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分析师公式网(分析师指数公式网)20-05-14 17: 53投资快报
(本文由微信官方账号月升投资研究所(yslcwh)整理，仅供参考，不构成操作建议。自己操作的话，注意仓位控制和风险。)
如何成为一名合格的市场散户
学习再学习。无论做什么工作，都要学好相关的专业知识。就股票而言，很多专业书籍和学习资料对交易是有帮助的。但是我仍然保持着每两三周看一本新书的习惯，因为我觉得所有关于我工作的书都可以帮助我学习新的东西。专业股票交易和其他行业一样，一直在不断发展。只有不断补充最新的知识，才能跟上庄家的步伐。
有一个鳄鱼原理，你知道吗？鳄鱼咬了你的脚，
你唯一能做的就是点击，壮汉立马断脚。不要去钓鱼，否则你就完了。也就是说，当你发现自己的行动偏离了既定的方向时，必须立即停止，不能有丝毫的拖延或侥幸。承认失败，学会放弃。
我一个同学，互联网最火的时候，前期在股市赚了钱。他还去北京成立了一个网站，投资2000多万，聘请了我的另一个同学，大学教授，做营销总监。起初，我在酒店租了两层楼。后来发现不对劲，却不忍心走出来。最后清算完毕，只剩下200多万，1800万扔了。眼泪夺眶而出，我回到亚运村，又去炒股了。
有时候，面对“沉没成本”，舍不得是不行的。沉没成本是指已经发生或承诺发生且无法收回的成本支出，例如因失误导致的无法收回的投资。沉没成本是一种历史成本，对于当前决策是不可控的，不会影响当前行为或未来决策。因此，沉没成本是与决策无关的成本，在项目决策中不需要考虑。
最简单的情况，你花了5块钱买了一个苹果，后来发现有点坏。为了不浪费，你吃了。你不仅丢了5块钱，还吃了一个烂苹果。其实这5块钱就是沉没成本，也就是你无论如何都无法收回的成本。面对沉没成本，我们最容易犯的错误就是过于执着于“沉没成本”，继续原来的错误，造成更大的损失。这就像一个女生爱上一个坏人，因为觉得自己之前付出的太多，甚至怀孕了，所以忍痛嫁了出去。这样一来，结婚后可能会更惨。企业也是如此。许多企业投入巨资研发新产品。后来他们发现这个市场没希望了，但又不甘心。他们不得不硬着头皮去做，结果是彻底失败。还不如把早期的R&D投资当做沉没成本，把它沉了。
散户买的股票亏损被套的时候，很多散户坚定持股，不割肉。这个时候主力就无能为力了吗？
如果散户拒绝卖出股票，主力会采取以下方法:
方法一:继续打压股价
其实不要小看主力。散户不割肉，就会继续制造恐慌，让股价继续下跌。他们受不了跌给散户，股价会止跌，直到散户割肉出局！所以主力不逼出散户，主力吸引不到筹码，主力也不可能让雷锋拉起股价给散户赚钱。
方法二:打持久战。
股票在下跌的时候，散户已经被套住了，但是散户不愿意割肉。这时候主力可能会用持久战来逼散户割肉。
也就是把股价控制在一个横盘区域，股价不大涨也不大跌，让很多散户对这一票太失望了，消除了散户的耐心，只能认输，通过换仓换股买一些强势股。
方法三:发布盈利的消息空
发布主力获利空消息也是常用手段。当你想让散户割肉出局的时候，你就要制造一些关于上市公司的旧闻，然后放出各种关于股价盈利空的消息，动摇散户持股的信心，让散户卖出筹码。如果想让散户割肉，可以利用盈利空消息，强制散户割肉。
方法四:主力装死。
其实在股市中，很多人每天经常会遇到同样的股价心电图。部分散户在交易，成交量很低。主力一般不动仓，都是散户交易。
目的就是让被套的散户认为这一票不是主力，不看好这只股票，让散户割肉直接卖出这只股票，让散户看不到这只股票有任何希望。
市场上的散户不愿意割肉。不要小看主力的各种战术。主力会有千百种方法让散户割肉出局。唯一的情况，散户买了股不看行情，且不管买后情况如何，这个散户才是主力最头疼的。主力拿这个散户没办法，只能让这个散户坐轿子给这个散户带来收益，也有风险。不知道股票什么时候退市。
不同主要交易者的换手率
1.中长期主要经营股票的换手率。
在考虑个股的活跃度时，需要用换手率来判断。有些股票换手率很低，但股价总会涨。这样的盘面特征说明有中长期主力操作，像这样的股票持续性非常强，风险非常小。
是万里扬(002434)的k线图。实际流通6.27亿股，但日换手率最高只有3.39%，最低只有0.46%。股票价格保持上升趋势。可以肯定的是，该股没有游资参与，是中长线的主力资金操作。对于这类股票，可以大胆参与。
