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本篇文章给大家谈谈炒股哪项指标最重要，以及炒股指标哪个最准的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
文章详情介绍：
投资战略：炒股要看哪些经济指标。方向决定成败
有这么一个段子，每个散户都是半个经济学家。
虽然炒股多年下来可能不赚钱甚至亏得一塌糊涂，但对中美关系，G7会议，国内经济结构等国家大事都能娓娓道来，无形中学会了很多酒桌上吹牛X的资本。今天就来说说炒股投资要不要看经济指标，以及看哪些指标。
炒股要看经济吗
俗话说股市是经济的晴雨表，但是很多人会反驳。为什么美国国力强大，美股蒸蒸日上，不断新高。而实际上中国这三十年来，轮经济增速，是能够甩美国一条街的，但是我们大A股却十数年徘徊在3000点左右。
中国股市不能反映国力，这是很多散户的判断。
这个判断显然是错的。因为反映股市的指标不止有收盘价和K线，更重要的是市值。A股2000年的时候总市值是2.6万亿元，GDP是10万亿。2020年底的时候A股总市值是84万亿元，GDP是101万亿元。GDP20年增长了10倍，虽然上证综指点位只涨了1.5倍，但总市值增长了超过30倍。这么看股市相当能反映经济发展。
A股的投资流派一般分为几个：技术派，基本面派，消息派，事件驱动派，量化派和瞎做派。其中真正需要关注经济的只有基本面，事件驱动和量化派。
基本面派：选股流程分为自上而下和自下而上。自上而下是根据宏观经济变化，找到对应的行业变化，再找到变化行业中的变化公司。可能变好也可能变化，是由上至下的传导。所以基础经济指标很重要。
自下而上是选择基本面变化的公司进行投资，虽然经济变化对于单一公司来说可能影响不大，但是在大环境中，变化不大也还是有影响。比如根据订单，产能和技术能力选择出了比亚迪这家公司，认为比亚迪很优秀。但是近几年比亚迪真正上涨也就是因为去年的新能源车行业政策变化，单一公司是无法脱离整个行业发展的。
事件驱动：包含很多种，其中就有一种根据经济数据变化产生的投资机会，在商品领域尤其明显。比如做黄金短线投资的，美国非农数据和美联储货币政策必须要关注，这是影响方向性的经济指标，还有很多例子不胜枚举。
量化投资：量化投资的一大细分是因子选股，宏观经济指标就是一个因子，重点在于组合和赋权。比如按照美林时钟进行投资，CPI和PPI是策略里必须要加的变量。
需要关注哪些经济指标
其实看经济数据进行投资，在券商研究里，有对应的两个职位，一是宏观研究员，二是策略研究员。这两个研究职位都是很重要的岗位，在我看来是要高于其他研究方向的研究员的。
原因在于宏观和策略相当于战略层面。战略不对，战术再正确结果也可能不会好。但是战略对了，战术不对最终结果却未必不好。
举个例子，如果你不能通过经济指标或者经济研究判断出2018年市场不好，把2018年当成2017年蓝筹牛市的延续，那即便你有再牛逼的选股策略，2018年95%以上也是亏损收尾。因为大方向向下，所有股票都跌，选股再厉害也就是亏得少点或者小赚而已。
而如果2020年疫情你不能看出美联储的货币政策变化，想不到放水会产生天量货币，引发股市估值提升，却认为疫情来了经济必然低迷当成熊市，不敢加仓重仓，那选股再厉害也跑不赢指数。这就是战略的威力，也就是判断大方向是最重要的。尤其在A股市场。
所以如果从战略角度来看，所有流派都应该了解熟悉一些经济指标的用法，并且长期跟踪。不然股市很多时候就是一团浆糊，根本看不清楚。连大方向都搞不对，其他所有选股方法都是瞎忙活和盲目自信。
宏观和策略研究员必看的几个经济指标。
GDP：国内生产总值。稍微有点经济学常识的都应该知道这个指标代表什么意思。它直接反映了国力的强弱。GDP分为季度和年度数据，也包含各行业数据。重要点在于总量和增速。前文提到，我国经济20年GDP总量翻了十倍，目前是世界第二大经济体。
但是为什么现在很多人担心经济不好，就是因为经济增速下滑，从前些年的每年同比增长10%以上掉到了当下的6%左右，而且未来可能长期向下。这也是必然发生的问题。原因在于基数不一样。50亿的小盘股翻到100亿很容易，一波游资就能干上去。但是几万亿的茅台想要再翻一倍，那就需要实打实的业绩和天量的货币。
PMI：采购经理指数。月度更新。是通过对企业采购经理的月度调查结果统计汇总、编制而成的指数，它涵盖了企业采购、生产、流通等各个环节，包括制造业和非制造业领域，是国际上通用的监测宏观经济走势的先行性指数之一，具有较强的预测、预警作用。综合PMI产出指数是PMI指标体系中反映当期全行业(制造业和非制造业)产出变化情况的综合指数。PMI高于50%时，反映经济总体较上月扩张;低于50%，则反映经济总体较上月收缩。
