第232章：周寻的信仰：市场是概率的集合 (第1/2页)
在他的学生公寓，听一堂微观结构课
2010年3月7日，星期日，下午三点二十分。
深圳，西乡，某城中村。
陈默站在一栋七层农民房的楼下，抬头看了一眼。外墙贴着白色的瓷砖，已经泛黄，防盗窗锈迹斑斑，空调外机滴滴答答往下滴水。楼下是一家卖杂货的小店，老板娘坐在门口嗑瓜子，脚下趴着一只脏兮兮的白猫。
他低头看了看手机上周寻发的地址：西乡街道XX村XX巷7号602。
没错，就是这里。
陈默穿过狭窄的楼道，楼梯上堆满了纸箱和电动车。每一层都有四五扇门，门上贴着各种小广告：通下水道、办证、招租。他走到六楼，在602门口停下。
门是旧的防盗门，漆皮剥落，露出底下的铁锈。
他敲了三下。
里面传来脚步声，门开了。
周寻站在门口，穿着一件灰色的旧卫衣，头发有些乱，像是刚从电脑前抬起头。他看到陈默，愣了一下，然后侧身让开：“陈总，进来吧。”
陈默走进去。
这是一间大约十五平米的房间。
一张单人床，一张书桌，一把椅子，一个简易衣柜。书桌上放着两台电脑显示器，旁边堆满了书——大部分是英文的，陈默扫了一眼，看见几本《Time Series Analysis》《Advances in Financial Machine Learning》《The Concepts and Practice of Mathematical Finance》。
墙角有一个小冰箱，冰箱上放着一箱方便面。
窗户对着隔壁楼的墙，采光很差，大白天也得开着灯。
这就是周寻住的地方。
一个普林斯顿的金融数学博士，曾经在华尔街管理过上亿美元量化策略的人，现在住在月租八百的城中村里。
陈默没有说话。
周寻从唯一的椅子上拿起一堆衣服，扔到床上，示意陈默坐。他自己坐在床边。
“陈总，”他说，“地方简陋，别介意。”
陈默坐下。
“不介意。”他说，“我1992年在上海，住的是四平米的亭子间。”
周寻愣了一下，然后笑了。
“那就好。”
他从桌上拿起笔记本电脑，放在膝盖上，开机。
“陈总，”他说，“上次您问，怎么区分能力和运气。我今天给您看个东西。”
陈默点点头。
周寻打开一个程序，屏幕上出现一个空白的图表。
“我先问您一个问题。”他头也不抬地说，“您觉得，市场是可预测的吗？”
陈默想了想。
“部分可预测。”他说，“趋势、情绪、周期，都有规律。”
周寻点头，没有说话。
他开始敲键盘。
屏幕上，一条蓝色的曲线开始生成。
从左到右，缓慢地波动，有时向上，有时向下，有时横盘。有几次剧烈的拉升，有几次急骤的坠落。
三分钟后，一条完整的曲线出现在屏幕上。
周寻停下，转过来看着陈默。
“陈总，您看这条曲线，像什么？”
陈默盯着那条线。
形状很熟悉——有上升趋势，有回调，有震荡，有顶部，有底部。
像一条股票的价格走势图。
“像……一只股票。”他说。
周寻点头。
“这是用随机数生成的。”他说。
陈默愣住了。
“什么意思？”
周寻重新打开一个新窗口，让陈默看背后的代码。
“这是一个最简单的随机游走模型。”他解释，“每一步的价格变动，完全随机。有50%的概率向上走一点，50%的概率向下走一点。没有趋势，没有规律，没有任何可预测性。”
他指着屏幕上那条曲线：
“但您看，它看起来像什么？像有趋势。这一段，”他指着一次持续向上的波动，“看起来像一轮上涨行情。这一段，”他指着一次急跌，“看起来像一次崩盘。这一段，”他指着横盘区域，“看起来像震荡整理。”
他转过头，看着陈默：
“但这些，全是随机。全是偶然。全是噪声。”
陈默盯着那条曲线，久久没有说话。
他想起自己研究了二十年的那些K线图。
那些他以为的“趋势”“支撑”“阻力”“形态”。
如果一只猴子随便扔飞镖，也能画出这样的图呢？
周寻继续说：
“随机游走假说，是尤金·法玛在1970年代提出的。核心思想是：在有效市场里，价格已经反映了所有信息，未来的变动只能由新信息驱动，而新信息是不可预测的。所以价格走势，本质上是随机游走。”
