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真金白银的下注，不能靠感觉，不能靠口号，不能靠信念，必须依靠数据。 大家来到资本市场里，不是争对错比输赢的——就跟高考志愿一样，每个人需要专注于自己擅长的方向。市场也一样，跟踪好自己能把握的方向，把握自己可以把握的数据指标。指标的意义在于博弈中占据先机。 比如，在A股中与短线游资博弈，需要理解题材炒作特点，并寻找合适的技术指标来跟踪它们的趋势： 有些资金会博弈向下加速的拐点，关注跌幅图找超跌最多的方向做反抽；短线资金有题材聚集效应，比如Garch行为的趋同行为特点（见「异端邪说」价值毁灭的实践经济学），因而指数做突破的时候可参与的主线题材往往具有安全边际；短线资金更加注重先手的重要性，因此在指数压制的时候践行保守策略很少选择题材突破，更喜欢低吸轮动；短线资金也不喜欢明牌，边际改善的想象力通常比高频数据更受欢迎，博弈高于确定性。 从博弈的角度来看，短线题材炒作最大的利好不是在于公司基本面多好，而是在于总有不信的人在场外观望市场并逐渐逆转态度，持续的分歧会让趋势逐渐强化自我实现——信的人不够多，那就继续写小作文加强“在线远程教育”，游资票最大的利多，就是一开始没有人看好它们。 博弈能够解释，赛道股为什么研报一大堆，却很难炒起来持续的合力？机构们认同价值挖掘，天天找专家开会，却越开越不行——因为信息的高频曝光，内幕都明牌了，信的都在里面，不信的都在外面，分歧和博弈带来的流动性被削弱了，没有了流动性，该如何腾挪膨胀的资金量呢？ 基金公司不光是规模和管理费——他们还什么好就卖什么，赚不赚钱不是首要关注点。如果碰巧赚钱，那就继续扩大规模，收更多的管理费。从博弈的角度来看，这个循环的后果，也会不断积累的更多的共识和制造更少的流动性。 布莱恩·阿瑟就已经从数学模型的计算机模拟证明了，在股市中引入竞争技术交易策略（比如趋势买入或卖出的短线风格），相比依赖共识的均衡模型（比如价值投资风格），交易换手规模增加至少3倍——博弈提供了大量的流动性。对题材来说，流动性更多是源自市场情绪的共振，而不是来自价值和业绩的共振。 博弈视角还可以解释为什么GJD的人造牛行情会削弱价值投资的效用并破坏市场原教旨主义。政府喜欢参与市场，做所谓的市值管理——政府往往在熊市下发表社论鼓励人们建立信心，托举市场，甚至给基金公司和证券公司施压不得卖出，可这样做的多了，自然上市公司自身披露信息的效用就被弱化了——在博弈的趋势下，资金与其分析上市公司，不如赌救市的政策走向。 一旦监管的重心包括了市场规则监管之外的指数管理，政府实际上是为每一个参与者购买了防跌保险——这相当于政府亲自下场参与投机博弈，并为对手盘制造了无风险的政策套利机会。 我们的股市有大量中央和地方的国有企业，这一现实迫使监管部门和司法执法机构在履行职责时不得不睁一只眼闭一只眼，执法机构无法独立做出裁决——国家作为大股东有着太多的不可说的利益，这必然弱化了价值投资的效用。不管上市公司的基本面如何，市值管理驱动失去了奖惩的基本伦理，这种弱化价值映射的市场环境，又该如何培养出我们自己的巴菲特呢？ 当政府是为了帮助国有企业摆脱资金困境而推出证券市场，当地方政府是为了政绩而帮助国有企业上市时，二者都很难从股东的利益来考虑问题——离开了充分的博弈，从一开始，市值管理就不是为投机者服务的。 在博弈的观点下，“游资一定是瞎吵”的看法不完全正确，宏观和基本面研究提供的指向性也往往是题材炒作和博弈研究的一部分——这关乎一个题材逻辑的延续性。