文章

卖方分析高频数据的方法论

从若干研报中总结出一些主流研究机构的高频数据方法论。

卖方分析高频数据的方法论

1 高频数据的清洗和对比细节

绝对高频:是指数据更新和披露的频率为日度、周度、旬度的数据。

选择指标的时候应该对那些公布时间长度不满一个朱格拉周期(9-10 年)的予以剔除。

  • 流量数据是时期数据,对累计值进行一阶差分,即使用本期累计值减去上期累计值的方法来计算得到当月值;而对于高频流量数据,取其月度或季度合计值。
  • 存量数据是时点数据,价格指数、钢厂数量等便是典型的存量数据,采取平均值变频的方式。

实际值对实际值、同比对同比这样一种形式上的匹配。

高频指标和重要指标做到“量对量”、“价对价”。

在各行各业政策影响下,高频指标也可能会失去前瞻效果,所以我们采取“一个重要指标对应多个领先指标”的方法。

2 高频数据的领先、相关性研究

经验结论

  • 螺纹钢现价领先固定资产投资价格指数 3 个月左右,
  • 螺纹钢现价领先 PPI 约 1 个月。
  • CRB 指数平均领先我国出口 7 个月左右。
  • LME 金属铝价格同比领先工业部门名义 GDP 同比一个季度 。
  • LME 3M 铜期货价格同比领先工业增加值同比 + PPI 同比 3 个月
  • 6 大发电集团耗煤量领先发电量 2 个月左右
  • 猪肉供需缺口领先猪价同比
  • 猪价同比领先 CPI 1 个月左右
  • 养殖利润领先生猪存栏 13 个月左右

参考研报

  • 《我们观察高频数据的方法论:有效的高频数据一定要经过清洗和对比》
本文由作者按照 CC BY 4.0 进行授权