宏观研究的三年心得

（杨博是磊哥的好友，也是磊哥非常欣赏的宏观研究员。研究方法论是研究方法的基础，研究方法是研究的基础。严谨、客观、敏捷、深入的研究，是做好投资的第一步工作。如杨博所言，宏观千万条，问题第一条。研究不扎实，投资两行泪。）

博士毕业后进入金融行业工作，机缘巧合也好，半推半就也罢，宏观研究成了主业。有点心虚的来说，工作之前，由于也非科班出身，对“宏观“的了解可能最多就半桶水；工作近3年，也不敢说自己已经完全入了宏观研究的门。这个时点，试图思考和整理下自己3年来摸索的”如何做宏观研究“这个问题，也算是自我的阶段性总结。
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个人觉得“如何做宏观研究“应该从”怎么做研究“这一更大的题目考虑起。宏观研究算研究的一个子集。博士期间的研究训练也算派上了用场。
在我看来，研究存在固定范式，虽然表现形式可以千变万化，但本核应该落在【问题】上。研究应该全部围着【问题】在打转：提出问题à分析问题à解决（或总结）问题。这是研究开始的第一个关键。
【问题】是研究的开始，没有问题就不用谈研究了。好的研究报告或论文的问题是清晰的、关键的。很多只是描述事件和数字的文稿都不能被认为是研究，只能归类到新闻稿之类。对于一个研究工作者来说，罗列事件和数字的报告是不合格的，这可以是研究前期准备工作的一部分，但如果作为研究工作成果甚至可以说是在忽悠大众、浪费时间。
遗憾的是，大部分时候”提问“成了困难的开始。不管是学习期间还是工作期间，能提出不错的问题的机会总是稀缺的，一方面可能是阅历不足难以发现问题，另一方面更多可能是主动性不足懒得思考，甚至害怕提问。对于研究新人，如果没法自主提出【问题】研究，也大可不必焦虑。绝大多时候，新人的工作主要是针对领导提出来的问题进行分析和解决。比如博士期间的大部分论文课题，多是导师根据学生研究的方向提出的；再比如工作团队中，总是在针对领导提出的问题进行分析研究。如果能很好的完成分析问题和解决问题，至少已经是一名合格的研究者。往后更高的研究层次才是努力成为问题主动发现者，能自己就完成研究工作的”一条龙“。
研究的第二个关键在于分析问题。最终能否完全解决问题其实并不一定，过程相对更加重要。分析问题是方法论的范畴了，这个其实并不局限，条条大路通罗马，但以下几个点是相对固定的：
1、提出了问题，第一步是明确研究（对象）的概念、范围
概念和范围在科学研究中放首位。确定概念和划定范围的过程其实是破题的过程。概念混淆、范围模糊，后面的研究就是一团浆糊了。
很多时候在接手有一定框架的研究工作时，容易把确定概念这一步忽略了。建议仔细找到官方定义之类的，理解清楚了再去做数据分析等。
举个例子，如果有人问：美国通胀到底有没有达标？那回答这个问题有几个点要先明确：美国通胀到底用CPI还是PCE来衡量，两者差异是什么，哪个更具代表性；所谓的达标的“标“到底是什么等。这些都是在先解决概念和范围的问题。
我其实非常喜欢数学的严谨性，所有的公式定理逻辑推导，什么是公式中出现的x、y、z，做了什么假设、在哪个范围内进行推导，都需要非常清楚。但是很多不严谨的报告，作者写着写着自己都忘了在讨论什么，如中性利率、自然利率、较短期中性利率、较长期均衡利率傻傻分不清。
2、研究需要理清的几个层次：
我说的可能是一般的学术研究（论文）模式，不过真的挺有用的：
（1）文献综述：这个问题别人怎么研究的，结论有哪些。
并不是每个问题都需要自己吭哧吭哧地从头开始，有很多问题是自己脑内白点，但其实早就被研究得透透的了，只是自己不知道而已。
（2）学习、思考、判断：既有结论哪些对，哪些错，哪些不足。
文献综述后的重要步骤是辨别优劣。
一开始的时候也许很难特别清楚地说谁好谁差，建议多读官方和大佬的论文。先看一些相对高级的扎实研究，这些研究一般有理有据，清晰辨证。
少看流水新闻稿，树立正确审美观。
谷歌学术是个好工具。谷歌搜索比百度搜索靠谱。
（3）自己的方法论：如何优化，结论是啥。
