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囧闻第223期：
中国股市在周二(1月26日)再度风云突变，大盘重挫超过6%华丽破位，之前一两个星期间初露雏形的短线底部形态再度破败，保卫上证综指2850点“婴儿底”的保胎战役宣告彻底失败，这样的走势令许多满腹经纶的资深股民也感到难以理解：明明之前从技术图形上来看已经出现了很明显的技术见底信号，但为什么大盘走势最终却是这样呢？
其实，所谓的技术分析，只是基于历史数据进行的统计，来对市场走势做出概率判断。也就是说，基于以往的经验，如果股价快速下跌了一段时间之后在低位横盘调整，那么之后很有可能会迎来一波反弹。但这样的分析毕竟只是概率判断，小概率事件的发生可能性并不能被排除。更重要的是，所谓的大盘，其实也只是个股走势的综合统计结果，所以，对于没有实力参与指数期货投资的散户投资者而言，这种基于概率分析的技术分析或许就更不可靠。
而现代金融市场的发展，一大特征就是统计数据的广泛应用。尤其，在进入了所谓信息时代之后，“大数据”技术的应用更是让统计数据成为了许多投资者参考的依据。在计算机技术发明之前，完全依靠人脑的数据统计是一件劳神费力的事，统计数据也一度是奢侈品。比如，大家现在看到的能够实时更新的股市指数数据，并不是一开始就如此的。早年，道琼斯指数只能在交易时间段中每隔30分钟发布一次，后来间隔进一步缩短，而这也都已经是“计算师”们拼着老命才算出来的。但电脑代替人脑干活后，统计数据就渐渐变得不值钱起来。谁要是愿意，都可以用一堆原始数据，再套上个公式，鼓捣出自己所需要的统计结果来……
于是，在周二中国股市再度大跌之后，媒体就煞有其事的发文指出，根据历史数据统计，在股市大盘单月录得超过20%的跌幅之后，下月有高达九成的几率会上涨，所以投资者应该稍安勿躁，保持耐心，等待解套……但这就和天气预报一样，预报明天的天气会有高达九成的概率放晴，那你出门是带伞还是不带？往往会发生的“小概率”时间就是，在气象台和你自己都认为下雨的概率只有10%的时候，一场大雨就不期而至，把你浇成落汤鸡。而金融市场的气象变化，则更是难以完全用概率统计来揣测的。
因为，被称作“黑天鹅”的小概率事件，其实随时会发生。而推动行情突破技术指标限制录得破位的，也往往是一些不可预料的突发事件。所以，过于迷信所谓“数据预测”的菜鸟投资者，最后往往会落得欲哭无泪的结局。而除了这些技术预测数据之外，投资者还需要参考的是另一类统计数据，那就是各国官方和非官方机构发布的所谓“经济指标”数据……
比如，在周二盘后的数据显示美国上周原油库存暴增了超过1000万桶之后，原油价格就又高台跳水回吐了之前的大部分涨幅。又比如，美国的宏观经济数据，尤其是就业领域的数据，往往是美联储在制定政策时的重要参考依据，而周三稍晚美联储即将发布的最新政策决议，也将在很大程度上受到之前的数据，特别是异常向好的非农就业数据的左右。但有一点问题是，各项经济数据本身，却也是由人统计出来的。
对统计数据进行统计(这话怎么说起来那么绕呢？)的结果显示，每到美国大选年，非农就业数据的整体表现往往就要比选举前或者选举后一年来得更好，一方面这可以是因为繁忙的选举活动需要更多辅助人员，因此增加了临时就业者的数量，但也有另外一种可能是更好的就业数据表现，对于帮助执政党赢得选举也有加分作用。之前，早在2012年大选后，就有共和党议员对美国非农就业统计的正确性和有效性提出过质疑。而在近年来美国总体经济不温不火，但是就是市场表现却一枝独秀突飞猛进的时候，对于数据统计方式的质疑就越来越多。
