主题：【商榷】对被明月兮佩宝璐河友的评论有感 -- PBS

被明月兮佩宝璐河友对我的《人民日报》特约评论员有话说：救市无用一文的答复，我觉得很有意思：

被明月兮佩宝璐河友说“虽然我长线看空，但一般楼主出现的时候基本会有日线级别的反弹。你自己有没有意识到呢？”

结果是周一中国股市大掉8%以上，是9年来最大跌幅。

这样看来，我的出现并没有造成日线级别的反弹而是大跌嘛。所以PBS在西西河的发帖同中国股市的涨跌关系应该是不大的。

被明月兮佩宝璐河友提出的看法是一种归纳法，可惜的是其历史数据的范围太小，以至于其预测出现极大的偏差到了可笑的程度——如果河友以我的发帖作为股市变牛/变熊的指标，那么本周一就输得可以去见外婆的。

现在讲个寓言故事：

从前，有一头不在风口长大的猪。自打出生以来，就在猪圈这个世外桃源里美满地生活着。每天都有人时不时地扔进来一些好吃的东西，小猪觉得日子惬意极了！高兴任性时，可在猪圈泥堆里打滚耍泼。忧伤时，可趴在猪圈的护栏上，看夕阳西下，春去秋来，岁月不争。“猪”生如此，夫复何求？

根据过往数百天的大数据分析，小猪预测，未来的日子会一直这样“波澜不惊”地过下去，直到它从小猪长成肥猪……在春节前的一个下午，一次血腥的杀戮改变了猪的信念：尼玛大数据都是骗人的啊……惨叫嘎然而止。

我们知道，针对数据分析，无非有两个方面的作用：（1）面向过去，发现潜藏在数据表面之下的历史规律或模式，称之为描述性分析（Descriptive Analysis）；（2）面向未来，对未来趋势进行预测，称之为预测性分析（Predictive Analysis）。把数据分析的范围从“已知”拓展到了“未知”，从“过去” 走向 “将来”，这是数据真正的生命力和“灵魂” 所在。

那头“悲催”的猪，之所以发出“大数据都是骗人的啊”呐喊，是因为它的得出了一个错误的“历史规律”：根据以往的数据预测未来，它每天都会过着“饭来张口”的猪一般的生活。但是没想到，会发生“黑天鹅事件”——春节的杀猪事件。

黑天鹅事件（Black Swan Event) 通常是指，难以预测的但影响甚大的事件，一旦发生，便会引起整个局面连锁负面反应甚至颠覆。

其实，我们不妨从另外一个角度来分析一下，这个搞笑的小寓言在“黑”大数据时，也有失败的地方。通过阅读知道，舍恩伯格教授在其著作《大数据时代》的第一个核心观点就是：大数据即全数据（即n=All，这里n为数据集的大小），其旨在收集和分析与某事物相关的“全部”数据，而非仅分析“部分”数据。

那头小猪，仅仅着眼于分析它“从小到肥”成长数据——局部小数据，而忽略了“从肥到没”的历史数据。数据不全，结论自然会偏，预测就会不准。

要不怎么会有这样的规律总结呢：“人怕出名，猪怕壮”。猪肥了,很容易先被抓来杀掉。这样的“猪”血泪史，天天都上演的还少吗？股民套进去了就是宰杀的时候了。上面的小寓言，其实是告诉我们：数据不全，不仅坑爹，还坑命啊！

PBS本人不参与证监会/央行的政策决定，只是阅读历次人日报有关股市的评论文章后做一些感想评论而已。但是被明月兮佩宝璐河友看到我的出现而作为炒股的数据分析/决策依据，则是太轻率了。