他指着屏幕上那条曲线：
“这条线，就是用随机游走模型生成的。它的每一个转折，都没有任何原因。但它看起来，和真实的股票走势几乎没有区别。”
陈默沉默。
周寻又打开一个新窗口，这次是一个更复杂的程序。
“这是另一个模拟。”他说，“这次我加了一点东西。”
屏幕上出现了第二条曲线。这一次，和第一条不太一样——某些区域的波动明显更密集，某些区域更稀疏。有几次，剧烈的波动之后，紧接着又是剧烈的波动。
“这是加了‘波动率聚集’的随机游走。”周寻解释，“真实市场有一个特征：大的波动之后，往往跟着大的波动；小的波动之后，往往跟着小的波动。这不是随机的，是一种统计上显著的结构。”
他指着那些波动密集的区域：
“这就是所谓的‘波动率聚集’。它不是一个可以预测涨跌的规律，但它是一个可以预测波动强度的规律。有了这个规律，你就可以做一些事情——比如，在波动率高的区域，降低仓位；在波动率低的区域，增加仓位。”
陈默看着那条曲线，慢慢开始理解他在说什么。
“所以，”他开口，“市场不是完全随机的。它有一些……结构？”
周寻点头。
“对。”他说，“市场大部分时间是不可预测的随机游走。但在随机游走的基础上，有一些‘异象’——某些模式出现的频率，高于随机概率。”
他站起来，走到白板前——那是一块很小的白板，靠在墙上，上面还留着之前写的公式。他拿起笔，写下几个词：
动量效应
反转效应
波动率聚集
日历效应
规模效应
价值效应
“这些，”他指着这些词，“是学术界发现的、被反复验证过的市场异象。它们在统计上是显著的——也就是说，出现的概率，不是随机的。”
他放下笔，看着陈默：
“量化投资的全部逻辑，就建立在这上面。”
陈默没有说话。
周寻走回电脑前，打开第三个程序。
这一次，屏幕上出现了两条曲线。一条是真实的沪深300指数走势，另一条是他刚才生成的、加了波动率聚集的随机游走。
“您看，”他指着两条曲线的对比，“真实市场和随机游走的区别，不在于‘看起来像不像’，在于‘某些模式出现的频率’。”
他用鼠标圈出几段区域：
“这里，2006到2007年的大牛市。在随机游走里，也会出现这种持续上涨。但概率是多少？大约千分之几。”
“这里，2008年的暴跌。随机游走里也会出现，概率更低。”
“关键是——当这些低概率事件出现的频率，显著高于随机水平时，就说明背后有结构性的力量在驱动。可能是人性，可能是制度，可能是资金流动。”
他转过头，看着陈默：
“量化投资要做的，就是找到这些‘低概率但高频出现’的结构。然后，用概率优势，在大量交易中，慢慢赚钱。”
陈默看着他，很久没有说话。
他在消化这些概念。
随机游走。概率优势。统计显著。大量交易。
这些词，和他过去二十年的投资语言完全不同。
他讲的是“价值”“护城河”“管理层”“行业空间”。
周寻讲的是“分布”“期望值”“置信区间”“夏普比率”。
这是两个完全不同的世界。
但周寻接下来的话，让这两个世界产生了某种联系。
“陈总，”周寻说，“您刚才问我，市场可预测吗？我的答案是——”
他顿了顿：
“市场大部分时间，不可预测。但某些‘结构’，可以捕捉。这就像……”
他在房间里扫了一圈，最后指着窗外的雨棚：
“您看那个雨棚。您能预测每一滴雨落在雨棚上的具体位置吗？不能。因为那是随机的。”
他顿了顿：
“但您能预测，下雨的时候，雨棚上会有水滴落下来吗？能。因为那是结构——雨棚的坡度，引力的作用，这些都是确定的。”
他转回头，看着陈默：
“投资也一样。您无法预测明天大盘涨还是跌，无法预测某只股票明天是涨3%还是跌2%。但您可以找到一些‘结构’——比如，低波动率的股票长期跑赢高波动率的股票；比如，盈利超预期的公司，在财报发布后有持续的超额收益。”
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