我们处在一个数据爆炸的时代。许多时候，不是数据太少，而是数据太多。经常，纷繁的数据带给我们的是意见相左的结论，和模糊不清的判断。因此，找到经济周期中指标领先与滞后的关系，才能让结论尽可能的清晰与直接。

埃利斯一遍遍的重复着这样的工作，最终成了零售行业的大师《走在曲线之前：运用常理预测经济和市场周期》作者埃利斯，拥有35年华尔街证券分析从业经验，并连续18年被《机构投资者》杂志评为华尔街第一零售业分析师。在他的著作中，有着一成不变的分析方法：每张图表永远只有两条曲线，用MARK笔逐一标记它们在历史上的领先滞后关系，数据历史尽可能的完整，同时，不忽视每一个例外。

例如，在验证消费与资本支出的关系时，埃利斯将历史数据拉长至60年代，然后发现消费稳定地领先于资本支出6-12个月，如果不理解这个关系，而在熊市早期的时候，视资本支出指标的强劲而高呼“这次不一样”的投资者，则是被“极具欺骗性”的滞后指标给误导了：不谨慎的投资者认为经济增长还会继续下去，然而，他们最终发现自己将是最后的接盘侠。

埃利斯这样写道：“在职业生涯的早期，我就逐渐认识到，不能等到经济走势已经体现在股票市场以及公司销售和利润的变动上，才采取应对措施，而是应该尽可能地走在曲线之前，对消费支出和宏观经济走势加以预测。几乎没有经济学家能够成功地做到这一点，但我不能因此而放弃这项工作，止步不前。”他补充写道：“有必要研究在过去几十年的经济周期中各经济指标间的相互关系。而首要的问题就是，这些序列在过去是否存在一贯的、反复出现的因果关系。也就是说，是否存在可预测的关系，只有这样，我们才能使用这些关系预测各经济指标的未来走向。”以及“评价经济和股票市场周期时，最危险的一句话莫过于“这次不同于以往”！实际上，每轮经济周期都遵循相同的因果关系时间表，而且各经济组成部分的增幅或者降幅通常相似，各轮经济周期的相似性远远超过了它们之间的差异！”

M2是工业增加值的领先指标

如果我们将工业增加值作为衡量我国工业生产的一个综合性指标，可以以此为锚，来检验其他指标与它的领先滞后关系。检验的过程，由于需要考虑数据的平稳性，因此数据均取值同比序列（这涉及到统计学的基础，不再赘述）。

但是，当我们认真的标注两者的重要高点，或者重要低点之后，我们发现，几乎MARK笔，总是呈现“右下”的形态，这就清晰的说明：M2稳定地领先工业增加值。

这符合逻辑：宏观货币一般先从央行流向商业银行，再从商业银行通过贷款的方式流向居民与企业部门，在此过程中，居民与企业部门的杠杆提升，需求得到刺激（如买房、买车或者增加投资），这样工业企业获得了更多的订单。

在美国，也是如此，联邦基金目标利率下降，和劳动者薪酬的提升，这两者长期稳定地领先消费支出，因为它们都是刺激消费（要么增加杠杆，要么增加购买力）的重要原因。

但问题是，我们能够量化：M2领先多久吗？

实际上，当试着做这样任务的时候，我们总会发现它并不简单。首先，M2的高点更多的时候是一个区域，而不是一个孤立的点；其次，M2的方向如潮水一般，经常是第一波的上涨很快，退潮后还会有第二波，或许第二波未能超过第一波的高点，但它确实对实业影响是更加夯实的一波。因此，在研究经济周期时：1、区域比时点更加重要；2、方向比数据更加重要。

根据我们的理解，计算M2平均领先工业增加值约4个月左右。

M1略领先工业增加值

由于M1较M2更能反映企业的资金松紧情况，因此，M1对工业增加值的敏感性更高

在2015年之前，“M1定买卖”是非常不错的投资策略，当M1见低点时，代表企业的资金是最紧张的时候，同时，市场的流动性也趋于低位，此时往往是大盘较低的位置。2016年，随着地方融资平台的兴起，资金并非像以往一样进入企业后用于实业发展，而是有了脱实入虚的迹象（这引发了后来的金融去杠杆），在这一阶段，M1上升，然而工业的弹性并不高。反之，当M1下降时（2016年9月见高点），按照以往的经验应该卖出股票，但工业部门还处在扩张期，换句话说，由于“金融空转”的影响，M1在这一时期的敏感度并不如从前。这个案例告诉我们的道理是：指标背后的逻辑同样非常重要。逻辑分为稳定逻辑和非稳定逻辑，“M1定买卖”的假设是，资金低点时经济较差，股市价格较低，这是个稳定逻辑。但资金如果从银行到实业，从实业到投资的逻辑出了问题，则在一定时期，非稳定逻辑将会影响原有稳定逻辑的预测正确度。

我们以上的论述是马后炮吗？一定程度上，是的。因为，世界在发展，科技在发展，经济的方方面面也在变化。从这个角度说，没有一成不变的方法可以永远保持正确，方法要在前进的过程中不断地适应新变化，也会不断地被打补丁。但这并非说我们无法预测，正如《经济周期随笔一》中描述的那样，基钦周期里有自然法则的力量，它不受社会政策、人们意愿的影响。每当我们怀疑“这次不一样”时，我们想想太阳黑子的变化，厄尔尼诺现象，我们就会继续保持信心等