2、游资炒作股票的换手率
股价一旦启动，拉升就离不开换手率的支撑。成交越活跃、越彻底，股价上涨越轻快。因为在换手过程中获利盘不断被清洗，平均成本不断增加，上涨趋势中遇到的抛压也大大降低。
图表是天赐材料(002709)的k线图。该股受益于锂电池行业景气度的大幅提升，受到各路资金追捧。因为这只股票前期没有主力资金建仓，不属于中长线资金操作。该股日换手率在20%左右，最高日换手率达到40%，说明完全是游资通过包裹式炒作。是游资参与度非常高的股票，一般具有很强的持续性。所有游资炒作的股票都必须保持较高的换手率，否则股价不会持续上涨。
3.用高换手率和低换手率预测股价
判断一只股票是否处于底部区域有很多方法，其中最简单的方法就是看换手率。如果一只股票运行在下跌通道，换手率极低。也就是说，这只股票一直没有人买卖，尤其是前期建仓主力的股票。一旦出现这种情况，需要密切关注，这说明股价已经处于底部区域。
该图是金科娱乐的k线图。当股价回调到60日均线附近时，换手率也很低，说明该股在此区域极不活跃，低位低换手率说明做空下跌的筹码基本用尽。然后你会问，“但是向上的筹码很少。”确实如此。但是为什么这个地方有停车标志呢？因为这是下跌途中的低位换手率，改变了既定的下跌趋势，很多空在这里实现了平衡。如果市场发生变化，股价肯定会涨。
那么我们是否可以笼统地说换手率越高，股价就涨得越高？答案是否定的，在股价还没有涨得很高，还处于上升阶段的时候，确实是这样。但是，当股价已经涨得相当高，远离庄家持仓的成本线时，这样说是不对的。不仅不对，而且恰恰相反:高换手率成为出货的信号。我们常说的“天价”就是指这种情况。当股价处于上升趋势时，必须保持较高的换手率。一旦换手率降低，就意味着高空接力的钱少了，股价的上涨动力就会减弱。
换手率看透了庄家的交易技巧。具体操作:
1.IPO初期的巨大换手率
如图8-11所示，世联地产(002285)是2010年众多上市新股之一。该股上市首日换手率高达74.60%，对应成交量高达190980手。如此高的换手率，足以保证庄家在一天内抢到足够的筹码。不仅如此，在股票上市前几天，换手率保持在20%以上。IPO阶段放大换手率是庄家的开仓行为。换手率和成交量同步放大的新股，未来一定能走出一波相当牛的行情。世联地产上市后，股价翻了一倍多，充分说明了这一点。
2.洗盘和拉升时的换手率
如图8-9所示，卧龙电气(600580)的股价在被庄家推高的过程中，也经历了被打压的过程。对于庄家深度介入的股票，庄家打压洗盘的时候，肯定是散户在大量出货。由于经销商不参与出货，那么成交率不会很高。与庄家在拉升阶段不断拉升股价不同，压制股价的换手率在萎缩。图中卧龙电气股票的换手率在两次洗仓中一直在萎缩。这恰恰说明庄家在打压股价的时候不愿意卖出股票，印证了庄家在股票中的存在。
如图8-10所示，虽然万通高速(600012)在2008年底至2009年底的股市反弹中并不是大牛股，但却清晰地显示了庄家的存在。在图A中，换手率的放大对应的是股价的底部，这是庄家建仓的价格。而图中的B位置恰好是庄家拉起出货的位置。为什么这么说？因为庄家放大换手率，开仓出货的动作简直太明显了。通过分析换手率，庄家的行踪一目了然。
3.装运阶段周转率增大。
如图8-8所示，华电国际(600027)在达到顶峰时，股价经历了最后的疯狂上涨，最后快速回落。如果股价上涨时庄家的走势不明显，那么庄家的“狐狸尾巴”在出货时就已经充分暴露了。图中显示的巨大换手率很能说明问题。庄家出货时，放大的不仅仅是成交量，股价快速见顶回落时，也有大量股票被转手。当筹码短时间内从庄家手里转到散户手里，换手率一定很大。图中两个明显的换手率峰值说明了问题的本质。
换手率主要反映市场交易的表象。判断机构走势和股票走势，需要通过其他指标和基本面因素综合判断。就像当我们用温度计测量温度，发现温度过高时，简单地做出冰冷的判断，显然是不正确的。医生经常通过其他检查来找出体温高的原因。投资者要认识到，要学会正确使用分析工具，同时要理性区分基于单一数据或指数给出交易建议的所谓“点石成金”技术。
股票汇率的六个步骤
1.挖掘热门股票
