你缺的不是分析师，而是能落地的数据分析

      说到分析师，小时候就能看到电视台里那些股票分析师，一开口就是基本面、企业信息、行业事件……节目尾声少不免广而告之“周末现场投资教学，约定你！”

      时至今日还有不少的证券公司，定期举办什么讲座、课程，仔细一看，这形式上的分析和教学，难为分析师折腾大半天，让听众云里雾去的，最终是业务一场，卖了几套指标软件，落得皆大欢喜。

      证券分析师可是正儿八经的执业资格，各大投资机构里的重要岗位，基金公司里的核心人物。但到了大众面前，发挥的作用有限。当中圈内细节多而不可俱名，但可以一句“散户都赚钱，谁来当韭菜”，强行逻辑总结。

      不具备实现的分析，等于没有分析。

      上周有朋友推荐了个业务给我，说是帮一个资管团队（非外汇的投资团队）做外汇EA的分析，大致问了哪些要求，发现是每月的收益率、仓位手数、累计收益曲线，属于一个办公室文员都能做到的事情。

      我跟朋友说，业务没有问题，但提供死的数据让他看，根本没有分析的价值。最后送了他一套 移动稳定分析、EA交易方式报告、风险评估 组合内容。

      大部分人对 数据分析 这个词有误解。误解主要来自两方面：1、认为数据分析很牛，甚至还被“大数据”这个词忽悠住，实际上沃尔玛的“啤酒与尿布”故事是有业务场景经验和运气加成；2、基于第一点的期望到现实的失望，认为数据分析只是“数棍”骗钱的工具。

      这里得说明一下，数据分析分为：采集、提取、筛选、整理、假设、分析、验证、结论

      有没有发现，大家日常看到的就是分析和结论，没有其他过程。这正是因为信息不对称造成，假设和验证是数据分析的内容价值，但提供数据的人有没有这个素质，可能连本人自己都不清楚。

      有人曾提出一个金银对冲套利策略的方案，用极限行情、大幅背离作为进场条件，平均两个月交易一次。

      原理和算法都没问题，但极限行情的逻辑就有问题了，这个怀疑我们可以转化成 假设 ，就是假设策略是用事件或者市场堆积作为交易点，但客观事实反映这些交易点往往又是黑天鹅高发时刻。冒险交易是不明智的，这完全不必资管眼光去看，都能明白的道理。那么接下来就去验证了，一年十次不到的交易频率，事必盈利点数或者手数足够大，毕竟年化目标30%以上才算及格，，意味着扛单是少不免了，还是冒着黑天鹅的风险。

      数据分析一开，两年不到就有一次超过止损位（即爆仓），祝君好运！

撸串走起！