ZKIZ Archives


論“擇時交易”的自我修養

來源: http://www.gelonghui.com/portal.php?mod=view&aid=2348

論“擇時交易”的自我修養
作者:石磊


今天主要是跟大家分享一下最近對於市場擇時的感想和相關讀書的體會。


最近幾年,投資界獨尊價值投資理念,有強大的庸俗化格林厄姆、巴菲特的潮流,似乎只需要比較市場價格與心中價值的高低,不用考慮太多進出時點的因素,只要投資標的夠好,金子總會發光。

人類社會市場機制的關鍵在於競爭性分配,就是說必須考慮你的競爭者,定價無絕對,因為分配機制是價高者得。所以,擇時實際上就是猜競爭者的未來之心。對於二級市場投資而言,擇時就更關鍵了,可以說是最關鍵的因素。如果在二級市場交易投資不擇時,幹脆轉行去做PE/VC好了。其實一級市場同樣需要擇時,只不過沒二級市場那麽激烈罷了。

你在投資大師身上看不到的,也許是時代的局限。

那麽如何擇時呢?

進入一個市場,首要的事情,第一是明白遊戲規則,第二是了解市場上玩家的特點。如果這個市場有個無比強大的boss(大莊),那麽,擇時就是要猜它可能的動向。債市實際上就是這麽一個存在大boss的市場,這個大boss自然就是央行。

這樣的市場里,擇時就需要左側交易,也就是說在市場拐點還沒出現時就要布局,你要領先大boss一步,否則,你的交易即使做對了方向也搶不到籌碼,市場行情的進行幾乎是一步到位的,因為所有人都盯著大boss,右側後,大家的預期沒有差異性,所以不會有人跟你做對手。好處是債市里的金融機構投資人,常常親如兄弟,因為他賺的錢都是莊家給的,不用去賺交易對手的錢。

在這樣的市場里,左側擇時最重要的是找到收益與風險不對稱之處,也就是說風險小,收益大的策略,大家被有效市場理論洗腦很多次,都認為風險和收益是對稱的,其實他們常常不對稱。

在這樣的市場里,做基本面和宏觀研究才有實際的意義,因為大boss央行是看基本面的而作決策的。

左側策略的重要性在債市里特別重要,比如今天降準了,再寫什麽分析評論幾乎沒什麽意義,因為右側的價值很低了,預測央媽何時降準降息才有意義。

右側策略在什麽樣的市場中最重要的?


招聘的時候,我曾經出了一道筆試題,什麽樣的市場容易重複出現固定的模式?答案是:當市場中存在大量相互影響的玩家,又沒有持續壓倒性優勢的主體時,市場將會出現複雜結構,這種結構的特點就是混沌帶來的不確定性和吸引子(固有模式的重複)。

這種市場經常出現的結果是收益率分布尖峰肥尾、波動率具有長程記憶和簇聚特性,容易出現泡沫化,多重分形等。原因是有大量呈現網絡化分布的互相影響的交易主體,他們互相嫉妒、互相鼓勵、互相模仿、互相厭惡,這就形成了複雜系統。

說到這,大家都懂了,股市就是個明顯的右側策略市場。左側策略,在這種市場里也有運用,但大部分都是盈率低,而盈虧比極高的策略才能應用。因為複雜系統的不確定性實在是太強了。

右側策略的關鍵是讀懂市場。盡管價格和成交量都清清楚楚的擺在所有人面前,沒有分別,但不同人讀出來的可能是完全不同的。這是複雜市場最有趣的地方,也是右側交易還能夠賺大錢的條件。因為,如果都像上面說的左側系統大家預期完全一致,那麽右側就沒有流動性了,預期的差異提高了右側的流動性。

我們常常在經歷歷史重大拐點後,才發現,哦!原來那時候就是頂部或者底部了,當我們就在拐點處附近時,常常“不識廬山真面目”,打個比方,如果你能讀懂市場是在哭,還是在笑,是累了,還是能量滿格,你熟悉市場的一顰一笑,你知道它張嘴就是要吃飯還是要說話,那麽你就能對市場未來的表現有個大概估計。所以盡早讀懂市場跟我們說了什麽就已經足夠了,直接的預測並不關鍵。然而市場的心思很難猜。