去年2月PMI降到历史性的低点35.7，但是3月数据就恢复到52。看到这个数据就应该想到我们的经济还是很有韧性和抗压能力的，就不会得出疫情导致经济崩溃这种结论，单看这一个指标甚至就能做出抄底的结论。
M1，M2：这两个也是很重要的宏观经济指标。当初学经济学的时候我经常记不住含义或者记混。
M1：流通中的货币+企业活期存款
M2：M1+居民储蓄存款+企业定期存款
这两个指标有很多用法，普遍的观点就是如果M2增速较快，则投资和中间市场活跃。出现资产泡沫。还有可以看M1,M2增速对比，下一节详细说。
还有很多经济指标：比如
CPI，居民消费价格指数。投资消费股必看。
十年期国债利率，反映股市无风险利率变化。A股20年不涨的秘密就在于国债利率。并不是不涨，而是根据资产定价理论，指数就不应该涨，因为我国的利率一直比较高。
进出口价格指数：反映进出口情况。
经济指标很多，有很重要的，比如GDP，PPI反映整体。也有反映单一行业情况的。重点不在于知道多少经济指标，在于如何运用。
如何运用经济指标获利
下面分享一些我常看的经济指标，以及如何利用这些经济指标。下面的部分可能价值万金，是我的交易体系核心部分之一。
先说其中一个。我利用的是十年期国债收益率，全部A股市盈率中位数，中证红利股息率。利用这三个数据做一个风险溢价模型。
模型的原理就是根据A股和债券的吸引力强弱。以及A股整体估值的吸引力来判断市场整体风险和机会。
说人话就是：如果A股足够便宜，比债券还有吸引力，那大资金就有配置A股的意愿。如果A股分红的比例比债券有吸引力，那大资金就有配置A股的意愿。
具体做法如下（PE风险溢价）：
导出十年期国债收益率，这个数据每日更新。
导出全部A股估值中位数，然后求个倒数。
将对应日期的数据进行匹配，然后用国债收益率—PE中位数倒数，得出溢价率。
对历史溢价率结合A股点位进行统计，得出结论。
最终的结论就是溢价率大于PE风险溢价大于1%，市场低估。小于-2%，市场泡沫。
历史上几次重要的顶底点：
这个模型有几个问题：
是根据历史数据统计，1%和-2%在未来也可能变。所有的量化策略都会有这个问题，历史数据不一定代表未来
不是出现临界值就代表市场是绝对底部或顶部，而是可能到达了顶部或底部区间。小于-2%代表此时A股相对债券有较大吸引力。大于1%代表A股相对债券没有吸引力，比较贵。但不代表有吸引力就马上涨，没吸引力就马上跌。
历史上没有任何一种技术分析或者技术指标能做到百分百预测精确地顶底点位。数据分析也做不到。实际上也没人能每次做到。也不需要做到。买在底部区间，卖在顶部区间，足够在A股发家致富了。
另外根据中证红利和国债收益率的模型，做法相同，只是两个模型一起对比看，成功率更高。
上面的数据我是在wind导出的，如果没有渠道找到这些数据，也没关系。如果出现了模型中的关键点，我会及时提示。
还有根据社融数据，PPI数据、货币政策做的投资时钟，更复杂一些，来判断大类资产配置的。这个有机会再说。
不同行业关注不同的宏观数据，宏观数据本身就是个庞大的数据库，能用好几个就足够了，宏观经济分析能力本来也不是炒股的必备能力。但是能挣大钱的人，一定是在宏观背景向好的情况下挣得。皮之不存毛将焉附，赌国运就是如此。
研发质量指标大 PK：MTTR vs MTBF，谁是靠谱王？
在研发质量管理中，「提高代码/测试质量」更重要，还是「提升故障响应能力」更重要？
LigaAI 最近和一些朋友探讨了这个问题。一种观点认为提升研发质量应该从代码质量抓起——擒贼先擒王，从源头减少故障发生才是根本之道；
另一种声音则指出，生产故障几乎不可能通过预防完全避免，因为「未知」是无法预测的，因此加强监测与反馈机制，快速识别、快速修复才是真正的有效之治。
从管理指标的角度来看，「提升代码质量」意味着研发团队要尽可能提高 MTBF（平均无故障时间），延长系统可持续运行时间，而「提升响应能力」要求尽可能减少 MTTR（平均恢复时间），将系统不可用时间降到最短以最小化故障影响。
温馨提示：研发团队应当先全面讨论系统「服务时间」「可用时间」和「不可用时间」的定义、事件覆盖范围以及故障等级，并在组织内部建立统一的理解，以确保资源和精力花在最重要的事件上。
尽管在实际工作中，「提高 MTBF」和「减少 MTTR」总是齐驱并进，但在不同发展阶段明确二者的优先级，将有助于研发团队高效专注、有的放矢地实现研发效能管理目标。
MTBF 和 MTTR 将如何影响研发效能？我们先从研发质量管理的三个维度说起。
01 研发质量管理的「RAM」
