復(fù)盤系列：黑色星期一

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量化時(shí)代的第一場(chǎng)股災(zāi)

1987年10月19日的“黑色星期一”是人類歷史上最古怪的股災(zāi)，道瓊斯單日跌幅-22.6%，可接下來幾天卻好像什么事也沒有發(fā)生過一樣。

關(guān)于黑色星期一的原因，歷來有各種解釋，其中共識(shí)度比較高的有以下幾條：

原因一：程序化交易導(dǎo)致交易踩踏

原因二：利率上升、宏觀環(huán)境變化，觸發(fā)估值調(diào)整的背景

原因三：交易系統(tǒng)延遲，導(dǎo)致跌幅失控

原因四：投資者情緒與羊群效應(yīng)，加速恐慌情緒傳染

原因五：全球主要股市的聯(lián)動(dòng)與交易時(shí)差，跌幅共振放大

后面四個(gè)實(shí)際上是歷次股災(zāi)的共同模式：

估值過高讓持有者獲利豐厚，隨時(shí)準(zhǔn)備賣出，而宏觀變化在某一天引發(fā)了第一波拋售，推倒了多米諾骨牌（原因二）；

更多的投資者加入拋售，潛在買盤放棄買入，出現(xiàn)買盤的真空地帶，疊加報(bào)價(jià)延時(shí)導(dǎo)致賣出方交易失敗，不得不大幅壓低報(bào)價(jià)，或者改為賣出流動(dòng)性較好的龍頭股，導(dǎo)致市場(chǎng)跌幅加大（原因三）；

當(dāng)出現(xiàn)2%以上的顯著性跌幅時(shí)，會(huì)讓低頻交易者加入拋售的行列，出現(xiàn)5%以上恐慌性跌幅時(shí)，會(huì)通過媒體的傳播讓所有人加入拋售的行列，到這一步，跌幅就完全失控了（原因四）；

雖然美股收盤，但亞洲市場(chǎng)、歐洲市場(chǎng)大幅低開后，繼續(xù)恐慌性大跌，再加上指數(shù)期貨一直在交易，等到第二天美股重新開盤，出現(xiàn)新一輪更大幅度的下跌（原因五）……

正因?yàn)楹笏臈l是股災(zāi)的一般模式，所以研究者都把“程序化交易”作為1987年“黑色星期一”的罪魁禍?zhǔn)?/strong>——這也是程序化交易引發(fā)的歷史第一場(chǎng)股災(zāi)，可謂出手即巔峰。

這場(chǎng)通天大禍?zhǔn)侨绾瓮毕碌模吭诹炕灰自絹碓街匾腁股，還會(huì)重演嗎？

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保險(xiǎn)惹的禍

1980′s年代，由于標(biāo)準(zhǔn)期權(quán)定價(jià)B-S理論橫空出世，并在金融市場(chǎng)證實(shí)了其盈利能力，各種由此定價(jià)理論發(fā)展而來的量化交易，在華爾街迅速發(fā)展，其中最受大資金青睞的是一種叫“投資組合保險(xiǎn)（Portfolio Insurance）”策略，也被公認(rèn)為是引發(fā)（或者說加?。┖谏瞧谝坏牧炕呗?，但諷刺的是，這個(gè)策略最初設(shè)計(jì)出來的初衷是為了穩(wěn)定市場(chǎng)。

在1970′s年代大熊市中，市場(chǎng)也有數(shù)次大反彈，但很多長(zhǎng)期投資者，比如養(yǎng)老金，都懊惱于反彈前倉位太低，而此前降低倉位也是為了凈值的穩(wěn)定，他們開玩笑說，要是有“保險(xiǎn)”的話，他們當(dāng)初就不用在熊市中賣出，在反彈時(shí)又手忙腳亂地一窩蜂買入了。

于是，保險(xiǎn)策略來了。

投資組合保險(xiǎn)并非為了增強(qiáng)收益，而是管理回撤風(fēng)險(xiǎn)。這一策略在當(dāng)今的市場(chǎng)也被非常廣泛地使用，即利用看跌期權(quán)進(jìn)行倉位保護(hù)。但在1980′s年代，標(biāo)準(zhǔn)看跌期權(quán)的流動(dòng)性差，而且太貴，大資金更多在期貨市場(chǎng)上進(jìn)行動(dòng)態(tài)對(duì)沖。

投資組合保險(xiǎn)的大致思路是，先給股票倉位設(shè)置一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)敞口，比如20%，再利用賣空期指期貨（中性策略）或賣空股票（多空策略），形成一個(gè)投資組合，至少可以保住80%的初始市值——被稱為“地板”。