首先要做的就是挖掘热点板块，而判断是否是热门股的有效指标之一就是换手率。换手率高，股票趋于活跃。投资者可以在每日收盘后对换手率进行排名，观察换手率在6%以上的股票。
2.当心一夜情
需要观察换手率能否长期保持，因为长期高换手率说明资金进出量大，持续性强，增量资金充足，个股具有可操作性。然而仅仅过了一两天，换手率突然放大，随后又恢复平静。这类股票操作难度相当大，很容易被骗。比如2006年2月24日、27日的高成交伴随着天价成交，并不代表天价就见天价，但对于成交量来说确实很抢眼，有利于空出货吸收买盘！之后还有一波又一波的下跌！
3.分析换手率高的位置。
底部高换手率优先，谨防高位高换手率。因为高换手率既可以说明资金流入，也可以说明资金流出。一般来说，股价在高位的高换手率会引起股民的注意，很可能是主力出货(当然也可能是主力拉高仓位)；
如果之前的股票在经过长时间的交易低迷后处于放量状态，且高换手率能够持续几个交易日，一般可以认为是新资金介入的比较明显的迹象，尤其是在基本面较好或者利好预期的情况下。
4.关注对应的股价。
投资者操作时，可关注保持高换手率，但股价涨幅有限的股票(均线若能多点排列更好)。根据比价第一定律，当成交量先放大时，股价通常很快跟上成交量的节奏，即短期换手率高，说明短期向上能量充足。但如果只是全面换手，不会上涨，但应该引起我们的警惕，或者降低我们的盈利预期。因为那些面临退市风险的ST股，虽然换手率也很高，但是未来风险真的很大，还是远离为好。
5.寻找意想不到的惊喜，黑马股份
此时，经过长时间的趋势性下跌，股价大幅下跌，庄家早已出逃，追涨者深陷，成交量长期低迷，'平均换手率'长期处于下风。然而，这种情况是‘博彩公司’东山再起的绝佳机会。主要吸引点往往在筹码分布上留下一个低层次的密集区。当一只股票的日换手率超过15%时，如果该股当天能够保持在密集交易区附近运行，可能意味着该股后市有很大的潜在上涨能量，这是超级强势股的技术特征，因此后市有机会成为市场最大的黑马！
马什公式的周转率图表
VAR1:=(VOL /(((高-低)* 2) - ABS((闭-开)))；
买入:= if((收盘>开盘)，(var 1 *(高开))、if((收盘开盘)，(0-(var1 *(高-收盘)+(开盘-低)))，if((收盘 JX1且(JX1 > 0))，JX1，120)；
JY2:= IF((4 > JX1且(JX1 > 0))，JX1，3)；
VAR30:=MA(VOL，JY2)；
神比:=(buy/var 30)；
鬼比:=(卖/var 30)；
VAR2:=(高低)；
VAR3:=ABS((开-关))；
VAR4:=(高- IF((CLOSE > OPEN)，CLOSE，OPEN))；
VAR5:=(IF((CLOSE > OPEN)，OPEN，CLOSE)-LOW)；
var 6:=((var 3/var 2)* VOL)；
var 7:=((var 4/var 2)* VOL)；
var 8:=((var 5/var 2)* VOL)；
var 9:= IF((VOL/CAPITAL)> 0.001)，1，EXP(ABS(LOG((VOL/CAPITAL)* 100))))；
VARA:=(((CLOSE - MA(CLOSE，5)) / MA(CLOSE，5))* 100)；
VARB:=(((MA(CLOSE，5) > MA(CLOSE，10)) AND (MA(CLOSE，10) > MA(CLOSE，30))) AND (MA(CLOSE，30) > MA(CLOSE，60))；VARC:=((MA(CLOSE，5)
VARD:=REF(CLOSE，1)；
VARE:=((SMA(MAX((CLOSE - VARD)，0)，6，1) / SMA(ABS((CLOSE - VARD)，6，1))* 100)；
绘制文本(((日期> 700101)和十字(84，VARE))，高，'■出售')，color F2 a3 a 4；
var 40:=((if((var 6 > = var 7)and(var 6 > = var 8))and(close > open))，var 6，buying)+buying)/2)；
var 41:=((if((var 7 > var 6)and(var 7 > var 8))，var 7，buying)+buying)/2)；