怎麽讀懂市場,先說第一個層次,所謂行為金融學或者叫金融心理學等等,大意是把市場比作一個人來看待,股市中有很多江湖高手把市場理解為人,市場的起伏理解為人心的起伏,這確實比只看基本面就搖旗吶喊的進了一步,但這還只是一種樸素的世界觀。市場中很多體現人性的地方,但永遠記住,市場不是一個人,而是一群互相影響的人。

我們常常看到,主流的預期常常與市場運行的結果相反,不是一個神秘大玩家能窺探大家心思,把大家都玩轉一遍,而是群體行為的結果與個體是非常不同的。行為金融學曾經把多重變量都加入預期項,部分提高了一般均衡模型的解釋力,但這個方法是沒有前途的,從根上沒有認清楚“市場是不同的個體組成的這個特點”,從來沒有什麽一致預期,從來就沒有理性人,從來沒有什麽完美、半完美信息。所以下午我說有些研究雖然得了諾貝爾獎,但那個理論基本沒有具備解釋真實市場的前途。

在這個方向上還有一個方法論,就是博弈論,它抓住了不同主體互相影響的系統實質,但卻遇到了無法逾越的困難,也就是三體以上博弈難有解析解。博弈論在兩體問題上有很好的解釋力,推薦大家去看看演化博弈方面的書,這主要是生物學者做出來的,他們設計了進化模型。進化模型是後面要講到的agent-base model的基本框架。

真正有前景能理解複雜市場的方法論在哪里呢?


就我目前所能理解的局限而言,這個方向在方法論上就是複雜系統理論,目前的最前沿者是做物理學、氣象學、生物學、數據科學方面的科學家,領軍的研究機構是美國Santa Fe 研究所。

今天我就不具體講複雜系統理論的發展了,這部分很龐雜,有興趣的朋友可以讀讀耗散系統理論,普利高津的書《探索複雜性》國內已有翻譯。不過理論物理學者寫的書,幾乎是最難懂的,他們幾乎用的是銀河系以外的語言。生物學者寫的科普書大家一看就懂了,推薦幾本《隱秩序》、《混沌與秩序》。

理論不談,具體到讀懂市場這個問題,有什麽好的辦法?讀懂市場是什麽意思?其實就是識別市場的模式。大家想想,我們過去的學習中接觸到最多的模式識別類的課程是什麽。我們早早就在模式識別了,就是歷史學。

市場的根本屬性不是科學、更不是藝術,是歷史性的,它不會重演,但總會驚人的相似。那些相當不嚴肅,粗制濫造,漏洞百出的流行的歷史故事書,為什麽那麽多人愛讀?他們都想在歷史中尋求模式,然後應用在各種宮鬥、宅鬥中去。通過大量實踐,找到模式,應用模式是人腦智能的天然能力。

技術分析也是一種樸素的模式識別方法,但里面魚龍混雜。最簡單常用的均線系統,完全是照顧人腦不習慣處理非線性信號設計的。這個簡單實用的技術分析方法,基本上是過於主觀的,因為市場是一個非線性系統,不會有特別靠譜的線性信號出來的。線性信號都是人的簡化和人們彼此間的默契。

不過,我看到了樸素的技術分析里,黃金分割和波浪理論是最具備對的潛力的方法,這兩個方法都是非線性的。這兩個方法都是模式識別的過程,比較悲劇的是,他們不宜標準化,仁者見仁,智者見智,需要很多直覺上說不清的東西。有經驗的交易員值錢就值錢在”說不清“上了,就像,當教育普及以後,知識分子的地位就下降了,以前各位都是巫師級別的,僅次於國王,現在知識分子地位在哪?

我目前接觸到的數據技術中,最有潛力的是語音識別技術對市場信號的處理。主要原因是語音信號也是充滿了噪音的時序序列,在時域和頻域上的分析及模式識別算法都值得借鑒。

打個比方,市場在開盤時向我們講話,告訴我們它的喜怒哀樂,但是我們聽不到,只能通過價格和成交量的波形來體會市場,怎麽讀取分析這種信號?我們先要找到一些標準的語音信號(普通話),知道這個信號的語義到底是什麽,然後,你才能通過大量不標準樣本與標準樣本的比對學習,識別東北話、四川話、上海話、廣東話。比如,大家都說”知不知道明天要漲停“這句話,有人發音是“幾不幾明天……要……漲……停……”,有人發音是”知不造明天要漲停”,從波形來看,你幾乎看不出他們的相似之處,你也回歸不出來他們的線性相關性,但這兩段信號代表的就是同一個意思。