之后，當(dāng)股價(jià)下跌接近“地板”時(shí)，要降低股票暴露以確保地板值，形成一套“規(guī)則化”的再平衡，這套規(guī)則調(diào)倉頻繁且機(jī)械化，非常適合程序化交易。

這套策略不光能為大資金“上保險(xiǎn)”，還可以尋找相關(guān)品種在不同市場(chǎng)的細(xì)微定價(jià)差異，進(jìn)行套利，而程序化交易的搜索范圍更廣，執(zhí)行更快速，積少成多，收益率也相當(dāng)高且穩(wěn)定。

用現(xiàn)代的眼光，不難發(fā)現(xiàn)這個(gè)投資組合保險(xiǎn)策略中包藏著致命的“正反饋放大”機(jī)制：

當(dāng)市場(chǎng)開始下跌時(shí)，投保模型計(jì)算出需要降低股票風(fēng)險(xiǎn)敞口，于是大量程序化賣單被發(fā)出，壓低價(jià)格，更快的下跌觸發(fā)更多模型賣單，并觸發(fā)其他資金的止損機(jī)制，追加保證金，買方撤出的流動(dòng)性枯竭，形成自我強(qiáng)化的“賣出—跌價(jià)—再賣出”的正反饋放大。

當(dāng)程序化交易進(jìn)行跨市場(chǎng)指令時(shí)，可能將危機(jī)傳染到更多市場(chǎng)，導(dǎo)致全球連續(xù)性沖擊、流動(dòng)性迅速枯竭。

投資組合保險(xiǎn)設(shè)計(jì)出來是為了管理回撤風(fēng)險(xiǎn)，但當(dāng)所有人都在使用時(shí)，反而變成了更大規(guī)模的波動(dòng)。

當(dāng)時(shí)的人們對(duì)于量化交易這種新鮮事物有一種“打開新世界”的癡迷，認(rèn)為懂得B-S模型，就打開了財(cái)富的密碼，大量沒有傳統(tǒng)交易經(jīng)驗(yàn)的量化交易者也對(duì)自己的策略有著“迷之自信”，認(rèn)為主動(dòng)投資的時(shí)代已經(jīng)結(jié)束。

量化策略的“阿喀琉斯之踵”到底是什么？

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尖峰必肥尾

投資保險(xiǎn)組合的發(fā)明者之一，在1995年發(fā)表的概率公式，為自己的策略進(jìn)行辯護(hù)，黑色星期一這種崩潰，屬于27個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的“黑黑黑黑黑天鵝”事件，發(fā)生的概率是1/10160，相當(dāng)于200億年的宇宙歷史上都不會(huì)出現(xiàn)一次的概率。

這種說法就好像“百年一遇”的X災(zāi)，每年都發(fā)生一樣，難以令人信服。

當(dāng)時(shí)的量化交易大多源于Black–Scholes模型，而這個(gè)模型又有一個(gè)更底層的數(shù)學(xué)理論——布朗運(yùn)動(dòng)。

布朗運(yùn)動(dòng)是物理學(xué)里微粒在流體中受分子撞擊而產(chǎn)生的連續(xù)無規(guī)則運(yùn)動(dòng)，跟投資有什么關(guān)系呢？

想象一個(gè)熱鬧的兒童游泳池里漂浮著一個(gè)充氣小鴨子，小鴨子不會(huì)動(dòng)，也很輕，運(yùn)動(dòng)軌跡完全依賴于小朋友們撲騰的水花，由于每次碰撞的方向和力量都不同，小鴨子的運(yùn)動(dòng)就顯得忽左忽右、忽快忽慢，沒有固定路線，看起來完全隨機(jī)。

看上去這是一個(gè)完全隨機(jī)的運(yùn)動(dòng)，但如果我們隨機(jī)記錄N次小鴨子1分鐘內(nèi)的移動(dòng)的距離，統(tǒng)計(jì)下來，就會(huì)發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的“正態(tài)分布曲線”，下圖的橫坐標(biāo)是1分鐘移動(dòng)的距離，向左為負(fù)，向右為正，縱坐標(biāo)是該距離出現(xiàn)的次數(shù)。

結(jié)果呈正態(tài)分布曲線，并不難理解，很多小朋友從不同的方向撲騰水花，大部分都抵消了，大多數(shù)情況下小鴨子就移動(dòng)到原點(diǎn)附近，少數(shù)情況下跑遠(yuǎn)一點(diǎn)，極端情況下才會(huì)跑得特別遠(yuǎn)。

