专注于主观分析的投资者常常诟病统计学规律过于“老套”，认为市场总在不断出现新变化，进而导致旧有的统计规律失效。听着似乎很有道理，但其实在很多时候，或许变的只是表面，而底层逻辑未变。
以人类文明演进为例，虽然这是一个在创新驱动下不断自我革新的过程，但支撑这种革新的底层逻辑或许从未改变，底层技术源自不变的自然科学规律，激发人类探索利用这些规律的底层精神则源自不变的人性规律。
类比到证券市场，可以看到，不同市场阶段的表层逻辑虽有不同，比如2020年的重要线索是突发新冠疫情，而2008年的重要线索是突发次贷危机，但在更深入地审视这些表层因素的底层逻辑后，其实也有一些不变的规律。比如在微观成交方面，都可能呈现量在价先的市场规律，而在宏观资金方面，都可能呈现信心（比如以企业和居民中长期投资计划来衡量）在价先的市场规律。
因此，如果基于统计学和合理逻辑找到这些不变的底层因素，或许就可以不必纠结于那些不断变化的表层因素。但如果找到的统计规律归纳仅是一些非底层因素，则需要更加重视对未来规律会否生变的主观判断。
是否数据充足
上述偏重统计学的底层逻辑归因方法离不开一个基本要素，那就是数据。
说到数据，很容易联想到近些年热门的“数字经济”，该概念的重要特征之一就是把数据作为提高生产效率的关键生产要素。但可能现实中并非所有领域都有丰富的数据积累，比如具体到细分证券市场，国内REITs市场的指数起点是2021年10月，在对该市场做统计学归因分析时，可供参考的季频财报数据点仅有11个，可供参考的月频经济数据样本点也仅有34个。在这种背景下，统计学的弱点就会显现，数据点过少会导致统计结果随机性过高。
同样的缺陷也存在于基金研究领域，举个例子，如果“影响基金业绩的主要因素是基金经理”这一假设成立，那么基于目前市场的基金经理平均投资年限、许多基金经理的历史持仓数据点可能并不比REITs市场的财报数据点多多少。在这种情形下，主观分析的重要性就会凸显，比如调研交流可能会比基金持仓分析更加重要。
是否感受丰富
对于特别宏观和特别微观的领域，人的直观感受往往比较欠缺，比如我们普通人很难直观理解双缝干涉实验的神奇微观结果或者相对论关于时间受引力影响的神奇宏观理论。注：双缝干涉实验是量子力学中一种演示光子或电子等微观物体的波动性与粒子性的实验。
类比到证券市场，当我们讨论宏观经济对市场走势的影响时，主观分析的局限性可能会比较明显。但在一些有丰富直观感受的领域，比如对具体上市公司的产品或具体基金经理的特点，主观分析或许会更胜一筹。
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