危险的量化投机潮

乔嘉

[ 虽然这些专注于追踪价格变化的模型往往看上去十分复杂和尖端，但归根结底它们都依赖这么两个价格变化理论：惯性和回归平均线 ]

潮流是一个非常有趣的东西。它随处可见且永久存在，例如曾经流行的大肥裤子、烟熏妆、越来越小的翻盖手机，和现在越来越大的触摸屏手机……每一个流行趋势的背后都有很多社会和科学原因，中国资本市场也不例外。

在投资市场发展的初期，最先激起潮流浪花的要数邮票市场。在那个刚刚改革开放的上世纪80年代，邮票可能是“粮票中国”时代唯一具有较高流通性和价格波动性的交易性“证券”了。90年代开始后，中国投资市场逐渐为股市所统治，其中又有如K线、价值投资和涨停板敢死队等诸多投资方法的小潮流。待到2007年沪指在6124点雪崩后，房地产又叱咤风云很多年，此外还有诸如股指期货、ETF套利之类的小流行不时夹杂其间。

时至今日，中国资本市场又被量化投资的潮流席卷了。其好处是成熟稳定的量化投资方法可以摒弃投资者主观意见和情绪的不稳定，从而实现更加客观和稳定的投资结果；但缺点也是显然的，就是缺失了灵活性和必要的复杂性。

我们一定要记住，任何模型都是在复制模型的制造者，如果进去的是垃圾，出来的也必定是垃圾。作为一种投资方法，今天量化投资可谓风靡中国资产管理业。从初期的ETF套利、曾经的黄金期货和延期套利，到最近的股指期货套利，一个个层出不穷的量化交易方法接踵而来。在我谈这些量化交易方法形成的原因之前，我们首先需要澄清量化投资和量化投机的区别。

量化投资或交易是指，在一个固定且较为稳定的投资策略的基础上，对这个投资策略进行自动化复制。所谓“量化”无外乎就是把这些已经成型的投资方法和策略进行详细的归纳和重复，相当于用已经成型的标准对投资进行评估和计算。

例如在很多价值投资模型中，PE（市盈率）、PB（市净率）的筛选过程一般都通过较为量化的方法进行。这种模型的量化部分主要是利用各种指标去捕捉和挖掘公司价值低估的表现。

比如，一个投资者可能会把所有股票的全部指标归纳起来，然后筛选出所有PB值低于1的股票。接下来，他可能会把初步筛出的所有股票按ROE（净资产收益率）增长率进行排名，再从中选出最好的50只股票。经过两轮的量化筛选之后，他可能还会以行业或管理层表现为主观选择条件，继续优中选优。

可以看出，这一量化分析的投资基础和假设首先是被低估的股票价格最终会向其价值靠近，其次是用以评价股票的量化指标可以反映出一个公司股价和其真实价值之间的差异。类似的量化投资方法还包括对企业债的信用分析等多个不同领域。

而与量化投资相比，当今更加流行的是量化投机，它主要依靠对资产价格变化的理解和预期而建立量化模型。之所以将它们定义为“投机”而非“投资”，是因为它只关心价格及其预期的变化，而非实体经济或企业的表现。

虽然这些专注于追踪价格变化的模型往往看上去十分复杂和尖端，但归根结底它们都依赖这么两个价格变化理论：惯性和回归平均线。

惯性就是普通投资者常说的追高和追低，它也是投机者们最为熟悉的价格变化规律。当我们预测价格的下一刻表现时，最可以期待的往往是离我们最近的刚刚过去的价格变化趋势。

也就是说，如果现在股价一直上升，那么马上实现的未来价格最有可能的变化应该仍是上升。

从市场心理的角度出发，这个结论同样有其道理：当所有的投资者都拥有相同的信息时，当大家看到别人都在购买这只股票时，很可能大家都认为别人知道的比自己多一些，所以很自然地跟随趋势一起购买这只股票。这是惯性理论一直都很见效的原因所在。

世界上有很多知名的研究都曾证明，过去几十年里，在投资期限为1至3年的条件下，如果一个投资者持续购买上一年价格增长最强的股票，同时卖空上一年价格增长最差的股票，他的收益率通常远远高于大盘的整体收益率。

但投资期限一旦超过3年，惯性就不太好用了，这时第二个价格变化理论——回归平均线开始显示出自己的魅力，它体现的其实就是中国古语说的“物极必反”。

很多研究证明，如果一个投资者购买在刚刚过去的3至5年里表现最差的股票，同时卖空在同一时期里表现最好的股票，那么他的收益就会超过其相应指数。

回归平均线规律的另一个体现在于相同的资产通常拥有一致的价格。绝大部分所谓套利的量化模型，例如ETF套利、黄金期货和延期套利、股指期货套利都是基于这个理论。

表面上看，这两点似乎都在说明，不管经济如何发展，资产价格的变化才是最为重要的因素。在世界经济增长几乎停歇、中国经济发展方向不明、各实体行业茫然挣扎、企业家热衷于摆脱实体搞金融的今天，很多投资者都慢慢地被迫走向了量化投机的道路。

要知道，这是一个十分危险的信号。因为有效的资本市场应该是对经济实体进行估值和定价的地方。如果我们都不再关心世界如何变化、经济如何发展，只是执迷于价格变化和几个本身没有意义的数字变动的话，作为市场经济核心的资本市场终将成为毁灭市场经济的导火索。