建立自己的研究方法论的过程是很漫长的，一般都是从学习成熟框架开始，不断调整、补充、自我思考，最后形成自己的模式。有些人偏爱模型、有些人侧重理论，这些都只是研究的千万条通向结论的路，并不拘泥。唯一不可取的模式是全凭脑内yy，毫无数据或实例的支撑，逻辑甚至并不自洽，对什么问题都可以高谈阔论一番草率得出结论，自以为是已成逻辑和框架，其实经不起推敲，外强中干而已。
相对【问题】来说，研究重要的另一点在于【结论】。并不要害怕得到的结论不正确。结论正确与否是再需要时间来验证的。但研究没有结论，可以说研究还并没有结束。基于自己的研究过程得到适当的结论，也是不断反思、改进的并要步骤。如果没有结论，别人甚至不可能基于你的既有研究进行讨论。
还有人认为，宏观研究的终极要义是在于【预测】。学术研究很大一部分在做经济预测。每个月的宏观指标，全球很多厉害的宏观分析师和研究机构都会有预测数据发布。我觉得这是结论（或结果）的一种形式。不过可以肯定的是，靠谱的预测作为结果，是集分析之大成。当能得到一个禁得起推敲的预测结果，必然已经把问题研究透了。这是非常难的，也是相较含糊不清的结论而言最有用的。
所以，研究的第三个关键在于基于分析过程得到了什么结论。
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宏观研究作为研究更具体的子集，其实还有一些特殊性：
金融宏观研究的问题更具有时效性，这是与学术宏观研究的明显差异。学术研究会探讨一些影响时间更长的问题，而金融宏观研究比较关注当下的边际变化。因此，也许模型并不是必要形式，更多的是数据和逻辑本身。但模型的优势在于，直观、有效、很容易更新。很多大的研究机构对自己的主要逻辑框架都建立了相应的模型。以美联储为例，FOMC会议上的经济预测一直是市场的关注重点，这也是通过严谨而复杂的模型来进行分析的。
由于金融宏观研究问题的时效性，很多时候进行宏观逻辑推演的时候必须明确时间期限，到底是短期、中期还是长期问题，也需要非常明确结论的有效时间。及时根据最新变化更新分析和结论是宏观研究的必要模式。
根据时效性长短，金融宏观研究经常讨论的两个问题：【时】；【势】。我把【时】归纳为突发事件，或具体的一个时点；【势】即趋势，数据、事件演化的路径。分析问题的时候，当前信息肯定最强，但主线有没有变化也非常重要。例如，分析每次FOMC的会议，总是要先讨论这次会议有什么新的点，然后再讨论FED一贯的态度是不是发生的变化。把时和势结合在一起，就兼顾了短期和长期多重分析维度。
宏观研究和策略是有明显区别的。金融宏观研究因为研究对象更铆钉金融市场，因此比一般的（学术）宏观研究更需要“接地气”。但好的金融宏观研究就一定能演化为好的投资策略吗？这中间还是有不小的差异。主要问题在于，宏观相对而言是个慢变量（尤其数据还存在滞后性），金融市场更多关注在新闻、预期、情绪等快变量上。如果一个交易员或基金经理对【时】很敏锐，或者宏观分析师能提前将【时】分析清楚，短线交易是能赚钱的；长线的【势】主要是进行资产配置时作为参考，具体的投资还涉及到恰当标的选择的问题。
从宏观研究到宏观策略，是一项长期工作。不能否认的一点是，金融宏观研究非常重要的一点是不能成为纸上谈兵，能与资产表现相结合是必须的。数据和市场可以互为因果，这需要很强的分析能力。对于刚宏观研究入门的分析师，弄清楚宏观变量本身的逻辑、建立自己的研究框架已实属不易，要再落实到金融市场错综复杂的表现上就更需要时间的积淀了。
另一方面来说，也并不急于跃跃欲试投资。如果研究不扎实，投资决策也会很虚，绝大部分时间都会成为市场上随波逐流的一把韭菜。我相信，每一个真正有投资水平的大佬都是有自己的研究和分析体系的（并不局限于宏观范畴）。金融宏观研究原本就是服务投资，研究新人完全可以从基金经理抛出的“工作问题”中学到不少，从而打通研究和投资的屏障，逐渐形成自己知行合一的体系。初期的时候，根据基金经理提出的问题，扎实做研究打基础是必经之路。
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最后借用一句很火的话总结一下我对如何做宏观研究这个问题的结论：
宏观千万条，问题第一条。研究不扎实，投资两行泪。