var 42:=((if((var 8 > var 6)and(var 8 > var 7))，var 8，buying)+buying)/2)；
var 50:=((if((var 6 > = var 7)and(var 6 > = var 8))and(close
第三天攻击:= ma((var 40+var 41)+var 42)/3)，jy2)；
三日攻:=马(VAR50，JY2)；{分析师配方网www.88gs.com}
Long: stickline ((close > ma (close，30))，0，vol，5，1)，color 0000ff
空Head:Stickline((close
STICKLINE((((VAR6 > = var 7)AND(var 6 > = var 8))AND(CLOSE > OPEN))，0，var 6，4，0)，COLOR00FFFF
STICKLINE((((VAR6 > = var 7)AND(var 6 > = var 8))AND(CLOSE
STICKLINE((VAR8 > var 6)AND(var 8 > var 7))，0，var 8，4，0)，COLORFFFFFF
STICKLINE((VAR7 > var 6)AND(var 7 > var 8))，0，var 7，4，0)，COLORFF00FF
STICKLINE((VOL)(MA(VOL，5) * 2.5))，0，VOL，2，0)；
Stick ((buy > 0)，buy，0，2，0)，COLOR0000FF
向上攻击均线:=MA(买入，JY1)；
平均攻击量:=MA(卖出，JY1)；
DRAWTEXT((((((((var 7 > var 6)AND(var > 2))AND(var 9 > var 8))AND(CLOSE > MA(CLOSE，5))) AND (CLOSE > MA(CLOSE，30))) AND (HIGH > MA(CLOSE，60))) and (vol > ma (vol，5)) and (var 7 > = ma (vol，5))，vol，'▼shipment ')；
text(((((var 8 > var 6)and(var 8 > var 7))and(vara (ma (vol，5) * 2))和(var 6 > = var 7))和(var 6 > = var 8))和(close > open))或((vol > (ma (vol，5) * 3))和var
HSL:= dyna info(37)；
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潜力股在，潜力股增，潜力股减，潜力股走。
无论是庄拓发布的股票，还是好朋友介绍的股票，还是自己的选择，只要坚持“潜力在股市，潜力在增加，潜力在减少，潜力在减少”，就不会被忽悠。。
所谓的“势”，可以是上升通道，可以是均线系统，也可以是指标，因为你的交易不能建立在没有实质依据的感觉上，不是吗？当然这里指的是大部分交易者，因为大部分交易者追求的是技术投机套利，部分基于基本面估值交易的同学不必执迷不悟。
有了“势”，什么是“势”？比如股价运行在上升通道上方，或者均线多头排列。
有了“势”和“势在”，什么是“势在股”？比如当股价运行在上升通道的上升趋势或者均线时，可以多持股。不炒上升趋势，要炒下降趋势吗？当然，这是普通散户投资者在我们的a股市场无利可图的时候。
那么，什么是潜力提升和份额提升呢？很简单，上升势头越来越明显，节奏越来越强。上升通道的角度在开始时是缓慢的，随着它的运行，角度增加，它开始行走，然后它进入主上升...这是一个潜力增加的过程。由于初始动量不明显，算子越来越明显。当然他胆子越来越大，筹码越来越多，也就是势增。
减持股价拿股价是什么意思？例如，上升通道中的股票从45到60，然后到75，最后垂直到90，然后到75，60...，就是气势明显的降低，当然持股会随着气势的降低而降低。所谓趋势走——盘点，就是当上升趋势减弱到跌破上升趋势时，不构成持股的最基本条件。
有了这十六个字，在势头转多之后，果断介入，在势头转到空之后，果断出局。不要明显破位，还在讲加仓补仓，疯狂做多，也不要明确建立上升趋势，还在看空和做空。你可以很容易地达到截止赤字，而且