比如带有业绩预期的赛道中军，往往可以与同题材炒作的高标标的共振延续更久的惯性。不能否认，尽管存在零和博弈，但游资偶尔也能够在第一时间挖掘未来营收甚至利润的认知断层，培育0-1的题材壮大。 “妖股一定是庄股”的看法也是错误的，与通常认知不同的是，真正的大妖股没有操纵——它每天都有买点，每天都有分歧，而且每次它都能扛过分歧——这里是没有单一庄的。相比之下，庄股没有充分的换手和博弈，很难吸引短期资金的合力。因此，妖股的炒作特点并不同于庄股——妖股通常具有Lindy效应（见「人性之光」低估的索罗斯与神话的巴菲特）——市场的热度和监管的极限配合下，越是高标，参与其后期的分歧博弈就越是安全。 对于中线股，最重要的跟踪指标是盈利的变化——比如油运的中报都是亏的，风电上半年都是亏的，猪也是一样的，但在下半年，这些行业都出现了转折。中线为什么要持续关注，因为时不时就有业绩的驱动和催化，业绩有了保障，多数人才肯花时间来研究这些久期的不变性。 短线有自己的玩法，中线也有自己的特点。对于后者，平时的研究，需要知道每一个行业现在是什么情况，大概在业绩周期的哪个阶段。对于一个中线逻辑来说，尽管存在博弈，但动不动就期待的涨停，没有那么重要——这不同于短线博弈好多人都按着计算器追进来算异动，一般博弈只要关注分时的强势就足够了。 为什么科技公司在紧缩周期内通常一文不值？——这就是中线逻辑。最近的FTX，软银，ElonMusk，扎克伯格，木头姐们也都陷入了这一中线博弈的困境。负面故事见得多了，通过长期观察科技公司的市场数据，你就会理解为什么很少有人会杠杆收购（LBO，LeveragedBuyouts）科技公司——放大时间跨度，中线逻辑的博弈往往更加隐秘。 此外，博弈可以解释期货市场和期权市场的一些现象，比如期权的概率校准问题（「信号&噪声」击碎概率校准的1/2魔咒）；比如商品期货多头头寸的预期溢价不会随着时间的推移而恒定，而是因为套保的博弈，会让商品溢价受到商品的库存水平的反向影响——这一基于博弈的认知还带来了一个更重要的推论——商品期货表观的风险溢价与经济状况相关，并且在商业周期的峰值附近最高。 换句话说，风险溢价往往由大宗商品缺货风险驱动，而切经济高速增长时期，缺货的风险可能达到最高。而且，当更多商品接近缺货时，博弈的反身性带来了影响——规避风险的投机者受到更多自身能力的限制，从而进一步推高了商品溢价——事实上，这一观点也得到了市场数据的印证。 很多临时小作文，乃至宏大口号过于主观的看法，都是不对的——核心是要多看市场博弈的数据和结果。市场里的的噪音很多，事前事内和事后的信息量是不一样的（见「分形与幂律」反身性的贴现套利解释）——预期下的现实，有多少个参与者就有多少个现实——无数个现实被人们的不同预期“贴现”；事后的结果则不然，所有参与者看到的历史只有一种主导的，降维的结果——它构成了现实。 市场的行为主体，由于套利和博弈的驱动，是完全异质的——他们的预期需要不断适应市场，而市场本身则是他们的预期共同创造的。无数的实证证据都表明，股票市场里，市场行为显著地偏离了均衡体系的理性预期——真实股票市场上的泡沫和崩盘等特征一次次地出现，交投清淡时段和交投活跃时段也一次次地交替出现。 市场动荡、市场具有欺骗性，市场容易出现泡沫，市场充斥着伪造的虚假消息和趋势——这些都是正确的。你无法预测价格，因此，取代预测的，应该是收集和把握更好的技术指标，来理解市场的实时变化——并非市场的一切都是无望的，做好投资不需要什么深刻的信仰，如果非要建立一种信仰，倒不如说，技术指标是上帝。 