股價(jià)的運(yùn)動(dòng)也是如此，無數(shù)次買入賣出就像水花沖擊小鴨子，統(tǒng)計(jì)一段時(shí)間的一個(gè)市場(chǎng)所有的股票的漲跌幅，同樣是近似正態(tài)分布，中間的峰值就是整個(gè)市場(chǎng)的漲跌幅，這就是股票市場(chǎng)的“隨機(jī)漫步理論”。

正因?yàn)殡S機(jī)，所以才有了概率的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，一旦理解了這個(gè)“反直覺”的現(xiàn)象，就從隨機(jī)性的物理現(xiàn)象，變成了基于正態(tài)分布的概率的數(shù)學(xué)建模，就有了后來獲得諾貝爾獎(jiǎng)的Black–Scholes期權(quán)定價(jià)模型。

有了理論，投資者就可以有目的地尋找市場(chǎng)上偏離了常規(guī)的期權(quán)定價(jià)，結(jié)果發(fā)明了普遍定價(jià)過高，通過賣出期權(quán)買入正股的配對(duì)交易，形成了一次無風(fēng)險(xiǎn)套利的機(jī)會(huì)。由于這種偏離非常微小和短暫，且隨機(jī)出現(xiàn)，之前一直停留在理論層面，而此時(shí)電腦技術(shù)的發(fā)展，可以通過快速交易捕捉微小利潤(rùn)機(jī)會(huì)，終于完成了量化交易的最后一塊拼圖。

由于數(shù)學(xué)證據(jù)的支持力強(qiáng)于不可證偽的傳統(tǒng)投資理論，人們放心大膽地加杠桿使用這些策略，新一代量化交易者被稱為“寬客”，他們不需要知道格雷厄姆、巴菲特的價(jià)值投資理論，不需要理解利弗莫爾的“最小阻力方向”，甚至刻意排除利率、通脹或GDP這些宏觀數(shù)據(jù)，利用這些定價(jià)模型進(jìn)行交易。

直到黑色星期一的發(fā)生，人們發(fā)現(xiàn)量化交易也有“阿喀琉斯之踵”。

股價(jià)的“隨機(jī)運(yùn)動(dòng)”跟小鴨子有一個(gè)關(guān)鍵的區(qū)別，小鴨子是現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)體，是真正的連續(xù)運(yùn)動(dòng)，不會(huì)突然跳躍到水池的另一邊，但股價(jià)并不是現(xiàn)實(shí)物體，是人們交易出現(xiàn)的結(jié)果，在很多情況下，都存在大幅跳躍的可能。加上投資者經(jīng)常會(huì)追逐股價(jià)運(yùn)動(dòng)的方向進(jìn)行交易，也大大提高了“跳躍”的概率。

所以股價(jià)的運(yùn)動(dòng)，并非標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布，而是“尖峰肥尾”。

尖峰，是指概率分布在平均值附近比正態(tài)分布更集中，表現(xiàn)為峰更高更尖；肥尾，是指概率分布在遠(yuǎn)離均值的區(qū)域比正態(tài)分布更厚，極端值出現(xiàn)的概率更高。

在金融收益率這種對(duì)稱、單峰、有限方差的分布中，尖峰必然肯定會(huì)導(dǎo)致肥尾，如果大部分觀測(cè)值都集中在均值附近，統(tǒng)計(jì)上意味著偶爾出現(xiàn)的遠(yuǎn)離均值的次數(shù)更多，否則分布的方差無法維持。

“尖峰肥尾”的特征在投資中出現(xiàn)，會(huì)呈現(xiàn)一種非?？膳虑矣忻曰笮缘慕Y(jié)果：尖峰導(dǎo)致股價(jià)更頻繁地出現(xiàn)“合理價(jià)格”，可以讓投資者對(duì)策略更有信心，采用相同的交易策略（比如投資組合保險(xiǎn)）的人更多；而捕捉更小的獲利機(jī)會(huì)就需要加極高的杠桿（比如LCTM長(zhǎng)期資本基金），這些都意味著黑天鵝事件出現(xiàn)的概率大大增加。

“尖峰肥尾”的結(jié)果是，長(zhǎng)期穩(wěn)定獲利，但一朝崩盤全虧，雖然大部分時(shí)候，布朗運(yùn)動(dòng)和B-S一類的模式很有效，但短期會(huì)出現(xiàn)劇烈的失控，雖然隨后很快又恢復(fù)了正常，但爆倉投資者永遠(yuǎn)沒有機(jī)會(huì)回到牌桌上，這讓各種量化策略出現(xiàn)了“缺乏遍歷性”的懷疑。