(以上内容仅供参考，不构成操作建议。自己操作的话，注意仓位控制和风险。)
声明:本内容由微信官方账号月升投资研究院(yslcwh)提供，不代表对投资快报的认可。
2、从0到1搭建业务指标追踪平台
编辑导语：数据指标的异常波动分析是很多人经常会碰到的小麻烦，但这个数据指标却关系着高层策略方向制定，业务日常的运营等方面的工作，所以一个体系化的流程和监控机制就显得很有必要了。本篇文章中，作者详细地讲解了该搭建业务指标追踪平台，一起来看看吧！
一、为什么要做
数据指标的异常波动分析是数据同学经常会碰到的case，也是业务同学经常会提的分析需求。数据指标的异常追踪，特别是核心关键北极星指标，关系到高层策略方向制定，业务日常的运营，可以说在时效性和准确性上非常关键。
业务指标的监控需要业务同学和数据同学紧密配合，但在日常的数据运营过程中，业务变化是直接导致数据异动的重要原因，经常会发现业务变化对数据同事来说存在滞后，不对称的情况，导致数据排查异常耗费较长时间。
业务指标监控，如果没有一个体系化的流程和监控机制，会让参与各方都会感觉“人在囧途”，具体情况，基于互联网金融业务场景，我们来逐个分析下：
1. 产品运营团队
新上线了个优化的小版本，数据同学却抱怨没提前通知他们，数据出了异常排查时间长。
这周做了个拉新活动，原本以为新注册用户数会大增，没想到带来了一大批垃圾注册用户。
流量太大，放款资金承接不住，我要经常修改流控开关，一动数据就会异常报警，也不知道到底是什么原因。
2. 风控团队
入催率升高了，到底是用户质量变差了，还是用户还款还不进来了，每次排查都要一两天。
三方征信源 数据认证天天报警，也不知道对我风控通过率到底有没影响，怎么快速排查？
3. 支付和财务团队
还款失败率升高了，找技术排查还是找数据排查，谁能最快给我定位原因？
是支付渠道出问题，还是资方那边出问题？
问题定位到了，都过了一两天了，对外沟通还要时间，用户投诉不断……
4. 数据团队
指标动不动就预警，业务到底发生了什么？
为什么我总是最后一个知道真相？
数据异常，是数据问题还是业务问题？
能不能配合的默契点啊，数据业务多互通有无啊… 你们做了啥怎么不提前知会数据部？
真是人在囧途，每个团队都觉得自己人在囧途！
二、做什么
那到底是人出了问题，还是流程问题、工具问题？
基于以上异动定位的场景，根本原因还是流程和工具建设不到位，导致效率低下，相互抱怨。
这里面本质上的问题是 信息不对称，没有将常见的异常归因流程沉淀下来。单单从流程上来说，业务根本没有义务将日常的产品迭代和业务活动及运营策略都提前告诉数据团队，那是否就证明数据团队只能被动的从数据上了解真相呢？
这里我们先不讨论流程问题，更多的去讨论如何利用数据去提前发现真相，及时帮助业务归因复盘。
那该如何优化？
三、怎么做
先，我们要梳理下信贷业务的指标体系。
信贷业务主流程链路节点和核心指标构建如下：
其次，根据业务方关注的细化流程来看。
具体到业务部门，比如产品部门最关注的就是节点转化率。
前端环节涉及到的节点：注册——实名——计算额度——发起申请——审核通过——放款。
对于各个节点的转化率，漏斗情况，是产品同学每天都要关注的数据。
再次，抽象出一些通用的异常归因指标体系，可下钻定位。
比如，像风控好产品团队都会关注的入催率指标，在风控平稳期（没有大规模上线优化策略时期），当入催率指标下降时，我们发现大部分原因是由于用户还款通道出问题，导致用户想还却还不进来，进一步下探，我们就需要下钻到还款失败率，再到进一步定位失败原因，我们需要下探到还款失败原因（按资方和按渠道维度），到此，我们大概率能看出是哪个资方的哪条还款渠道出了问题，接下来给到支付团队去紧急修复或者去做外部沟通。
关键指标我们梳理出来了，那采用何种方法去监控异常？
首先，我们要考虑的是 如何定义异常。有对比才会有异常，如何定义对比的基线？
一般来说，有如下几种比较方法：
1. 同比环比法
计算同比与环比，就是一种与自己的过去比较的方式。
通过和过去的自己比较，可以明确的知道，当前的指标处于什么样的水平上。并且能知道这个指标变化的趋势是向好的，还是向差的。
