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行为金融

想想看,普通人有多傻,可还有一半人更傻。

——乔治·卡林(George Carlin)

市场的历史远没有我们通常认为的那么久。例如,股票期权从1973年芝加哥期权交易所(CBOE)开市以来才在流动、透明的市场中交易。标准普尔(以下简称标普)500指数期货和期权交易也是1982年以来才有的。直到1990年才有了波动率指数(VIX),直到2004年该指数才可以交易。标普500指数成分股公司的平均寿命也只有20年左右。长期来看,价值与宏观变量有关,例如通货膨胀、货币政策、商品价格、利率和收入。而且这些变化是以月和年为单位的。更糟糕的是,它们都是相互依赖的。

因此,我们可以研究和寻找模式的历史似乎足够长,很可能并非如此(这不适用于高频交易或做市商,因为这些交易可以从基本固定的环境中收集大量数据)。对于波动率市场,我认为尽管似乎有成千上万的数据点,但实际可能只有几十个。思考市场数据的一种更好的方法可能是,观察那些出现次数很多的一小部分数据点。

对历史数据的定量分析被普遍认为比较有用,而我认为它远没有想象中的那么有用。

但有一点是不变的:人性。

智人 (我们)首次出现后的30万年来,人类的心理基本上没有改变。这意味着任何可以最终归因于心理学的效应背后都有30万年的证据。这似乎是获得清晰思路的更好的潜在来源。

心理学解释(任何事物)的问题在于它们太容易做假设了。正如棒球作家比尔·詹姆斯(Bill James)在报道中说:“20世纪的人使用心理学的方式就像他们的祖先使用巫术一样,任何你不了解的事物,都是心理学。”金融媒体总是使用这种心理学来解读当天发生的事情。当市场一直上涨时,“交易员们都很兴奋”;当市场稍微上涨时,“交易员们都谨慎乐观”,诸如此类。我尝试不要如此,但我和其他人一样,也还是会这样解读。我认为心理学可以非常有用,但我们应用时要很小心。理想情况下,我们希望有一些心理学偏差能够帮助我们发现一些有交易机会的异常情形,并且希望它们已经在与我们打算交易的环境类似的情况下测试过。

此外,交易员不是心理学家,而且阅读任何层级的行为金融学资料,从流行心理学到真正的科学期刊,可能都只会导致直觉和猜测。说良心话,交易员目前在阅读有关地缘政治或经济学的文章时会犯同样的错误。一周前,交易员可能是研究关税对大豆的影响方面的专家,一周后,他可能在谈论土耳其的利率问题。听起来知识渊博要比实际知识渊博要容易得多。交易员误用行为心理学与对宏观经济学一知半解相比,到底哪种更有用,这并不是显而易见的。明确的是,交易员也没法做得更好了。

在我向前雇主解释了这种虚无主义的观点之后,他说:“嗯,我必须做点什么。”而我们所做的正是我所说的不是很好的那些东西:应用统计数据和行为金融学。这些远非完美的工具,但它们是我们拥有的最好的工具了。它们带来的优势很小,但还是有些可取之处的。我们能知道的永远只是一小部分。赚钱不易。

行为金融学的支持者认为,各种心理偏差会导致投资者系统性地犯错,这些错误导致了市场的效率不足。行为心理学最早是在20世纪80年代应用于金融领域的,但在此之前的几十年里,心理学家一直在研究人们在不确定性条件下做决策的方式。

德国哲学家格奥尔格·黑格尔因其正题、反题、合题三位一体的理论而闻名(作为哲学家一样能成名)。正题提出后,相对立的观点便是反题。最终正题与反题中最好的观点重新组合成一个新的范式,即合题。忽略黑格尔从未谈论过这个想法的事实,这个概念对于描述理论产生的过程是非常有用的。理论提出后,找到支持该理论的证据,使之最终成为公认的正统观念。但是经过一段时间后,无论是出于理论上的原因还是新的证据的出现,一种强烈反对第一个理论的新理论将出现。争论随之而来,许多人变得更加教条主义,并坚定地站在自己的立场上,但最终,正论和反论的某些方面都将被用来建构新的正统观念。

从20世纪60年代初到80年代末,有效市场假说一直是金融理论界的主流范式。经济学家以理性的个体决策者的行为作为模型,这些决策者对所有可用信息进行了最佳利用。这就是正题。

20世纪80年代,在理性假设不成立的证据推动下,出现了另外一种观点。此外,个体错误总体上可能不会消失,人们是非理性的,这导致了市场的效率不足。行为金融学就是反题。

合题还没有到来,但是行为金融现在既不是包罗万象的原则,也不是边缘化的进展。它增加了传统经济学的内容而不是取代了传统经济学。

我们从行为金融学中学到了什么?

