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我们观察高频数据的方法论：有效的高频数据一定要经过清洗和对比

高频数据本身是敏感灵活的，一是数据更新的频率高，二是能即时反映出市场上库存量、价格等变化。但是，市场对高频指标却是钝感的，数据更新太快容易忽视，高频指标的“量变”最终引发重要宏观经济指标的“质变”，对投资而言已经后知后觉。市场似乎不会关注用电量、二手房销售面积这种高频数据的扰动,但这些扰动导致用电量、房价等变化时，债市已然做出调整，此时再回溯变动是由哪个分项所拉动的为时已晚。从投资角度讲,事前的预测比事后的归因更为重要。提前把控高频数据边际变化，分析其对重要指标的潜在影响，对于债券等投资研判至关重要。然而，高频数据成百上千，但囿于统计方式和经济含义，很多高频指标纷繁芜杂。这就需要我们删繁就简，找出瞬息万变又能前瞻宏观指标的重要高频数据。

宏观经济的走势和重要数据的公布牵动着债券市场的神经，比如社融、M2和企业存款指标是信用环境修复的观测信号，宏观数据公布后，可能会超出投资者的预期，进而影响债券市场，如2018年8月13日和10月17日2次社融口径调整后，和国开20180210两个券分别作出不同回应。CPI、固定资产投资、社融、房地产投资、制造业投资等数据对债市的短期波动和长期走势至关重要、但这些重要数据往往是低频的(月度、季度公布)，要借助相应的高频指标来预判。

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