昨天王博在《 或许，该关注一下择时了 》中高屋建瓴地讨论了全球长周期环境变化下，宏观研究范式的变化。“百年未见之大变局”环境下，过去市场常用的宏观分析框架面临新的挑战，要一直更新和演变。
其实“跳出框架的思考”、“全球宏观视角”、“宏观和信息技术结合”一直以来都是兴证宏观团队重要的三大标签，我们近期的框架分享也将围绕着三个话题展开。今天我主要想跟大家聊一聊第三点，也就是宏观研究中信息技术的应用问题。其实在写代码这一问题上，我们团队在宏观研究中运用应该是领先市场的，从2016年开始我们就在持续推进。而且跟很多团队往往通过让新人或实习生去“卷”不同，我们团队IT的发力更“自上而下”，王博是团队代码第一，在下能够排到第二，我为我的结论负责。犹记得我们组的王轶君博士问王博，王博您白天路演晚上写代码，都不用休息吗？王博反问说，你不觉得写代码跟玩游戏一样吗？我们一时间都无语凝噎。
在团队中，我也是仅次于王博的代码老手，毕竟也是计算机竞赛和数学竞赛出身。现在信息技术在金融投资、高频交易上已经逐渐成熟，但在和宏观研究的结合方面还有较大的可拓展空间。那么在宏观框架演变的过程中，该怎么样进行追踪，信息技术（写代码）能带来什么帮助？今天我来跟大家聊一聊宏观研究中的技术性问题。
二、写代码具体能够给宏观研究提供什么帮助？——核心还是解决人的精力是有限的的问题。
要理解写代码能够如何帮助宏观研究，首先我们应该找到信息技术的能力边界。我认为，与AlphaGo能够战胜人类棋手不同，信息技术没办法直接替代宏观研究，但却是研究的有力工具，拓宽了宏观研究的范畴。而宏观研究的精髓在于在庞大的宏观经济范畴中，找到当前的核心矛盾，并发现核心矛盾的变化。
从今年的宏观经济和市场来看，俄乌局势、联储加息、疫情反复等事件都带来经济和市场的短期扰动。但从更加长期的逻辑主线来看，“全年经济下台阶+政策刺激不搞大水漫灌+货币政策保持宽松”，我们在2022年度策略 《 新“新常态” 》 里面将这种宏观环境称为新“新常态”，回头来看确实也是贯穿今年全年的宏观和市场主线。
那在日常的工作中，如何从众多的经济数据中去筛选、甄别、跟踪主线变化呢？以过去两年的全球贸易作为一个例子，我们持续跟踪了全球各经济体的进出口变化，涉及到的数据量非常庞大。作为一个十分喜爱用数据和图表说话的团队，因为宏观分析涉及到的数据类别很丰富，如果不将各个因素的变化幅度和权重占比进行熟悉，找出出现重大变化的核心因素，就容易犯下“以点概面、以偏概全”的错误。因此，在所有的绘图类别里面，我们会很喜欢“柱状贡献拆分图”，比如我们常用的CPI贡献拉动、贸易的拉动贡献等等，因为拉动贡献的拆分既考虑了各分项因素的变化幅度，也考虑了对应的权重。
如果我们从各经济体顺逆差的角度去考虑，对外顺差意味着从全球贸易市场赚钱、提供生产，逆差则意味着为全球提供需求。我们在《 寻找中国出口产品的Alpha-兴证宏观·全球价值链系列三 》中发现，2021年四季度以来欧盟从过去全球经济的生产提供方变成了需求提供方。同时，以德国为代表的欧洲经济体对中国的逆差出现明显扩大，反映了通胀成本高企给欧洲经济带来的供应链紊乱，这也解释了今年以来中国出口保持了韧性的原因。在这个案例中，因为全球贸易的数据非常庞大，如果我们只看各个经济体对外进出口的同比增速变化，一方面经济体非常多，另一方面很多小国的同比变化幅度剧烈，容易丢失主要矛盾，而将变化幅度乘以权重占比，这样的贡献拆分图就能更加清晰地反映出核心矛盾的变化。
寻找全球贸易核心矛盾变化的案例说明，通过跟踪各个因素的变化和权重，我们大家可以发现核心矛盾是否发生重要变化。但贸易也仅仅是宏观经济的一小部分，从整体宏观经济的一般均衡角度来看，宏观框架涉及到的底层数据很丰富庞大，如果只看其中的一部分，容易犯下“以偏概全”的错误；如果全部跟踪，则势必会带来大量的工作量，而一个人的精力难免是有限的。
尤其在一个信息爆炸的时代，信息过多是主要的问题。怎么做好“减法”是更重要的工作。事实上，可能任何一个人都要关注一些宏观，但大部分人的工作并不全是宏观研究。因此，如果能把已经确定好的框架和琐碎的事情，程序化地交给计算机去完成，让投入资产的人和分析师能更专注于逻辑和方法，这将意味着生产力的解放。
在这里举一个格外的简单的例子，展示如何让程序去自动完成一些日常的跟踪。假设我们应该持续观察市场对经济稳步的增长预期的变化，用Wind的 “GDP当季同比一致预期”的跟踪做一个案例。首先，我们大家可以用python去wind获取对应的数据，并进行展示，代码如下所示非常简单。
最后，并将其添加到个人电脑的windows系统的任务计划程序之中。这样每天电脑开机之后，电脑会自动运行程序，并显示最新的数据信息，避免我们自己去手动刷新观察。在此基础上，我们也可以做的更为复杂一些，比如加入对相应数据的分析和判断，使得每天电脑开机时去获取大量的经济和市场数据更新，并只依照我们的设定提醒出现有趣变化的地方。
