最近市场特别让人摸不着头脑，感觉趋势、方向都不太明显，很多投资者感觉迷茫。
确实，目前市场处在实质性的业绩真空期之中，中低频数据一时半会也还没出来，所以短时间内市场的共识就慢慢转向谨慎，表现出来的就是震荡调整的格局。
在这种时刻，除了等待重要数据出来，我们还能如何理解市场的变化？
别急，专业机构有自己的办法——那就是“高频数据”。
看得见摸得着的“高频数据”
大家知道，一般来说，我们在判断宏观经济走势时，主要会用到诸如工业增加值、固定资产投资等与经济增长相关的指标，以及PPI、CPI这些与通货膨胀相关的指标。
这些指标虽然非常权威和重要，但是也存在这么几个问题：
一来发布频率比较低，大部分是以月度、季度为单位；
二来通常会存在一定的时滞，一般都是月中公布上个月的数据；
三来相对来说比较宏观、抽象，对于普通投资者来说，感受不会很强。通俗来说，看不见摸不着。
这就导致了这些数据虽然对于判断宏观经济的走势很关键，但是对于普通投资者短期行为的指示意义就比较模糊了。
特别像现在这样的“空窗期”，如果只依靠低频数据，就会因为信息不足、滞后而缺少对当前市场一窥究竟的抓手。
这个时候，市场上各类官方或非官方机构发布的种类繁多的“高频数据”对我们的借鉴意义就更大。
比如本来有的关键数据一个月才公布一次，但是我们可以通过其他跟它相关联、一周公布一次、甚至一日公布一次的指标来进行推测；一年的指标还没出来时，我们可以先通过月度的指标来帮助判断。
这些数据能够更加及时、细化地反映出目前某一行业、某一领域的信息，很多都是我们身边“看得见、摸得着”的真实生活。如果善加利用，也是可以运用到对于经济走势的分析上来的。
一般有哪些“高频数据”
高频数据的种类很多，对于咱们基金投资者来说，一般可能更关注消费端、生产端、价格端这几方面的情况。
小诺给大家简单分类归纳一下，比较常用的有这些：
消费端常用高频数据
- 代表“居民生活半径”的地铁客运量、高德拥堵延时指数等；
- 代表“商务活动半径”的航班执行架次、酒店入住率等；
- 代表服务业环境的全国电影票房数据；
- 代表居民地产需求的30大中城市商品房成交，100大中城市土地成交，以及城市二手房销售量价指数；
- 代表居民汽车消费需求的乘用车销量数据。
生产端常用高频数据
- 发电类数据；
- 中下游开工率数据；
- 基建相关指标；
- 物流类数据；
- 新兴产业类数据；
价格端常用高频数据
- PPI体系的高频指标如：螺纹钢价格、动力煤价格、焦煤价格、全国水泥价格指数、玻璃价格指数、生产资料价格指数等；
- CPI体系的高频指标如：猪肉批发价指数、食用农产品价格指数、义乌小商品价格指数等。
在具体使用时，可以根据想要判断的经济情况来选择相应高频数据，比如春节后复产复工情况如何？我们就可以从“百城拥堵延时指数”、“地铁客流量指数”等来进行推测；想了解房地产复苏的情况如何？我们就可以从“二三线城市商品房销售增速”、“商品房销售面积”来进行了解。
总之，这些高频数据就像一个又一个环，不一定特别规律，但是它们一环扣着一环连接起来，就形成了线，也就渐渐勾勒出了宏观经济的走势。
“走在预期前面”的高频数据
这些高频数据是不是看起来特别有“烟火气”，什么“地铁指数”、“电影票房”，都和咱们的日常生活息息相关。
但是可别小瞧这些数据，俗话说得好，“春江水暖鸭先知”，这些非常细节的、具体的数据，就可以反映出消费端、生产端、价格端的很多重要变化和好坏情况。
通过一个又一个的高频数据，我们可以在脑海中基本勾勒出一幅展现当前宏观经济具体情况的图景。就像我们能够通过《清明上河图》来了解北宋时期的经济繁荣情况，用高频数据也可以让我们见微知著地看到宏观经济的基本面情况。
而且，其实每次重要的低频数据出来之后，市场预期往往会有所波动，因为预期很难完全预测准真实世界中的经济情况，就会存在“预期差”。
这个时候，很多专业机构会想办法通过这些高频数据去帮助他们进行预判，这样就可以帮助他们识别不定期出现的重要机会或风险，在一定程度上“走在预期前面”。
普通投资者怎么用高频数据
普通投资者在使用高频数据的时候，有一些需要注意：
首先、立足低频数据，沿着清晰的内在逻辑去筛选高频数据；
市场上各类官方或非官方机构公布的高频数据种类非常多，但是咱们不能什么都看。对高频数据筛选的过程就好像咱们开枪打靶，以“低频数据”作为靶子。
因为咱们是为了弥补低频数据的不足而去查找高频数据的，所以还是要从低频数据出发，沿着清晰的内在逻辑去筛选高频数据，要能够在经济层面逻辑自洽，才能做到有的放矢。
其次、高频数据还需要进行细节处理，并尽可能的交叉验证；
单一的数据指标受到偶然性因素影响的可能性比较大，所以我们在找到高频数据之后，最好能综合多种同类指标，进行交叉比对验证，从而尽量抵偿随机误差。
而且因为这些数据大多来自各种产业端，数据规范、发布方式与官方数据都存在偏差，所以在最后使用时，最好还要进行一些细节处理，让计算口径保持一致、环比同比一致等。
总之，用好高频数据，对咱们分析判断宏观经济走势是很有帮助的。据说高频数据看多了，宏观经济在你眼中就是连续的了。
怎么样，有空尝试着了解一下？