实际上，大家仔细想一想就也该知道，非农就业数据的数字，和实际上有多少人在就业的真实情况之间存在落差，是不可避免的。因为统计部门不可能真的在全美国的范围内去一个个点人把谁在就业和谁已经事业的情况点出来，只能是通过小范围取样电话访问的方式，来得到一个局部数据样本，再据此以一斑窥全豹。这个过程中原始数据在得到汇总、放大和修正过程中所使用的计算方式和公式略有不同，都会影响到最终数据的表现，所以，这个过程当中，或许确实是大有文章可做。
涉及到数人头的就业数据尚且如此，那么影响更大的GDP数据就更不用说了。因为前者在必要时，还是可以通过诸如人口普查问卷这种“笨办法”调查清的，但是要查清所有企业和家庭在过去一个季度或者一年内赚了多少钱，又用了多少钱，则基本在技术能力的范围之外。所以，“以偏概全”的抽样调查式样统计似乎是免不了的。而GDP数据统计方法所可能带来的偏差则更加可观，比如，当年中国政府曾经一次性把GDP总量数据上修了10%以上，原因是原先的统计数据是根据税务部门的发票账目进行登记的，而中国经济组成中有相当一部分是民间低端服务业，这部分服务行业往往通过私下交易进行，没有发票，因此其产值被排除在了国民经济范畴之内，造成经济总量被低估，而新的统计模式则克服了这个问题。
所以，归根到底，看似简单的数据汇总统计，却蕴含着深奥的学问，并形成了一门专门和数字打交道的“统计学”学科。这门学科的重要性从工业文明肇始的19世纪开始变得日渐重要，当年马克思便曾说过，一种科学只有在成功地运用数学时,才算达到了真正完善的地步。而社会的发展，则使得统计学深入到了学术界的每个领域。甚至连原本和数学八竿子打不着的社会学和历史学，现在也都要开始靠统计数字说话了。
著名历史学家黄仁宇先生就认为，能否对社会进行“数字化管理”，是古代社会和近代社会的分水岭，而中国传统社会之所以无法自发实现近代化，便是倒在了这道门槛上。但时来运转，中国人与生俱来对数字的天分，令国人在统计学上最为得心应手，以致于国外一些大学的相关专业几乎被华人垄断。而国内的学府也因此“躺着中枪”，比如，小编的母校同济大学本以建筑类专业见长，但是许多乡邻一听这名字就说，“统计大学”这个好啊，将来毕业出来都能当官吧？于是小编只能是一脸黑线……
当然，统计学在学术上的滥用，也会造成一些啼笑皆非的结果。比如，有专家煞有其事地得出结论称，统计数据显示：冰淇淋销售量的增加，会导致强奸案发案率的上升，而实际上，这只不过是因为在冰淇淋热卖的夏天，女性着装也相对较少更容易成为色狼的目标而已。把同一外因造成的相关性当成了因果关系，结论自然就很荒谬。然而，比这更荒谬的就是到处充斥着的各种“被平均”的案例，比如，你的老板年终拿了公司的100万元股息分红，而给你们9个员工的年终奖只有各1000块钱，于是，对外宣称你们公司每个人年终进账了10.09万元收入，这样一来，大家也真是“被幸福”了一把。
而统计数字的不完善以及滥用，相比在数字本身上直接造假，还算是有操守的，更糟糕的情况就是为了个人目的直接篡改虚报统计数字。有句话叫做“村骗乡，乡骗县，一直骗到国务院”，就生动描绘出了这个现象。登峰造极的例子，就是半个世纪前各地竞相虚报农田产量数据号称亩产万斤，最终却导致饿殍遍野的那场悲剧。虽然如此极端的事件不会再重演，但是有些小动作却是难免：比如，在需要评选先进典型时，就把数据填高，要争取贫困县待遇获取补助时，就把数字填低……
于是，有个段子说，县长带着一行下属下乡考察，半路车在荒郊野外四处无人处抛锚了，正值盛夏，大家饥渴难奈，眼看就要中暑，结果会计从包里拿出统计报表，让一人一张含在嘴里，大家不解，问其故，会计笑着说：这里面的水分多着呢！
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