大家来到市场里，不要总是讲要预测什么，以及讨论应该买什么卖什么，而且这样的讨论往往不会见效。更有长期价值更好的讨论，是交流数据指标，互相学习，有哪些重要的数据指标是自己不知道的。 在面对波动的市场的时候，预测往往是徒劳的。只有找到更加有效的市场数据指标，在博弈中先人一步做出决策，或者提前研判长期大逻辑的不变性，才是最重要的套利法则。  市场对于高频信号的反应，很有研究意义。 比如跟踪美联储的利率预期，10月底大众的预期是美联储放慢加息节奏，直到被两周后11月初的议息会议结果打脸；11月内，失业就业，工业消费，景气信心指数等多项通胀数据的松动，又让人们逐渐积累重回乐观预期，12月，新的数据还在不断放出，这又让12月中旬的议息充满分歧和博弈——即便是同样的数据，不同的额人也有迥异的看法。 石油价格也是类似的，消费国需求预测，生产国政治博弈，能源政策的摇摆，货币政策的预期，都让博弈充满变数，IEA/API库存数据，OPEC月报，钻井数据，合约成交数据，持仓报告，消费和工业指标的定期披露，也让博弈更加高频化——而且多有矛盾的高频博弈，使得市场很难建立单边趋势共识，总是有制衡的力量让价格在区间震荡。在分析历史和经验数据的固有模式的同时，近期的博弈应该得到更多的加权。 信息博弈是全方位的。相互矛盾的数据来源，信息处理的边际效应，强阵发弱记忆效应，行为的弱认知强参与效应，都需要被纳入博弈的考量。有关时间的秘密在于，每当身处其中时，我们往往是盲目的。而当时过境迁之后，我们往往都是明智的。 对于喜欢博弈的人们来说，预期总是先于信号开始发酵，预期行为也会时常逆转市场的走向。比如11月初的纳斯达克，汇率的博弈曾经让人们误读债券市场的虚假信号，并给股市带来了莫名的流动性，并激发全球市场的乐观情绪——也许是紧缩久了，只要有一个积极的信号，市场在博弈中都倾向于传导和放大利好。 更早的10月初，英国央行在债券市场中缺乏解释的为养老金模型释放流动性的操作，也导致了全世界的过度猜测和博弈——一些乐观的投机者将其看做改变基本货币政策的转向：持久地创造央行货币，或是限制或控制长期利率——这不禁让人联想，是否美联储会将其看作全球又一轮宽松的启动信号。 回到股市看博弈，A股从9月低点开始，也轮动了三个月的超跌概念，跑马走了一圈，信创供销医药地产国改此起彼伏，一个新的细分题材刚被关注的时候，往往都是资金一哄而上，迎来数十个首板涨停，随着情绪和博弈的分化，大多数品种都会纷纷掉队，共识会逐渐汇聚于少数品种，将其怼上天。 大多数的时候，只有核心标的的竞争才是白热化的。短线博弈的节奏就是，一哄而上——情绪掉队——高标持续胜出。然后往复轮动循环。 买药的怼出了康熙诺以岭众生，买地的怼出了中交碧桂园，买信创的怼出了竞业达中软天地深桑达，买供销社国改的怼出了联通大集天鹅，转债套利热火朝天，产业链老师们也不甘寂寞，不断推陈出新，放出小表格为流动性炒作赋予产业价值。 受此风格带动，A股的交易风格，涨跌往往受制于筹码结构，板块联动效应，资金风格的博弈影响。尤其在这种缺乏指数行情的时段里，价值投资的理念并不有效（「符号生意」被肉食者围猎的价值投资）。A股交易风格带来的剪刀差常常决定了行情的变化。 你是否还记得，一个多月前，很多人都认为茅台就要退出历史舞台了——甚至还有大公募出了书面宣言。而事实则是，这种情况没有发生，剪刀差拉到极大的时候，均值又要回归了 风格化板块的错杀往往带来了预期差的风格化修正——比如就在前几天，狗都不看的新能源，大家喜欢回过头抄底跌的最惨的整车；比如一年多来几乎没怎么跌的消费，大家回过头抄底了跌的最惨的乳制品。