认识论:市场可预测么?
发布时间:2020-8-18 13:13阅读:263
如果市场不可预测,那投资就不需要研究了,不预测如何决策?难道投资是两眼一抹黑的随机游戏?
如果市场可预测,为什么没有证据表明任何大师有持续的择时能力?
市场既非完全可预测,也非完全不可预测。
你要明白市场是无数交易者通过交易自组织的结果,是有序混沌,它是分层组织的,每一层次的组织反应不同角度的信息,越细微的层次,越倾向于市场内部因素主导,越宏观的层次越倾向于反映外部环境信息,因为,市场的自组织是有目的的适应环境的。
这样就可以推论,秒级的市场状态就跟下单Flow这种微观机制直接相关,这时候基于市场微观机制的高频交易就可以显现身手,而小时级甚至日级的市场波动容纳了非常繁杂的信息,既有微观信息,也有宏观信息,还有事件信息,获取信息需要消耗能量,因此,日线级别的择时需要消耗巨大能量和资源(这里是内部信息交易者的天堂),除非你有如此强大的非公共信息,否则日线、周线择时非常不明智。
很多短线交易高手,虽然可以持续盈利,但大部分靠的是高赔率,而不是高赢率,所以无需向短线高手咨询未来是什么样子,因为他们的预测能力一般不如你撒硬币更高,但他们大多善于发现市场的主要矛盾,锁定了赔率高的交易敞口。
前几天一片文章统计了2005-2018年的A股投资,错过最高收益的10个交易日,你即使持有了14年,也仅剩下了全部收益的25%,这10个交易日谁能预测?
当然这样的例证也无法得出完全不择时的结论。
更长期的市场自组织所需要的信息量一般来源于外部宏观环境,对于国内市场,月度、季度赢率可以被宏观周期解释70%-80%左右,这是个相当舒服的赢率了,而年度上的信息反映了很多ROE、估值均值回归的特征,这也是容易被理解和掌握的信息,因此,季度上的择时是可取的。
价值投资者一般会说服投资人相信时间的价值,彻底不做择时,这种说法只能说对了一半,应该说,大部分投资者不要做日度、周度、甚至月度的择时,但是季度和年度的择时是不可能不做的,即使对于万亿规模的配置资金,季度调整也是必要的。 因此,能不能预测市场,在于你可以掌握的信息是否足够预测这个尺度上的市场自组织秩序。
这种秩序实际上就是这个尺度上的预期收益率,而认知到的是收益率的持续单方向漂移形成的趋势和它本身的风险分布,如果有其它信息来干扰,则会形成估计偏差。这就是这个时间尺度上的信噪比,时间尺度实际上是市场自组织的“规模”。
所以,下次再问市场可不可预测的问题,我的答案是:市场可预测性依赖于要预测的时间尺度和该尺度上关键信息的可得性。
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如果市场可预测,为什么没有证据表明任何大师有持续的择时能力?
市场既非完全可预测,也非完全不可预测。
你要明白市场是无数交易者通过交易自组织的结果,是有序混沌,它是分层组织的,每一层次的组织反应不同角度的信息,越细微的层次,越倾向于市场内部因素主导,越宏观的层次越倾向于反映外部环境信息,因为,市场的自组织是有目的的适应环境的。
这样就可以推论,秒级的市场状态就跟下单Flow这种微观机制直接相关,这时候基于市场微观机制的高频交易就可以显现身手,而小时级甚至日级的市场波动容纳了非常繁杂的信息,既有微观信息,也有宏观信息,还有事件信息,获取信息需要消耗能量,因此,日线级别的择时需要消耗巨大能量和资源(这里是内部信息交易者的天堂),除非你有如此强大的非公共信息,否则日线、周线择时非常不明智。
很多短线交易高手,虽然可以持续盈利,但大部分靠的是高赔率,而不是高赢率,所以无需向短线高手咨询未来是什么样子,因为他们的预测能力一般不如你撒硬币更高,但他们大多善于发现市场的主要矛盾,锁定了赔率高的交易敞口。
前几天一片文章统计了2005-2018年的A股投资,错过最高收益的10个交易日,你即使持有了14年,也仅剩下了全部收益的25%,这10个交易日谁能预测?
当然这样的例证也无法得出完全不择时的结论。
更长期的市场自组织所需要的信息量一般来源于外部宏观环境,对于国内市场,月度、季度赢率可以被宏观周期解释70%-80%左右,这是个相当舒服的赢率了,而年度上的信息反映了很多ROE、估值均值回归的特征,这也是容易被理解和掌握的信息,因此,季度上的择时是可取的。
价值投资者一般会说服投资人相信时间的价值,彻底不做择时,这种说法只能说对了一半,应该说,大部分投资者不要做日度、周度、甚至月度的择时,但是季度和年度的择时是不可能不做的,即使对于万亿规模的配置资金,季度调整也是必要的。 因此,能不能预测市场,在于你可以掌握的信息是否足够预测这个尺度上的市场自组织秩序。
这种秩序实际上就是这个尺度上的预期收益率,而认知到的是收益率的持续单方向漂移形成的趋势和它本身的风险分布,如果有其它信息来干扰,则会形成估计偏差。这就是这个时间尺度上的信噪比,时间尺度实际上是市场自组织的“规模”。
所以,下次再问市场可不可预测的问题,我的答案是:市场可预测性依赖于要预测的时间尺度和该尺度上关键信息的可得性。


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