如何在证券分析中
杜绝“伪证”?
导 读
有朋友说,程老湿你这里怎么看不到多少研报啊?我说,我很难选。既要大部分人能看懂用得上,而且研究水平至少不能比我低,确实没多少选择。
专业性太强、干的太厉害的东西,不适合大众阅读。
今天我就做个尝试,这是以前给内部研究员做培训的一篇稿子。如果大家觉得有意思希望多一些这种理论文章就给个赞,我们看看比例如何?
当然,也是让你们看看,程老湿是可以很正经的哈……
壹
就个人体会而言,有效率、有建设性的探讨,话题焦点通常既不在“主线逻辑”也不在“最终结论”本身,而在于评估体系的变量取舍与变量个体的趋势判断。
股市趋势是一个多变量系统。
巴菲特都曾经感言,千万不要让他预测指数,预测宏观经济走向,因为在他看来,他是无法得出多变量系统下的确定性答案。
因此,在同一背景条件,由于不同研究体系内选择的变量不同,投资人很可能会得出千奇百怪的判断。“完全统一,一致口径”只是偶尔发生的事情。
基于此,很多时候,没有设定范围的交流探讨都是“鸡同鸭讲”,或称为“各抒己见”。谁也无法说服谁。
这就是客观现实。
能够达成“一致性”效果不容易。
前提是参与探讨的双方都已经建立了独立的、不同的评估模型,基于某个或多个变量的评估体系。否则,“有评估体系的”通常很容易说服“没有评估体系的”。
通常,我们会看到大型策略报告的基本逻辑会从市场交投、时间周期、价格趋势、经济背景、流动性状态、政策预期六个层面进行阐述,但很少就个体变量去深度解析,为什么?
原因一:没有必要
当多个变量所处趋势在未来一段时间分布中都大概率面临着“拐点”,那么这一时间范围内会发生什么?形成拐点趋势,即便某个变量迟些反应。
事实上,所有变量都在同一时间发生趋势转化的概率并不高。
比如“政策底”,“市场底”还是“经济底”,哪一种来判断市场中期趋势?告诉大家我的答案。
从概率着眼,需要等待三个变量都进入了“转变期”,因此结论的时间范围需要能够覆盖掉“转变期”,这样概率才最大化。
我并不去猜测谁是决定因素,孰先孰后等此类问题,因为从概率上讲,这种考量方式很“吃亏”,结论的成功概率有限,常常不如抛硬币。
原因二:方便沟通
这六个变量几乎涵盖一般投资人审视市场的绝大多数角度。所以,从这六个变量阐述,大家都能够站在自己的体系中发表一些看法与见解。
每一个变量都给出了个体趋势判断,这样很容易在某一个变量的趋势判断上发现差异展开探讨。
而往往基于原因一,所以某一个变量的趋势并不重要。
举个例子:牛市来了,市场将会涨多少?
这种报告,通常都是“标题党”。从研究角度来说,就是垃圾,但从营销角度来说,却是珍宝。
人们会想知道答案,以抚平心中的不确定性带来的安全感缺失。但我相信几乎没有人可以准确把握这么多变量的趋势全过程并得出一个“大结局式”的确定性结论。
结论的正确与否,只是个概率问题,而不是需要研究的问题,它明显超出了多变量研究体系的预测范畴。
事实上,老交易员通常都会很坦然接受这种不确定性,因为这就是市场最真实的一面。靠预测才能赚钱的主观交易,显然不具有可持续性,所谓“十赌九输”。
能够通过系统分析得出的“靠谱而实际”的结论,往往只是给出一个安全边际,给出趋势变化的前提,以及即将发生变化的变量清单。
如果预测可以一直NB,投资就不再是系统性工程,而是在家躺着数钱了。反过来说,维持较高的预测成功率的秘诀,莫过于在“没谱的时候闭嘴。只讲最靠谱的结论,不发挥不推导”。
通常,我们建立的多变量评估体系,常常会遇到各个变量常常互为因果,互为掣肘。有时需要选择对冲,有时需要优选,当主动性选择掺杂到客观系统中,结论不可避免会偏向主观。
仅就前述六个变量(市场交投、时间周期、价格趋势、经济背景、流动性状态、政策预期)而言,我的经验是只收集“极端特征”,而不做趋势跟踪,以此回避过程中的变量“分歧”。在我看来,这是不得已的、稍显客观的办法。
最完美的多变量评估体系,能够客观呈现结果的前提是:尽可能“分割”变量之间的逻辑关系、线性联系。有效回避变量之间互为因果,而避免陷入逻辑圈套,即从源头避免了用得出的“果”来求证“因”,而被动出现循环崁套。
选择变量的时候,我们会发现,如果要构建一个理想中最有效的多变量评估系统,变量选取需要满足以下基本条件:
其一,基于因果关系,选取直接关联。(避免概率分布递减)
其二,基于相关关系,选取持续时间长的相关性。(避免样本不足导致偏差)
其三,要避免参数相关导致结论相关。(避免因果循环,自我求证)
如果选取的变量不能够满足上述条件的三者之一,最后构建形成的体系必然存在实证缺陷。
本文所讲内容并不深奥。所有科学家都是这样从事研究。我只是将其运用在日常的股市趋势分析中。
如果我们真的指望能够把一个多变量系统评估清楚,而不只是进行单纯的事后解释;真的指望通过探索构建一个有效的、预测概率能够超过抛硬币的多变量评估系统,那么有些事情必须要先做到。
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