地球物理学家告诉你股市为何崩盘｜BetterRead

文｜阿博

我很喜欢Why Stock Markets Crash书中这幅插图，所有影响交易员的心理和社会因素都在这里。

 “股市，疯牛，泡沫，崩溃……”看到这些词你想到了什么？是对才过去不久的千股跌停心有余悸，是交易大厅里焦灼的眼神上下翻飞的手语，还是对老生常谈的一点点不耐烦？

对于我自己来说，刚拿到此书的时候，有很大一部分是后者。先读了读前言和后记。

前言不用多说，“后记”(最后一章，这本书并无严格意义上的后记)就让人不得不怀疑。在最后一章里，作者预测2050年经济增长停滞，崩盘，人类社会出现危机。

你真的确定？

我真的不是在看圣经？

带着这样的疑虑我看了看作者的背景：地球物理学家，瑞士联邦理工学院教授，曾在加州洛杉矶分校工作。科学背景很牛，但也许这本书只是大牛物理玩腻了来金融市场玩玩票？

然而两个月的零散时间读下来，我不得不说：作者很严肃地构建了扎实的理论框架；实证检验的效果也不错。

由于背景知识储备不足，这里不能对作者的工作做出精准细致的评价，仅就我通读大概之后的想法做一点记录。

书的前半部分致力于描述股市的一些经验事实和金融学原理，比如用随机游走(random walk)模型描述股价的优点和不足，收益率肥尾(fat tail)的普遍性，动量效应(positive feedback, 或momentum)，无套利原理(no arbitrage)等等。

这些内容本身并不新奇，但作者通过新的视角审视，并以此逐步建立自己的理论框架。这其中的核心观点是：金融数据的非正态性可以用复杂系统(Complexity theory)和临界现象(critical phenomena)的理论建模。这是一个很好的新尝试，尤其当作者受过的科学训练背景无可质疑之时(本书2004年出版，虽然已不新，但我在读到这本书之前对经济物理学，Econophysics，一无所知)。

在本书的核心部分中，作者建立了关于市场“泡沫--崩盘”的“对数周期幂率模型”（Log-Periodic-Power-LawModel, LPPL）。

“泡沫--崩盘”的发生机制是：理性和非理性的投资者在市场中并存，非理性投资者呈现出羊群效应(herding)，导致了泡沫的形成。当这种因投资者扎堆形成的趋势达到某个关键点附近时，一大部分的投资者会转而形成一致的卖方头寸，引起崩盘。

崩盘在这个模型里不是一个确定的事件，而由一个概率分布描述：因此，投资者们的继续追涨是合理的，因为崩盘的风险将由价格的继续快速上涨补偿。既然崩盘只是一个概率，泡沫也就有自行消解的可能。投资者在与魔鬼赛跑。

我们需要注意模型的关键假设：市场中存在一组理性的投资者，以及另外一组非理性投资者。理性在这里的定义是：对价格形成理性预期；无套利原理成立。所谓非理性是指另一类投资者不考虑股票基本面，投资选择只取决于他周围投资者的头寸（买或卖），以及他自己的一个独立的随机决策。因为这类投资者受周围人群影响，所以他们形成的网络非常关键。在此，作者借用并扩展物理学界的Ising模型来描绘非理性投资者网络。

在最终推导出来的结果中，“幂率”描述的是价格形成泡沫的过程：崩盘的概率越大，则价格的增长速度越快（数学上，价格增长速度是崩盘概率的指数函数），以此来补偿日渐增加的崩盘风险。“对数周期”来源于对非理性投资者网络的描绘：价格的幂率加速由于非理性投资者网络的结构形成周期性的反复。

这个模型符合现实中的数据。作者对1929、1987美国的股市崩盘，香港1987、1994、1997金融危机，美国2000互联网泡沫等等做了检验。在本书之后的一些其他工作里，作者也对其他市场，例如黄金，甚至房地产做了预测(Zhou & Sornette, 2006)。近几年作者也和中国学者研究了2005-2007，2008-2009的A股市场。

从实际数据来看，模型在某些样本中的确有不错的预测能力。然而，我们对此不应太过乐观。正如题图所示，经济体中影响因素众多，拟合数据也许是因为模型正确，也许只是好运气。这也是为什么我们必须要严格观察模型基本假设的原因：那些眼花缭乱的推论都是从哪里来的？当市场数据符合模型推论时，市场的结构是否与模型的假设相差不远？如果回答是肯定的，那么我们对模型就有了更多的信心；如果回答是否定的，我们对模型的解释能力还是要多放几个问号。因此，对于本书最后一章作者所作的预测，我并无太多的信心。

 
经济学研究的一个特点，或者说困难之处，在于模型太多而可检验的太少。或者换句话说，可证伪性(falsifiability)不足。

可证伪性基本来源于两条途径：一是重复可控实验，二是作出具体的预测并用新的相关数据检验。这二者对经济学研究来说都很难。这是由经济学科本身的性质决定的，与学者是否具备科学素养关系不大。

拿泡沫来说，Tirole说理性泡沫在代际交叠模型(Overlapping Generation)中就可以存在； Scheinkman & Xiong说投资者过度自信导致了泡沫；Abreu & Brunnermeier说崩盘要求的卖方头寸需要投资者“统一”行动，而“统一”这东西发生时间的不确定性会造成泡沫的持续，即使投资者都是理性的，并且都知道存在泡沫……等等等等。

且不说泡沫的定义尚无定论，假设股票的内在价值可以准确计算，再假设泡沫已经公认存在，那么，在一个真实的市场环境下，如何解构泡沫的成份？哪一部分是上述模型所谓的“理性泡沫”，哪一部分又来源于“过度自信”，哪些又来自于羊群效应？崩盘是因为投资者内在地(endogenous)踩准了“统一”的时间点，还是来源于外部(exogenous)的某个轻微的扰动？我们如何在实际数据中检验上述模型？

学者们研制了精巧的统计模型来考察历史数据，然而市场风云变幻，变量的不可控使结果几乎不能被证伪，所以经济学里从没有一个模型真正的“死亡”。一堆又一堆的模型告诉你这个是可能的那个也是可能的，怎么玩怎么用全凭喜好造化。物理学从不惧怕模型的复杂，但用于金融市场建模，大概也跳不出这个限制。

在谷歌学术里输入书名，可以看到本书有一千多被引用次数。然而再进一步看引用本书的文章，却发现几乎都属于经济物理学界，极少经济学界文章。我大胆推测，这本书深刻影响了经济物理学界，却对传统的经济学、金融学界几乎没有多少影响（尽管有 Robert Shiller, Nassim Taleb 等人注意到这项工作）。另一方面，本书的参考文献有463篇，涵盖了经济学、金融学、物理、数学的方方面面。可见经济学虽然看不见经济物理学，作者Didier Sornette教授却并无门户之见，对金融学经济学经典文献信手拈来，对理论、数据的熟悉在全书中处处可见。求真求实，博采众长，我想作者当之无愧。

本文为英文书漂流瓶计划读后感