走在曲线之前《有几个硬伤》

1. 曲线依赖于准确的统计数据 怎么确定数据源的准确? 就像股指 选取哪些作为成分 权重等等 统计粒度也很重要 以省为单位统计还是以企业为单位 是否需要行业 人口统计的准确以及消费群体的统计也要区分吧.

2. 没有应用范围 在美国可以 在其它地域和政治环境下就不一定了. 中国人的消费集中在住房 集中在保险(防老防病)上 又当如何分析?

3. 周期的长短才是难介定的 信息传递越来越快 企业的反应速度也许会加快 如果周期是按年来计算是否有时效性 以前是4~6年现在有可能是2~3年或者更短时间就可以从经济低谷变为经济高峰 像网络B2C和C2C的环境下 以及大规模定制化生产下 像仓储式的超市经济占比重越来越大的情况下 经济周期的频率变化后曲线就不再容易辩别了.

4. "绝招说出来 就不再是绝招了" 在技术分析领域 一个新技术只能使用顶多两年 在古物收藏领域 一个辩别真伪的点用不了多久就不再有用. 这个分析方法是否也是这样?

书中所说方法 最好就是由计算机来做 第一算法可以实现 第二数据密集 第三可以由机器在很长一段时间去不段学习 加入人工智能也是可以成为国家的分析工具的.