怎样建立一个简单数据库 如何建立自己的数据库

　　如今信息时代，数据获得并不难，关键是要做梳理，让其从冰冷的数据，变成适合自己的模式，有一个驯化的过程。如今官方数据和公开数据都已经非常透明了，权威且有效，面对海量的信息，需要投资者按照自己盈利模式和系统，去做相关的梳理，去粗取精，并且将关心的数据进行持续性跟踪，这样才会形成有效数据，今儿也是针对很多股民的案例，来解读如何建立属于自己的数据库。

将数据有效联系，立体化对比

有股民问到，如何看懂媒体热炒的几十亿元的“基金集中自购”现象？是真的大底部来了吗？

　　@玉名　说实话，一开始，我对此并不是太感兴趣，因为基金自购，和别的资金买差别不大，在我们大量数据中，有过研究，各路资金从自身盈利模式出发的，那么如果想要复制就需要看懂全部的盈利模式，单纯以基金为例，管理费收益这方面是普通投资者无法复制的，所以对此并不是过分关系。但如果这样单凭感觉去做决定还是武断了，后来又进行了数据方面的补充。

　　如图所示，对比WIND A股指数和机构机构净自购基金总额。在之前有过几次这样的情况，2015年7-8月，2020年春节后，2022年一季度。从基金角度来说，这些时刻，都面临比较大的赎回压力，因此，基金自购说白了，是向投资者表态“老乡别走”，传递一种信心。随后，也不意味着就是市场底部，甚至有过几次随后出现的再度跳水，因此只凭这个指标，并不能判断市场，甚至有可能是基金公司的“广告”行为，毕竟所谓的自购，对其来说只是左手递给右手而已，而投资者却是实实在在的真金白银。

　　那么，我们再换一个角度，从如果换成净申购规模占比来看，2022年10月这一波，基金自购金额并不算大，或者说占比规模并不大，不适合过分解读。主要是2022年疫情周期之后，基金这样的自购始终在高位的，说白了，疫情周期后日子不好过。因此，单纯靠自购来站台，很难应对和对冲外部环境因素的影响。

　　思考也不能就此暂停，玉名认为还能继续思考，热点的思路。如今市场并没有群体性行情，热点总是结构性展开，而从基金自购角度，风格众多，但即便是市场局部反弹（容易类似2022年5-6月份那样级别的），也只是主线热点新能源（车）的活跃，而我们思考在这个位置，市场也有机构自购现象，但真正针对这样热点的自购情况并不多，所以我们可能无法参考这个指标。这个时候，我们需要从行业角度入手，说白了，新兴行业还是需要靠自己的持续研究，而传统行业则是有现成规律的严格使用，因此，面对数据至少我们要思考到这个层次。传统行业的数据与迭代

　　有股民提问到，如果说传统行业是周期性的规律，那么做功课是不是就没意义了？因为都有历史数据了，重复做有意义吗？

　　@玉名　您提到这个问题很有意思，这也是我们经常碰到的事儿，传统行业分析的是所在趋势的位置。以猪肉为例，并不是说单纯看猪肉价格，而需要看如今猪肉价格所在的位置，所以我们不是看如今一个位置的价格，需要有一个横向和纵向的对比。在《猪肉博弈高级模式，利用猪鸡比升级利润》https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404827994635239762中就是在做了9月猪肉出栏数据后，又做了1-3季度的对比，这个时候能看到各个公司在产业链中的位置，哪些保持持续增长，哪些始终低迷，这对我们判断公司在行业中的位置非常有帮助。

　　还有，我们也要明白，传统行业的相关规律，类似猪周期的循环特性，这些的确是不变的，但每次又有不同，比如说非洲猪瘟带来的超级周期，让振幅都很大，但即便如此，随后的猪周期还是相对稳定。因此，不要拘泥于局部的数字，也要思考在大环境中的位置。同时，还有升级，当我们学会了更多行业之后，还可以利用行业的迭代，实现更多操作，猪鸡比的出现，就是利用这个因素。本来鸡肉的分析是比较难的，指标相比于猪肉又复杂，又琐碎，但当我们利用了学会猪周期后，相关分析，就变得简单了。类似地，新兴行业和其他行业中，也有类似的因素，值得投资者思考。

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