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一级混沌、二级混沌和投资  

2017-02-22 17:13:02|  分类: 默认分类 |  标签: |举报 |字号 订阅

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最近在看一本几年前的畅销书叫《人类简史》,相信不少朋友比我理解该书要深刻。抛砖引玉,聊里面提到的一个概念。

我们都多少听过“混沌理论”(Chaos Theory),但我必须承认除了“地球某地的蝴蝶扇动一下翅膀,可能最终带来万里之外的飓风”这样的说法之外,我对该理论知之甚少。然而这不影响我们知道它的大意是说:从最初的一个微小变量产生出的后果,可能是非常巨大的。还请注意,这里没有说从这个微小变化到最后的结果,可不可以预测的问题。

让我们直击主题:

一级混沌:对于一项进程所做出的预测,不会影响该进程的演化。举例,我们来设计发射一枚火箭,肯定要根据各种条件比如天气、推力、火箭构造等等来预测该火箭的最终着落地点,但我们的预测本身不会影响它的着落地点。有客观的科学规律在主宰着这一切。类似的例子还有扔硬币、跳水、化学实验等等。

二级混沌:对于一项进程所做出的预测,会影响该进程的演化。举例,市场就是一种二级混沌影响下的进程,首先假设我们真的能够精准预测供给和需求,比如明天(不同于今天)的油价应当是100美元/桶;然而今天的油价是90美元一桶,那么这个所谓精确的预测会立刻被反映在价格上。今天的油价变成了100,那明天又该是多少?今天油价立刻变成100这个事实,会不会影响明天的油价?因为今天的供给和需求受到了突然变化的油价的冲击,这将如何计入明日的预测之中?还有一个类似的例子就是汽车导航软件,当某一个汽车导航软件被几乎所有司机使用的时候,它在某一时间做出的预测和推荐路线,有没有考虑到很多司机根据该路线驾驶从而造成这个路线不再是最佳路线的情况?

在投资当中,对于股价的预测,不管基于基本面或者是技术分析,应该都属于二级混沌理论的范畴。一个知名的例子就是关于波动率和股票回报率的判断以及因此带来的结果:现代金融学理论认为波动率越大的股票回报率越高,波动率越小的股票回报率越低。本来金融学通过公式和严密计算推导出来的预测和判断是充满严谨和科学性的,却因为该预测本身会影响市场进程导致了完全相反的结局。各国的交易者们依据这条判断执行策略,涌入高波动股票而抛弃低波动股票。这样的偏好使得拥挤的交易估值高,企业自身的成长无法支持这样的估值水平和期望,然而被人嫌弃的低波动股票则太过便宜,正常的盈利水平就能使得其估值水平看起来太低了。结果是这些年来高波动的股票回报率低,低波动的股票回报率高。以上所提到的证据各位可以戳这里:https://xueqiu.com/8867390119/72434471@Gyro  

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然而我们看到,在投资者发现低波动率的股票事实上带来了更好的回报时候,大家又开始涌入低波动策略,而放弃高波动策略。这样的判断也是根据过去的数据进行的,我也不怀疑有人为低波动率策略找出了合乎逻辑的理由甚至是数学推导。然而这样的预测又忘记考虑市场的二级混沌理论范畴,对于它做出的预测本身就会影响它变化的方式。

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(图片来自于:https://xueqiu.com/8867390119/72434471


因此,我想这也是为什么霍华德马克思说,预测想成功必须符合两点:第一,它要与众不同;第二,它是对的。错误的预测没有意义,但正确的预测如果和其他人一样也没有太大意义,因为众人的预期往往已经反映在了价格里,如果不是超额反映的话。作为投资者,时刻注意我们的结论和判断是否已经在价格当中是十分重要的(假如你能确信自己的判断是对的)。下一次你根据自己的实地调研发现某公司的工厂并没有年报里说的那么大,或是某公司的产品并没有在你家附近的超市上架的时候,别着急下结论。你的判断和预测是对的吗?如果是,又有谁还不知道这个信息?这项预测还没被反映在价格之中的可能性是多少?



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