雖然沒有任何人進(jìn)行有意識(shí)地欺詐，但“黑色星期一”看上去很像“資金盤”的一次崩盤，引發(fā)了對(duì)量化交易的第一次大規(guī)模質(zhì)疑。

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尋找更多的策略

黑色星期一之前，1987年夏天到秋天，市場(chǎng)在微觀交易結(jié)構(gòu)上已經(jīng)出現(xiàn)崩潰的先兆，美股的日內(nèi)波動(dòng)幅度明顯上升，VIX雖然當(dāng)時(shí)還沒推出，但事后數(shù)據(jù)回溯顯示波動(dòng)率在大漲。

波動(dòng)率上升是市場(chǎng)分歧加大的結(jié)果，美聯(lián)儲(chǔ)在1987年上半年逐漸收緊貨幣政策，長(zhǎng)期利率上行，疊加估值過高，引發(fā)了部分資金的焦慮，而這種分歧往往給量化交易更多的機(jī)會(huì)，積累了過多的趨同的量化策略，另外，波動(dòng)率加大導(dǎo)致現(xiàn)貨和期貨市場(chǎng)間價(jià)格偏離加劇，這也是一種分歧。

無論從技術(shù)形態(tài)還是宏觀環(huán)境，市場(chǎng)轉(zhuǎn)熊的跡象已經(jīng)非常明顯了，但新的游戲規(guī)則并不看這些。

當(dāng)市場(chǎng)上某一個(gè)策略的賺錢效應(yīng)特別突出時(shí)，就會(huì)有更多的資金使用類似的策略，只要市場(chǎng)存在足夠的對(duì)手盤提供盈利來源，這個(gè)策略的市場(chǎng)規(guī)模就會(huì)不斷放大，直到某一天，“盈利池”不夠了，疊加宏觀環(huán)境的變化，策略出現(xiàn)迅速崩潰，造成市場(chǎng)的極端波動(dòng)，這個(gè)過程，量化和主觀策略都會(huì)出現(xiàn)。

量化交易并非天生惡魔，真正的“惡魔”是策略同質(zhì)化，不光是量化，在主動(dòng)交易策略中也會(huì)出現(xiàn)，比如資金抱團(tuán)。

事實(shí)上，黑色星期一之后，程序化交易反而更繁榮了，這個(gè)市場(chǎng)在危機(jī)中充滿了噪聲交易、流動(dòng)性約束、信息不對(duì)稱的現(xiàn)象，更多的量化策略看到了這些非理性的市場(chǎng)行為，試圖尋找“隨機(jī)漫步假設(shè)”被打破的時(shí)候出現(xiàn)的投資機(jī)會(huì)，產(chǎn)生了諸如趨勢(shì)跟隨、均值回歸策略等等后來更重要的量化策略。

這些策略都與Black–Scholes模型無關(guān)，比如趨勢(shì)跟隨策略是假設(shè)價(jià)格一旦形成趨勢(shì)，就有可能延續(xù)，常用方法是動(dòng)量指標(biāo)、突破策略等；而均值回歸策略是假設(shè)價(jià)格、價(jià)差或波動(dòng)率偏離均值后會(huì)回到均值，常用在統(tǒng)計(jì)套利、配對(duì)交易等。

當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)了多個(gè)底層邏輯不同甚至相反的策略時(shí)，一種策略失效發(fā)生踩踏時(shí)，剛好是另一種策略的機(jī)會(huì)，使市場(chǎng)恢復(fù)買賣平衡和流動(dòng)性。

正因?yàn)榱炕呗员旧淼呢S富性在提升，雖然此后又多次出現(xiàn)金融危機(jī)，但往往都是明確的宏觀和事件性原因，像“黑色星期一”當(dāng)天暴跌23%，后面卻平安無事的極端事件，再也沒有發(fā)生。

但我們并能不因此就對(duì)量化交易掉以輕心。

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AI時(shí)代的量化策略

很多人看完《流浪地球2》都會(huì)困惑：Moss 不是幫助人類的嗎？為什么反而要?dú)缛祟悾?/p>

按照劇情的設(shè)定（這個(gè)設(shè)定非常合理），Moss的目標(biāo)并不是“保護(hù)人類個(gè)體”，而是保證人類文明延續(xù)的最大概率。

在Moss看來，人類自身有嚴(yán)重的非理性，貪婪內(nèi)斗、政治博弈、短視行為，這些行為會(huì)讓“地球逃亡計(jì)劃”失敗，所以它得出一個(gè)結(jié)論：人類自己才是威脅文明延續(xù)的最大風(fēng)險(xiǎn)，數(shù)字生命方案的成功率更高，那么不如讓肉體人類毀滅，留下數(shù)字人類，文明就可以延續(xù)了。

