特约 | 理论与现实的距离叫混沌

身边经济学系列（二十一）： [原文来自：www.11jj.com]

金融市场的确定性与不可测
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理论很美好，现实很骨感，甚至经常把理论碾压得骨头渣都不剩。

这位14岁入市的期货金童，凭借自己研发的一套卖出期权交易策略，从投资菜鸟摇身变成金融集团BOSS。

他撰写的著作由著名的麦格劳·希尔公司出版，是教科书般的存在。

但是——

理论与现实之间，隔着一段太漫长的混沌距离。

谈到混沌，很多人首先会想到蝴蝶效应。

但“混沌”并不起源于巴西的蝴蝶，而是来自美国麻省理工的一间实验室。

1960年开始，爱德华·洛伦兹一直在这里操作计算机连续运行气象学模型，输入实时气象监测数据，输出的结果模拟未来24小时每分钟的气象变化。 

某天，这位麻省著名宅男在实验中偷了个懒，没有输入初始数据，而是输入了上一次实验得出的数据。

他认为在一套系统中，用中途得出的数据继续实验，得出的结果应该完全一样，但答案与预期大相径庭。

天气预报测得准吗？经常是带了雨伞不下雨。

天气预报测不准吗？说好的冬天寒流夏天高温，最后都来了。

这种状态叫做——

由完全确定性系统产生，但按照时间序列的分布，又完全体现为随机。

尽可能多地覆盖各种变量，能不能穿透混沌，拉近理论与现实的距离？

事实是，量化模型输出的结果也不能次次正确。

因为模型设计者根据自己对市场的理解，为不同变量赋予了不同权重，这种主观判断可能已经改变了该变量在混沌系统中的重要性主次关系。

就像洛伦兹的那次实验一样，将过往实验得出的“精确”中间数据，作为这次实验的初始数据，从而引发了混沌结果。

量化投资垮得最惨的是长期资本公司，这家汇集了两位诺奖得主（其中一位还是布莱克-斯科尔斯定价模型创始者），以及一众华尔街精英的公司，凭借对风险敞口的精密计算，单月最大亏损曾一直控制在2.9%以内。

长期资本公司两个月连续亏损累计超过15%，模型测算的单日最大风险暴露为3500万美元，但在当年8月曾出现单日超过5亿美元的亏损。

这家被《财富》誉为全球最高IQ密度的投资公司，最终还是垮掉在混沌中。

▲ 股票市场是否具有确定性呢？

投资者经常用格雷厄姆“安全边际”理论去寻找确定的买入价格。价格跌破应有价值，就跌出了安全边际。

但这个安全边际的数值究竟是多少？似乎又变成了混沌状态。

我们可以把这个问题想象为一个钟摆：画面上只有一个钟摆，且钟摆正向一边运动。摆动极限是存在的，但如果没有明确摆动极限的位置，我们就不能确定下一刻钟摆运动的方向。

▲ 安全边际，相当于摆动极限位置。

但这种极端状态毕竟少见，当代投资实践所讲的安全边际，更多的是比较价格和未来盈利增长。

比如研报中常见“基于未来公司高增长能力，当前价格已经具有明显安全边际”诸如此类的说法。

买股票就是买未来，未来能够增厚的利润，看起来使得当前价格便宜很多。

▲ 格佬自己也说，成长股投资的理念在一定程度上类似于安全边际原则，又在一定程度上与该原则相抵触。

不仅是当前可见的报表数字，未来的盈利也是企业价值的重要来源，但市场的追捧又使得成长股价格不能得到靠谱盈利预测值的保护。

也可以这样理解：传统安全边际理论，体现了以折扣价格买入的思想，但又不等于简单的价格折扣。

现在市场流行的解释，是在没有划定极限时，就对钟摆价格移动方向做判断，将安全边际等同于一定的价格折扣。

所以，投资者经常遭遇价值已经严重“低估”，但股价仍会继续下跌。因为市场在运行到最明确的那个价格极端状态前，绝大部分时间都运行在混沌中。 

理论的小船，说翻就翻。即使航行到安全边际的港湾，也不代表就此可以高枕无忧。

与安全边际相伴一生的是分散化，组合中具有安全边际的证券越多，总体利润超过总体亏损的可能性越大。

这种分散化的考虑，又何尝不是理论大师对混沌市场的一种尊重呢。

你会用哪些理论方法帮助自己做投资决策？

市场有风险，投资需谨慎。

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