“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。
“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。”
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。
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
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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。
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。
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。”
“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。”
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,“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。
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。
第232章:周寻的信仰:市场是概率的集合 (第1/3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》。
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