用語音識別的算法可以通過樣本學習,讀懂市場告訴我們的意思。比如2015年1-2月,A股明顯調整,我能通過這個算法得知市場還處於牛市的前期。目前該算法的模擬結果是,上證綜指處於泡沫中前期,創業板指數處於泡沫鼎盛期(中期靠後)。

當你讀懂了當下的市場後,對於右側策略就很有把握了,當然這仍然是一種並非絕對的預測,就像你會比陌生人更加了解你朋友習慣性動作常常意味著什麽,基於此,你會有很高的預測力,但偶爾仍會有不按習慣出牌的隊友。

左側策略的分析基本面更加重要,一旦市場進入泡沫狀態,基本面就是次要的因素。這種基本面和技術面的糾結常常使得價值投資者落後於泡沫期的市場。目前A股處於泡沫期,處於一種典型的複雜系統吸引子狀態。

說到泡沫期的分析,不能不提在預測界大紅大紫的LPPL模型。這是索奈特教授從地震巖層斷裂的模型中提取出來的。這個模型也很簡單,就是我們常常發現股價是冪律增長和周期性調整的,這個模型是通過把股價冪律趨勢和周期性調整用不同的項表示,最後用算法來fit,可以預測泡沫的拐點。

這個模型最大的成功案例是預測97金融危機。2007年A股頂和2009年A股頂都準確的預測出來了,但失敗案例也不少。真實的市場沒這麽簡單,外部的幹擾因素也很多,所以這個模型有局限性。比如在1996-1999年的牛市中,亞洲金融危機的幹擾,就讓A股進行了1年的橫盤盤整,沒有完成標準的泡沫,這是混雜型的。這才是市場的有趣之處。

有人會問了,技術面和基本面最終無法協調麽?歷史是基本的還是技術的?這是個很有趣的問題,涉及到複雜系統理論了,什麽創造了複雜性,是適應性創造了複雜性,這個適應性就是指對外部約束條件的適應,所以,外部(基本面)最終很重要,因為一個複雜耗散系統必須有外部能量支持,如果外部能量消失了,市場是不會產生趨勢的。

基本面有多重要?我們人類社會微觀的看很多道德機制和社會準則,如果用大歷史的角度看不是一成不變的,甚至是劇烈變化的,變化的主因就是適應外部環境。比如生物學中的觀察,一個新的種群,個體數相對比較少的時候,外部資源豐富,就傾向於合作,群體適應度提升,對應人類社會,這就是一個社會繁榮,夜不閉戶的時代;而個體數量超出環境負荷時,就會出現互相殘殺,合作程度下降,對應於人類社會,就是禮崩樂壞的時代。

用達爾文主義的角度再來審視我們蕓蕓眾生所謂的道德觀,有時候真的是很可怕,你會發現,小心翼翼遵從的社會道德,竟然是如此有目的性和直接,只不過這個適應度改善是群體感受到的。所以結論是,市場過程可能是充滿技術性的,但長期的結果是塵歸塵、土歸土。

如果大家想了解人工智能、模式識別,有很好的科普書《哥德爾、埃舍爾、巴赫 GEB》;如果想了解群體間協作和進化模型的可以看看生物社會學方面的書,最經典的就是《昆蟲社會》。

此外,我們前面描述的市場收益率特性很大程度上還來源於交易主體呈網絡分布的特點。這方面就需要有圖論的基礎,進而研究一下網絡科學,這個連通的世界有很多我們平時觀察到的世界不同的規律。推薦《網絡科學引論》這本書。

所以,大家看看,擇時需要的自我修養有多麼艱深啊。這幾乎就是一個綜合性學科。如果大家不想看這麽龐雜的內容,那麽直接看《金融物理學》就好了,這是目前與市場結合度最緊密的關於複雜系統的實用學科。當然這又是我們物理學者寫的天書。

以上種種,我也只是了解個皮毛,所以再不敢偷懶了,要重新做回學生。我相信複雜系統理論和信息技術能夠改變我們的市場和投資。

(來源:財聯社 作者:平安證券固定收益事業部執行總經理 石磊)


PermaLink: https://articles.zkiz.com/?id=143150

Next Page

ZKIZ Archives @ 2019