带来一些误导？资本市场又到底需要宏观分析师做什么？这里面隐含的需求供给偏差可能是我们未来需要去努力的方向。其中的一些误区模式我们自己也不能免俗，但知耻为勇，我们会在过去、现在和未来都会坚持提醒自己远离这些方向。
误区模式之一：
一咏三哀叹，位卑未敢忘忧国。“公知化”是如今宏观分析的一个越来越典型的倾向。尤其在移动互联网时代，自媒体规则深入影响到卖方群体。公知化貌似深刻，彰显大气，报告也往往会被一个更广泛的读者群追捧。但实际上对于机构投资者来说，公知化的研究天然存在问题。投资关注的是短期实然性，而公知化在框架上立足的往往是长期应然性。于是，虽然决定资产价格的是短周期边际变化，而公知化的研究往往描述的是长周期趋势走向。长周期和短周期有实质性区别。如果要打个比方，长周期像是不变的灯塔，短周期则是移动的靶位；卖方宏观更多需要冷静捕捉的其实是后者，因为前者往往已经Price-in到现有价格中，后者才决定资产定价的变化部分。去年底我路演大宗见底的时候，有客户问我: 你回答我三个问题就好，第一，商品跌是不是因为经济差? 第二，经济是不是还是差? 第三，中国的需求是不是好不起来？又产能过剩，又高杠杆，靠什么好起来? 我就有点语塞。我清楚分歧在哪（这三个问题回答都是“是”，但边际上的“不是”已经在发生了），但有时候下手解释又要从大家都有自己根深蒂固习惯的方法论辩起。
我喜欢用两句话描述长短两种坐标，前者是“世界总会走向熄灭”，后者是“北极也会有春夏秋冬”。这两种纬度在大多数时候带来的分别蛮大的。比如经济增长和利率，基于前者，我会更习惯看到全球大部分经验案例中，增长率和通胀率都是持续趋于降低的；基于后者，我会更习惯看到下行并不是一路向西，比如在每个基钦周期底部，短周期一般也是底部。再比如中国的某些经济指标，走低一定是某种制度因素的内生结果，但我们刚刚试图讨论它为什么能跌到超级低并将原因归结于某个深刻无比的趋势性逻辑的时候，它极有可能已经是底部区域，因为逻辑往往不具有边际性，但经验规律有边际性。
从这个意义上来说，我们一公知化，市场就发笑。由于前期中国经济经历了数年通缩，大家对经济结构性缺陷的理解尤为深刻，“出言必杠杆，举例必日本”，但在拐点位置，恰是这样一些刻舟求剑的深刻认识（比如2016年年初看深度通缩）给市场带来了很大误导。
误区模式之二：
一步三喊杀，红星照我去战斗。口号化是卖方宏观比较容易有的第二个习惯误区。这一误区形成的客观背景之一可能是中国资本市场的高波动性，在一个波动率比较高的市场，喊打喊杀容易有羊群效应；另一背景则是职业特征本身的诱惑，身在这行，做一个喊口号的机构版大校似乎也是一种比较讨喜的模式，毕竟可以对了就跳出来认领，错了就猫起来等待。而且还有一种自我保护的模式是避免对短周期的判断，去喊一些长周期的、无法验证的口号。
口号化对卖方宏观研究习惯的破坏是巨大的，因为口号化和研究天然冲突。口号的特点是整齐划一、一以贯之；而研究则要面对异常值，面对非连续非稳定的情形，面对客观世界随时的突变。所以如果口号为先，对研究的选取往往是“筛选式”的，即只选取对支撑自己的结论有利的证据，研究的经验规律性和完整性没有办法得到展示，此时的研究从实质上就失去了意义。除非口号持有者是上帝的化身，否则它对投资的误导一定大于贡献。
误区模式之三：
一篇三十页，寻章摘句堆旧典。由于近年宏观研究逐渐呈现团队化作战趋势，特别是大量有校园风格的硕士博士实习生加入，宏观报告的文献特征往往很明显。这样的报告写作高效，具有很强的背景资料作用，作为充电材料来说意义显著，但有时候我会想：这种典籍式习惯会不会导致我们容易忽略一些更犀利、更有价值的东西？
现实世界是复杂的，对于任何一个方向的经验研究来说，可以着手的点都会有很多，但研究绝不是对现实世界的复制。研究的第一阶段比较类似于对现实世界的似然模拟，比如对一现象A，我们找出影响因素是BCDEFG。在这一阶段形成的分析是材料最多，经验案例最复杂，逻辑最臃肿的，但这只是研究的开始。在第二阶段，我们需要从BCDEFG中排除重叠项、无关项和已证伪项，简化解释过程，并对精简了的解释做经验上的验证。第三阶段则是形成一个最终的解释和预测逻辑的过程。
从这个意义上来说，对一个问题认识越透彻，需要堆积的东西越少。文献式研究是思维上的偷懒，一种文献式刷背景资料报告的习惯流行往往会导致真正有价值的研究越来越少。
我理解的宏观分析应该像做实验一样对待数据，做实验一样求证结论。宏观分析本质是经验规律性研究，我们自己的一个经验是数据开路，像做实验一样对待数据。以2015年底为例，很多研究者判断当时是深度通缩的开始。而我们则是深深怀疑这一判断的：众所周知，2012年开始的大宗商品重估的重要背景之一是金砖国家的经济增速快速下行；而到了2015年下半年，印度经济已从3-4%重新回到7%以上；中国经济虽然还在缓慢下行，但表现已经明显超出前期失速的预期。超低的大宗价格中应该透支了最悲观的情况。这当然只是一个逻辑猜测，我们更希望找到的是经验规律上的证据。后来，对冲基金风格的一种“收益率周期”的方法进入了我们视野。我们观测大宗商品在70年历史中的经验规律，发现其收益率基本在-20%至20%之间波动，跌出-20%的只有三次，分别对应着三次历史性的大危机时段。2015年11月大宗收益率到了-20%，如果不是一轮危机，那么一定是一个中期底部区域。所以我们在当时坚定提出“大宗商品见底”，并且推荐关注钢铁、煤炭、有色等商品条线的机会。事实证明这一判断是对的，2016年的主逻辑不是深度通缩，而显然是通缩见底和一般物价再通胀。
再以今年7月为例，在那个时间点如何判断经济趋势，市场存在比较大的分歧。分歧很正常，在任何一个时点，宏观分析师能提供的其实都是基于模糊信号的一个概率判断。但在当时，宏观研究的公知化和口号化习惯还是带来一定干扰的。公知化的认识逻辑总结出来就是“因为你前期存在政策扭曲和透支，所以经济肯定会下来；现在正在下来的一些数据就是验证，且一定是趋势”，在这一逻辑下，研究重心就会转移到扭曲和透支的理论搭建上；口号化研究的逻辑简单来说是“因为经济差，所以政策需要宽松，所以利率仍将走低”，在这一逻辑下，研究者往往会筛选对得出经济差这一立论有利的数据，排除掉对立论不利的数据。…而如果我们能够排除先验的结论，像做实验一样对待数据，比如去观测足够多的高频数据并寻求其相互验证（当时我们提供给客户大概30项数据，其中包含终端需求、中游开工率、关键价格、景气指数四个部类的15个指标及其变化率），我们就会发现当时的绝大部分指标已经在边际上呈现出复苏的特征，因为所有指标的变化率都是积极的。于是我们就提出“复苏脉冲”这样一个假说，梳理了构成脉冲的四个推动力，并进一步等待后续数据段的小心验证。实际上，等8月下旬数据出来后，趋势就已经基本清晰。