教育，游戏，以及热点的六个安全、医药、地产、中字头，哪一个不是超跌机会引发的资金关注呢？上一周，没有指数行情的'垃圾'时间里，涨的最好的题材，不是别的，是ST...无情的现实是，在A股研究超跌指标，比研究公司基本面，要有效的多。 相比全球市场，A股的流动性是长期充裕的——全球流动性最好的美股，也做不到A股的流动性。美国的一举一动，都会让流动性溢出到全球市场。而A股市场相对封闭，外部联系渠道少。 流动性过剩，就带来整体估值过高的结果——这是长期的现状，我们可以发现，2008年以前，A股几乎所有股票都估值都高；由于4万亿激励，2010之后，流动性不再是普遍的，但仍然聚焦在高景气度赛道和题材上，2022年4月和9月，尽管市场经历了历史低点，但仍有很多公司的估值并不便宜。 这就带来了两个现状： A股的玩家非常喜欢抄底，抄底就要讲故事，却不喜欢研究如何定价。 A股的估值常年偏高，水位很难降下来。 这两个现实的交织，就造成了A股特有的现象——牛短熊长。大家都在做波段——抄底的人喜欢看图，跌多了就要炒作一番，但是因为估值并不便宜，以前也没有跌透，因此拉高也拉不了多少。虽然大家口口声声说在博弈，在根据基本面行使定价权，但大家本质上只是在一个大波段里面来来回回做T。 金融市场到处都存在博弈，压制了客观研究的单向认知。 经济学家们喜欢研究趋势，喜欢预测，但却恰恰忽视了博弈的细节。因此，Taleb会说，经济学就像一颗死亡的恒星，尽管看上去仍在发光，但你知道它已经死了——经济学弄不清楚的是，博弈的作用下，群体（或者集体）行为远比个体行为更难以预料。 看起来，赚单向认知的钱，和赚双向博弈的钱，方法论是有差异的。人们可以说，中线偏重前者，短线偏重后者。但博弈是普遍存在的。正像我们在第一节中提到的，这样割裂的二分法，最应该是被质疑的——我们看到，不少短线投资者都信誓旦旦觉得自己正置身事内见证历史，做的是长期趋势，也有不少长期投资者受到短期市场情绪的影响变得短视和摇摆。 博弈比认知更难，经验和习惯往往被博弈者收割而败下阵来。 想要知道市场里有多少噪声，只要连续一年每天阅读上个星期的报纸，你就深有体会。什么又是信号？不妨观察各种流言——你就会发现，往往留言在被否定的时候，产生最大的价值。要让一个人破产，给他信息即可。 难度在于提取有效的市场指标——市场里充斥着大量诸如增长或通货膨胀之类的经济变量，但令我门惊讶的是，这些变量往往与我们所投资的具体决策回报有着很弱的相关性联系。比如，Ilmanen在2011年的统计中发现，增长预期变化与上市私募股权公司的最大绝对相关性，以及通胀预期变化与商品期货标普GSCI指数的最大绝对相关性都弱于预期。 如果我们对市场看法的解释模型太过于敏感，过度关注噪音和异常值，通常会导致额外的信息会带来较大的预测波动——尽管我们对过去的解读很好，但对预测却一塌糊涂；或者反过来走入另一个极端——我们的认知过于粗糙，解释过于简单，只抓取了宏观的特征，却很少关注到重要高频数据的影响。 在这两个倾向当中，现代社会的主要问题似乎更多来自前者——信息社会中，高维度的数据洪流制造了更多的噪声，注意力经济让我们目不暇接。 人类行为参与下，数据特点通常是肥尾的（「分形与幂律」反身性的贴现套利解释）——注入套利行为的反身作用，及博弈的行为学机制，使得金融数据的统计独立性往往非常差，市场中的个体行为信息往往很难被看做是独立的。正如Mandelbrot所观察到的，金融数据里广泛且普遍地存在着幂律，分形，自相关等奇异的数据特点。 