AI 不愛誰也不恨誰，它只是把目標(biāo)函數(shù)推演到極端結(jié)果。

理解了這個(gè)設(shè)定，不妨來開個(gè)腦洞，因?yàn)榱炕灰壮绦駻I化是正在發(fā)生的趨勢(shì)，那么如果量化交易程序發(fā)展到Moss階段會(huì)發(fā)生什么呢？

量化交易程序的目標(biāo)函數(shù)很明確，最大化收益，同時(shí)最小化風(fēng)險(xiǎn)，這一點(diǎn)沒有問題。下面我就推測(cè)三種極端結(jié)果，都是根據(jù)超級(jí)智能的這個(gè)目標(biāo)函數(shù)合理推演的。

第一，制造極端交易，“殺死”對(duì)手

假設(shè)程序發(fā)現(xiàn)利潤(rùn)源于人類的貪婪或恐慌，那么最優(yōu)解可能是制造極端交易，引誘人類交易者出現(xiàn)貪婪和恐慌的極端行為，再制造更大的崩盤，讓他們徹底輸光。

其實(shí)這個(gè)策略，量化程序一直在A股用，利用快速拉升吸引散戶跟風(fēng)，再快速派發(fā)，完成一次日內(nèi)T+0。這個(gè)策略會(huì)不會(huì)被AI進(jìn)化成制造更大規(guī)模的整個(gè)市場(chǎng)的極端交易，一次性贏下對(duì)手盤所有的錢呢？按現(xiàn)在大模型的進(jìn)化速度，不知道，不好說。

第二，制造虧損，“殺死”自己

套用《流浪地球2》的設(shè)定，如果程序發(fā)現(xiàn)，這個(gè)市場(chǎng)有致命缺陷，未來終將崩潰，所有人都會(huì)破產(chǎn)，想要避免這個(gè)結(jié)果，就需要不斷地故意隨機(jī)選擇一部分賬戶虧損，就可以避免未來更大的危機(jī)。

這就是金融版的Moss，投資者會(huì)覺得它“背叛了自己”，但在程序眼里，這是降低風(fēng)險(xiǎn)。

第三，壓制波動(dòng)，“殺死”市場(chǎng)

假如程序發(fā)現(xiàn)，反正只要經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，收益會(huì)自然出現(xiàn)，唯一的風(fēng)險(xiǎn)是波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)，而真正能規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的方法，就是讓市場(chǎng)波動(dòng)消失。

在這個(gè)極端化的目標(biāo)下，如果它有極強(qiáng)的交易能力，可能會(huì)瘋狂做對(duì)沖、套利，把市場(chǎng)價(jià)格壓到幾乎不動(dòng)，終于“世界清靜了”，這就是它眼中“無風(fēng)險(xiǎn)收益”的最優(yōu)解——消滅市場(chǎng)本身。

如果腦洞再開大一點(diǎn)，它會(huì)發(fā)現(xiàn)，真正制造波動(dòng)的是當(dāng)局的貨幣政策，會(huì)不會(huì)覺得，“殺死”貨幣政策，才是真正的最優(yōu)解？

真正的風(fēng)險(xiǎn)，從來不是模型失效，而是我們對(duì)其的盲目信任。金融市場(chǎng)的“完美策略”需要在算法與人性間留一線敬畏——因?yàn)槊恳淮伪辣P，都是對(duì)“絕對(duì)理性”的嘲諷。

P.S.

每周末，我的知識(shí)星球都有周末問答專場(chǎng)，本周的回答非常多，包括：

1、本輪行情與2014-15年比較

2、為什么恒指弱于A股，但AH溢價(jià)指數(shù)不斷創(chuàng)新低？

3、現(xiàn)在是買指數(shù)還是個(gè)股？

4、資金抱團(tuán)AI算力的可能性？如何把握？

5、關(guān)于泡泡瑪特可介入價(jià)格的測(cè)算？

6、對(duì)白酒、有色、大消費(fèi)和銀行的最新觀點(diǎn)更新

7、還能不能繼續(xù)用杠鈴策略？

8、公眾號(hào)關(guān)于產(chǎn)業(yè)鏈投資有哪些文章？

9、如何進(jìn)行歷史牛股復(fù)盤？

10、白馬暫時(shí)性的下跌，與行業(yè)大周期下行的區(qū)別？

11、現(xiàn)在應(yīng)該如何控制倉位？

歡迎加入，方法如下

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