第一,行为金融学增加了我们对市场动态的理解。即使在理性交易员和套利者在场的情况下,非理性的干扰信息交易员也会妨碍市场效率。尽管可以通过理性预期框架证明泡沫和崩溃的存在,但行为方法给出了更合理的解释。

第二,我们现在意识到了投资者的一些偏见和系统性的错误判断。例如:

过度自信: 过度自信是对自己能力的一种不合理认知,这会导致交易员把事件结果的可能性范围缩得过窄、低估犯错的可能性、交易量过大或者调整速度过慢。

过度乐观: 过度自信缩小了预测的范围,过度乐观则会使预测的范围产生偏差,与实际相比,过度乐观的交易员总是预测有更多、更好的机会。

可得性启发法: 我们的决策基于最容易记住的数据,即使它是非典型的。这也是深虚期权合约价格过高的原因之一。人们很容易记住那些让他们获得回报的戏剧性事件,却很难记住那些没有什么波澜、期权到期后一文不值的时光。

短期思维: 这种思维显示出以牺牲长期业绩为代价而追求短期收益的非理性偏好。

损失规避: 投资者对损失的厌恶程度超过对收益的喜爱。这意味着他们会持有亏损头寸并期待反弹,即使他们的预测已被证明是错误的。

保守主义: 保守主义更新预测的速度太慢以至于没有反映出新的信息。

自我归因偏差: 这种偏差源于将成功归功于技巧,而将失败归因于运气。这使得无法进行知识的贝叶斯更新。

锚定: 预测时过多地依赖某个初始信息(锚)时,就会发生锚定。这导致交易员更新价格预测的速度太慢,因为当前价格是锚,而且看起来比它应该的价格更“正确”。

至少还有50个其他例子。

交易员试图使用这些类型的偏差来寻找具有优势的交易,结果不一。偏差如此之多,以至于几乎任何事情都可以用其中之一来解释。有时偏差之间也会存在直接冲突。例如,有时投资者反应不足,但有时他们也会反应过度。几乎所有的市场现象都发生在这两种偏差之间。这个领域的心理学家和金融理论家也不蠢,他们知道这些困难,并努力消除各种影响。这是一个相对较新的领域,期望没有任何未解决的问题是不公平和不现实的。真正的问题并不在于这个领域或者严肃的论文。问题在于流行心理学的解释以及投资者通过“偏差挖掘”来证明他们的想法。

在科学界,一个新想法被过度炒作是很普遍的,特别是那些对外行来说很有趣的想法(传统金融没那么有趣)。20世纪70年代,有许多关于突变理论的畅销书籍,这是物理学的分支,旨在解释所有突然的状态变化和相变,但事实并非如此。20世纪90年代,混沌理论几乎是可以用来解释所有事物的,包括市场动态,但事实并非如此。行为金融学因其趣味性而被过度曝光,它提供了许多违反直觉以及幸灾乐祸的故事。我们要么觉得自己比那些犯愚蠢错误的人高人一等,要么庆幸至少自己不是唯一犯这些错误的人。

人们喜欢直观的解释。我们非常需要理解事物,而行为金融学给出的答案比经典金融理论的统计要简洁得多。尽管行为金融学还没有一个合乎逻辑的市场理论,但个别案例能提供一些深刻见解,有助于揭开谜团。这使人安心,它给我们一种能掌控投资的感觉。

普罗大众对一项科学感兴趣,并不意味着这项科学是有缺陷的。比如,市面上有很多关于量子力学的流行书籍。但是,行为金融学确实存在某些较严重的问题亟待解决。

正如传统金融理论一样,行为金融学研究的是个体决策,尽管人们并不是独立于其他人做出投资决策。每个人都会受到外部因素的影响,大多数人是根据朋友的建议来选择投资的,专业人士也同样会受到社会力量的影响。在过去的30年中,市场社会学一直是活跃的研究领域,但是它尚未被整合到行为金融学中。因为行为金融学在很大程度上忽略了交易和投资的社会属性,我们对个体偏差是如何累积起来的以及它们对市场动态的实际影响一无所知。这是必要的,因为尽管我们不了解总体行为是如何产生的,但很明显,市场迎合了非理性行为,而不是根除它。例如,金融顾问、股票经纪人和其他金融中介机构的服务占美国国内生产总值的9%,尽管它们的表现几乎都被更便宜的指数基金和交易所交易基金(ETF)所超越。

此外,行为金融学在很大程度上局限于对认知错误的研究。还有许多其他类型的非理性行为会影响决策,包括情绪、睾酮水平、药物滥用和对地位的追求。

行为金融学并没有为有效市场假说提供合理的替代理论。那些关于偏差和启发的记录是人们所犯的错误,这些并不能形成理论。列举事实并不能形成理论,当然,有时在理论形成之前,观察是必要的。门捷列夫早在了解物质的原子结构之前就绘制了元素周期表,我们在了解物种经过自然选择而进化的过程之前就知道了物种的存在。尽管如此,从科学的角度,行为金融学终究需要一个统一的理论来解释当前的观察结果并做出可检验的预测。

行为金融学仍然是有帮助的。每当我们发现看起来不错的交易想法时,我们都需要问:“为什么这项交易可以留给我来做?”有时候答案很明显,做市商首先寻求的是提供流动性的对价,延迟套利适用于投资了关键技术的交易员,ETF套利适用于具有资本和法律地位从而可以成为授权参与者的交易员。但通常情况下,任何有兴趣的人都可以获取具有优势的交易。还记得那个关于经济学家的玩笑吗:“为什么有张钞票放在地上?”风险溢价通常可以通过查看历史数据来识别,但是行为金融学可以帮助识别真正的效率不足。例如,盈余公告效应可以用投资者反应不足来解释,结合历史数据让我有足够的信心相信优势是真实的。数据建议要去交易,但心理原因给出了理论上的证据。 FYGD3MV5Lq7ZV60wkY1IzRErxeF6Vz80nX+MkXRfeqXL8fwG4Q1JE5bVOY/2RKQ2

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