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第133章 引入市场温度计与宏观对冲思维（第1页）

一、数据的重量

2oo2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2oo1》。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增见底回升后的6-12个月，股市通常开始筑底。m2增见顶回落后的3-6个月，股市通常开始调整。相关系数过o。7。”

陈默心里一动。这个观察和他模糊的感觉吻合——2ooo年那波牛市，确实伴随着货币宽松；而2oo1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4o%）

**-m2同比增**

**-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3o%）

**-工业增加值增**

**-ppI（生产者物价指数）**

**-制造业pmI**

3。估值压力指标（权重3o%）

**-a股整体市盈率（TTm）**

**-股债收益差（1pe-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、ind资讯……有些数据是月度布，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4o%？为什么不是3o%或5o%？依据是什么？