在管理实践中，我们常用「RAM」评估软件交付性能。这里的「RAM」当然不是 Random Access Memory，而是三个用于描述系统服务质量高低的关键维度——可靠性、可用性和可维护性。
可靠性 Reliability可靠性是指系统无故障运行的能力——哪怕出现软硬件故障、人为错误等问题，系统仍能正常提供正确服务而不发生服务中断的概率。
它与故障率、容错率、避错力、冗余度等紧密相关。常见的软件可靠性度量指标包括可靠度、失效率、MTBF 和 MTTF 等等。
可用性 Availability可用性是指在一定时间内，系统能够持续且正确提供符合期望水准的服务而不发生故障和中断的概率，通常用 SLA（Service Level Agreement，服务级别协议）来表示。
系统可用性（或称可用度）可以用系统可用时间占总服务时间的百分比计算得出，即
可维护性 Maintainability可维护性包含可修复性和可改进性两个方面。前者是指在系统发生故障后，不同人员高效修复故障，使之恢复正常运行状态的难易程度，而后者表示当需求或环境变化时，系统接受功能改进或增加新功能的可能性。
可靠性和可用性都可以展示系统的持续服务能力。区别在于，可用性更加关注系统服务的总体持续时间，而可靠性侧重于描述系统的抗故障能力。《分布式系统原理与范型》为区分可靠性和可用性提供了一个非常直观的例子：
如果系统在每小时崩溃 1 ms，那么它的可用性就超过 99.9999%，但是它还是高度不可靠。与之类似，如果一个系统从来不崩溃，但是每年要停机两星期，那么它是高度可靠的，但是可用性只有 96%。
02 如何确定 MTBF 和 MTTR 的优先级？
对于不同组织或者同一组织的不同发展阶段，提升研发质量的有效手段很可能截然不同。那么，是否存在某种范式，可以帮助研发团队科学精准地确定 MTBF 和 MTTR 的管理优先级？
前面提到，可用性的计算公式可表示为系统可用时间占总服务时间的比重，即 MTBF / (MTBF + MTTR)。简单变形后，便可以获得以下关系式：
① MTBF = 可用性 * MTTR / (1 - 可用性)
② MTTR = MTBF / 可用性 - MTBF
对于已知的 MTBF 或 MTTR 值，研发团队可以结合系统可用性增长目标，计算出团队故障恢复能力或系统平均无故障时间的所处水平，并了解量化指标的预期增量。
举个例子。已知研发团队恢复一个故障的平均耗时为一个小时，如果系统每 9 小时出现一次故障，其可用性就为 90%。如果想将系统的可用性提高至 99%，那么故障频率应降低至每 99 小时（即 4.13 天）一次。
同样的，对于故障频率为每周一次的系统而言，如果研发团队能在 1.7 个小时（等价于 102 分钟）内让系统恢复正常工作，则其可用性便能达到 99%。
根据系统的故障频率以及研发团队的故障恢复水平，管理者可以将可用性提升目标翻译成 MTBF 或 MTTR 的优化目标，将抽象指标具象化，并综合目标实现难度、资源可用情况等明确首要优化对象，精准提升效能。
03 MTTR vs MTBF，谁更胜一筹？
Chad Fowler 认为，对大多数组织或系统而言，优化 MTTR 比增加 MTBF 更加有效。DORA 指标同样将 MTTR 视为影响研发效能和软件交付性能的四大关键指标之一。
一部分原因是软件系统不同于物理设备，其故障偶发性强，因而 MTBF 管理的不可控性较高。而恢复故障的工作流程清晰，操作步骤明确，可干预程度高；研发团队可以对各环节展开精细化管理，轻松、高效地达成 MTTR 优化目标。
研发团队可以使用敏捷开发方法、自动化监测和预警工具、自动化部署工具、灰度发布、A/B 测试等，缩短 MTTD、MTTA、MTTI、MTTR（Mean Time To Repair）等时间，以快速识别、定位和修复故障，快速上线。
不仅如此，Sidu Ponnappa 还指出，MTTR 是弥合业务与技术理解鸿沟的关键。它可以帮助企业更好地理解技术团队与研发工作，还可以帮助技术领导者识别系统的薄弱环节以及需要关注的对象，是衡量组织弹性、团队结构和整体健康状况的有力指标。想要改进 MTTR，研发团队必须构建正确的知识，改进质量控制实践，并重视内外部的沟通。
# LigaAI 总结
可靠性、可用性和可维护性是评估研发质量的三大维度，其中可用性可以用 MTBF / (MTBF + MTTR) 计算得出。
在研发管理实践中，优化 MTTR，提高故障响应能力更具指导意义。研发团队可以结合敏捷开发方法、自动化工具等，建立高度自动化的监测、反馈、测试、部署流程，实现高速提效。
LigaAI 还将持续分享更多分享研发管理、研发效能管理、前沿技术等消息。请持续关注 LigaAI，一起变大变强！