虽然这样操作的前期学习曲线会比较陡峭，但长久来看，让算法逐渐累积数据分析的能力比人力重复筛选的效率更加高，也更加容易将研究成果“聚沙成塔”。
当然，进一步可能有人会好奇，如果按照前面的思路，当数据和分析框架累积到某些特定的程度，会不会不再需要人去做宏观研究。一方面，现在程序在宏观研究上的累积恐怕还处于初步阶段远远谈不上成熟；另一方面，即使长久来看，程序替代人脑在20世纪就被理论上证明是不可能实现的。20世纪20年代，大数学家希尔伯特就曾经抛出了个宏伟计划，建立一组公理体系，使一切数学命题原则上都可由逻辑计算推定真伪。而当几乎全世界的数学家都乐观地看着数学大厦即将竣工之际，1931年，闻名于世的哥德尔不完全性定理证明了不存在一个完美的体系解释所有的问题。因此，人类的创造性永远无法被电脑给替代，宏观研究也是如此。
而就像王博在《 或许，该关注一下择时了 》中所指出的，宏观的研究框架正在面临挑战，要一直地发展变化。从这个意义来说，把琐碎的事情程序化留给计算机去完成，让分析师更加专注于逻辑和方法变化，这也代表着生产力的解放。
前文举例说明了信息技术在宏观中的大体作用。那么具体怎么实现呢？过去几年，我们在这一个方面的探索大体能包括两大部分——数据梳理和数据分析。
数据梳理方面，几个很典型的案例是2016年时的PPP项目追踪、2020年以来的经济活动观察、近几年的贸易数据和今年我们着重强调的全球产业链数据库。这些数据库的一大特点是Excel等软件能处理一部分，但很难完全把握。比如全球贸易数据库细分到国家、行业、商品，数据库规模达到了50GB，完全超出了Excel等常规软件处理的范畴。但通过程序我们大家可以更好地处理这些规模较大较复杂的数据库，也得到了有趣的结论。
数据分析方面，除了前文所提到我们对贸易等各个数据库的处理以外，我们从2016年就开始推出大类资产配置系列报告《宏观大类资产配置手册》，目前也进入到第二十三期，在这个系列报告中我们将宏观判断和资产配置量化模型相结合进行落地，为投资者提供大类资产配置建议。这也是宏观分析和写代码结合的一个代表。
如果想要入门写代码，怎么开始？首先，其实并不是任何一个人都需要学习写代码。每个人都需要一点宏观，但大部分人的工作并不全是宏观。作为工具，这需要投入大量的精力去学习；而收益，相对的，具有不确定性。编程能力的引入，并不像原始社会发明车轮，立刻就能派上用场，并带来效率的飞速提升；而更像是从现代轿车到F1赛车，需要的操作远为复杂，但能够得到突破原有速度限制的机会。
但如果你还是希望学一些编程，那么python是一个不错的选择，语法格外的简单、网络的社区支持丰富，同时在金融方面的Pandas、Scipy等功能包也提供了丰富的插件支持。在python的安装方面，推荐anaconda+vs code的组合，可以简化很多安装方面的问题。
推荐两本参考书籍：1）《利用python进行数据分析》是我的入门教材，主要讨论了金融pandas功能包，主要内容已经放在了作者的网站上，其中的食品数据库和美国大选数据库是很好python金融入门的案例；2）《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》则没太多讲金融，而是着眼于将python作为处理日常工作（包括大量数据文件重命名、word/pdf文件处理、网络爬虫）的趁手工具。极端情况程序员希望把任何的需要花90秒以上的重复的工作都自动化，python能成为实现这一目的的工具。
除了书籍以外，由于程序语言的发展非常快速，网站可能是更好的学习参考资料，如stackover的问题处理、github的项目等。除了pandas的官网提供了很好的基础解释以外，也有挺多中文网的材料比较丰富如。
“跳出框架的思考”、“全球宏观视角”、“宏观和信息技术结合”一直以来都是兴证宏观团队重要的三大标签，王博在《 或许，该关注一下择时了 》文章中高屋建瓴地讨论了全球长周期环境变化下宏观研究范式的变化，展示了“跳出框架的思考”这一大特色。
本文中，我主要跟大家聊一聊“宏观和信息技术结合”这一技术性问题，这也是过去六年我们团队做的较多的地方。
一方面，当前宏观研究的数据颗粒化程度越来越细，对信息处理能力要求也慢慢变得高，我们这几年在全球贸易、疫情影响、全球产业链变化等方面的数据库规模慢慢的变大，单纯用Excel等软件已经没办法处理，因此要求我们去学习各种程序语言来做多元化的分析，也取得了不错的效果。
另一方面，多变的全球环境下，未来宏观研究框架面临的挑战可能慢慢的变多。对于分析师而言，宏观研究的主线都是找到当前问题的核心矛盾，并发现核心矛盾的新变化。在这样的一个过程中，信息技术能帮助我们减少重复劳动的工作，提供更大的计算能力、拓宽宏观研究的能力边界。未来在完成好传统宏观研究的同时，我们也会积极探索信息技术和宏观的结合，拥抱未来宏观研究模式的新可能。
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