结合实际的业务场景，指标上升、下降、持续保持波动没有变化或大幅波动等，都能够称之为某种程度上的问题。常见的比如 日环比，周同比等。
同比和环比法要指明时间周期，是日/周/月/季度/年，一般会几个周期节点都看。可参考如下设计：
2. 拟合预测法
拟合预测法是对历史数据进行拟合（线性，非线性）后，对于指标的趋势变化进行刻画，来判断后续的数据点和拟合曲线的偏离程度。如果偏离程度超过某个预定阈值，则可以判断为异常，常见的拟合方法有线性拟合、对数拟合等，如下是线性拟合的例子：
3. 标准差法
可以采用比较变化幅度与历史数据标准差的方式，对于指标的变化幅度进行更为精准的刻画，来设计预警机制。当我们谈论到离散程度、变异性时，可以理解为数据的波动大小。
标准差（Standard Deviation） ，是离均差平方的算术平均数的算术平方根，用σ表示，衡量数据的波动大小。
可以参考著名的6-Sigma管理法，6σ管理法是一种统计评估法,核心是追求零缺陷生产，“σ”是希腊文的一个字母，在统计学上用来表示标准偏差值，用以描述总体中的个体离均值的偏离程度。阈值的设定为σ，2σ，3σ，可以根据具体业务场景来考虑使用。
4. 移动平均法
移动平均是一种分析时间序列的常用工具，它可过滤高频噪声和检测异常点。根据计算方法的不同，常用的移动平均算法包括简单移动平均、加权移动平均、指数移动平均。假设移动平均的时间窗口为T，有一个时间序列：
从上面的公式容易看出可以用历史的值的均值作为当前值的预测值，在序列取值随时间波动较小的场景中，上述移动均值与该时刻的真实值的差值超过一定阈值则判定该时间的值异常。
同时段移动平均法，比如采用过去7天/30天的平均值作为基线，这个更适合细化到分钟段级别的异常判断，比如每5分钟一个点，对比过去一周内同时段的7日平均值，上下浮动20%为异常等。
这里面的另外一个难点，在于如何定阈值 ？可以根据业务经验，也可以依据历史数据分析来调整，还可以基于机器学习模型来判断，我觉得什么方法不重要，能达到目的且成本最低的方法才是最合适的。
基于我们要监控准实时的指标，时效细化到每5分钟，我们采取了移动平均法。当日 VS. 近7日同时段平均。
举个例子，T日9点-10点的注册用户数，对比的基线指标是：sum（T-7到T-1日 每天的9点-10点的注册用户数）/ 7
最后，我们通过实时的BI产品来达到监控以上指标的目的，数据产品形式部分如下：
有了实时指标监控的数据产品，只能帮我们快速发现异常，有些场景还是需要人工接入定位异常原因并做跟进解决，同时还需要同步给相关干系人。
这一块流程，我们还是采用线下的文档跟踪方式，需要定位到 时间，责任人，异常分类，异常描述，数据建议，业务反馈，是否关闭，截图。具体形式可以举例如下：
实时业务指标跟踪平台上线后 效果如何呢？ 我们选取了其中一个 异常归因的case，在上线前和上线后，定位时效提升了数倍，举例如下：
四、优化方向
以上是笔者在互金领域的实践总结，但是数据指标监控体系的建立的一般方法论却是适用于各行各业。笔者思考后，依然觉得有四点可以优化的方向，具体总结如下：
1. 接入更多业务归因分析场景
比如客服和催收团队特别关注的 接通率，平均接通时长等。
2. 业务自助选择需要的指标来监控
这需要建立一个全面的指标体系，同时提供给业务自助监控的工具，业务自主选择指标，判断逻辑，阈值，发送人等。
3. 智能化的阈值预警
现在的阈值更多的是靠人工来调整，是否可以探索出一种方法，能自动学习历史经验来调整阈值。这是个长期的过程，还是需要人工不断的反哺，前期采用人工+机器结合的方式。
4. 指标异常定位追踪全线上流程记录
目前的追踪方式 是数据产品同学人工记录整个case追踪流程，采取邮件形式跟踪问题解决进度。是否可以形成一个追踪的闭环，比如异常case发送后，由指标负责人自己跟踪并将结果线上反馈到系统，同时能自动通知所有干系人，包括关闭后也能通知。
理想的是如下闭环流程全部实现线上化：
指标选择 —— 异常定义 —— 阈值调整 —— 异常预警 —— 告知干系人 —— 异常排查 —— 结果跟踪 —— Case 关闭。
实现以上流程的闭环，则代表数据驱动从 人找数据思维转变到 数据找人的思维。
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