对于肥尾变量而言，均值几乎完全由极值决定——极值往往包含了最重要的信息。这或许解释了为什么人的行为，包括投机行为，更容易受到边际变化的影响。 这里有一个通俗的比喻: 摇尾狗效应。这个效应是说，一个分布越肥，狗摇尾巴越甚，有用的统计信息就会越来越多地存在于尾部极端的情况下——而分布“身体”部分里的有用信息就越少—— 几乎变成了纯噪音。人们通常认为尾部事件和平均值在某种程度上是独立的事物，但却没有意识到，真实的数据中，平均值往往失去了传统意义，成为了尾部事件的'影子变量'。 于是，传统频率统计学派的统计学工具，在肥尾的现实下，都不能再使用了——这包括众多正态性假设的技术指标。更理想的做法是拥抱贝叶斯统计（见「贝叶斯的诅咒」偏见的胜利与因果性的破灭）——其优点是承认人们固有的观念会影响对新证据的理解，并生动地描述了人们对于世界变化所做出的反应。 我们所观察到的信息，往往远多于我们有意识进行思考的信息，我们处理信息的方式是特异性的，一般是按照规律和模式对其进行分类。当一个问题的确定性解决方案超出了我们的实际能力时，我们会采用根据经验法则的启发式方法来解决问题——这意味着，不同的人对于市场的看法也是有差异的，并形成自己的交易体系，这里没有标准答案——贝叶斯允许人们不断获取新的信息，来不断修正自己的预测。 此外，尽管经济学家对于控制经济运行的基本体系有着相当的理解，然而，经济运行中各种情况的因果关系仍然模糊不清（见「失控」物价财政理论、负利率及通胀定价，「反身之路」政策、预测和里根循环的失灵）——在经济泡沫期和经济恐慌期里，很多人为的因素都改变甚至逆转了原有的因果认知。 就连专家自身也是噪音的极大来源——古代信守道德的人往往根据信仰选择职业，而不是根据职业选择信仰——而现代的经济学专家们出于职业发展的需要，通常要表现的更加自信，不可避免的，这会带来个人偏向性的预测（见「风格之争」选美论、流动性与波动性投资）。销售行为和投机行为，所面对的风险是截然不同的。 经济学当中，人们假设所有关于未来的不确定性和风险可以被感知和量化，并希望这种期望能够影响当下和未来。我们能够预测未来吗？霍金曾回答说：答案是肯定的，也是否定的。在原则上，定律允许我们预测未来；但在实践中，通常计算都太难了。关于预测，存在一个哲学上的难题：我们能否预测不可预测的事？ 在未知面前，《苏黎世投机定律》中务实的答案更令人欣喜： 制定无法预测的未来计划是徒劳和危险的，不要被束缚在长远的投资计划里，而是针对发生的变革做出反应，让你的资本不受束缚地的自由流动，并赋予它们流动的价值。计划是秩序的错觉会伴随一生——你今天所看到的秩序，二十年后或许会失效甚至完全逆转。 在金钱的世界里，世界运行是由人的行为构成的，没人有预知的能力——没有人。为了逃避烦恼而依赖于预测的未来必将导致贫穷。成功的投机者不会针对即将发生的事情做任何行动——他们只会对正在发生的事情做出及时判断和响应。 在没有秩序的时候不要试图寻找规律——这不是说你要悲观地寻找好的投资机会，相反你要去研究感兴趣的投机渠道和对象。不要被秩序的假象催眠，仔细研究会加大你成功的几率，但却不要忽视运气所占的压倒性优势——你在研究的是混沌理论，你无法掌控随机事件及它们对你金钱的影响，保持警惕并即时做出判断，不要被自己总结的经验和规律所累。 未来仍充满机遇和风险，但非常值得去尝试——永远不要干等着，让未来从你身上碾压而过。 |
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