并非有效的市场及其分析方法

（来源：沧海一土狗）

文/沧海一土狗

ps：3800字

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引子

今年上半年，市场风格剧烈分化，一方面，科技板块持续上涨，代表为科创50指数；另一方面，价值板块持续回落，代表为白酒指数。

1、科创50指数上涨62.36%

2、白酒指数回落29.33%

这一现象造就了老登和小登的对立，并引出了很多争论。在《关于消费板块背后的合成谬误》一文中，我们已经用“合成谬误”解释了这一现象：1、美伊冲突抑制总需求；2、央行降息保楼市和出口；3、主力资金防止资本市场大起大落。

不过，这个解释框架是假设市场是有效的；在这篇文章中，我们将把框架拓展到非有效市场中。

Hurst指数和并非有效的市场

首先，我们需要引入大名鼎鼎的Hurst指数，它来自于英国水文学家哈罗德-赫斯特关于“水库与河流之间的进出流量”的研究。

这个指数被用来衡量时间序列长期记忆性、趋势持续性及自相似性的统计指标，取值通常介于 0 到 1 之间，用于判断序列属于随机游走、趋势持久还是均值回归状态。‌‌

‌H = 0.5‌：序列呈‌随机游走‌（Random Walk），无长期记忆性，过去变化不影响未来，符合有效市场假说理想状态。

‌0.5 < H ≤ 1‌：序列呈‌持久性‌（Persistent），具有长记忆特征，当前趋势大概率延续（H 越接近 1，趋势惯性越强）。

‌0 ≤ H < 0.5‌：序列呈‌反持久性‌（Anti-persistent），表现为均值回归，当前趋势大概率反转（H 越接近 0，反转概率越高）。‌‌

在经典的金融学教材中，我们通常假设H=0.5，譬如，在经典的CAPM模型中（ps：无论是学校教材，还是培训教材，都是这个公式），我们假设价格无长期记忆性，即过去的状态不影响未来。

然而，在现实世界中，这个假设并不成立，贝努瓦-曼德尔布罗特在他的《市场的（错误）行为中》驳斥了“现代”金融理论，他把随机游走拓展到了有偏随机游走。

对于大部分投资者而言，并没有必要了解有偏随机游走，只需要明白两点：

一、金融市场并非有效，它的Hurst指数在大部分时间处于【0.5,1】的区间，也就是说，现实中的金融市场表现出长期记忆性；

二、H值不稳定，它会宽幅波动；

在H值的框架之下，我们有两种市场，

一、抱团市场，H值更靠近1，市场表现出更为强烈的风格分化（ps：物理学中叫模态减少）；

二、均衡市场，H值更靠近0.5，市场表现出更为强烈的轮动性（ps：物理学中叫模态增加）；

显而易见，今年上半年的市场是个“抱团市场”，H值偏高，市场表现得十分稳定、固定、粘稠，缺乏反转性。有了H值框架之后，我们就能分析市场失效的原因了。

T+20的市场

我们都知道，A股是一个T+1的市场，今天买入股票，第二天才能卖出。在这个基础之上，我们可以做一个小小的思想实验，在一个T+20的市场，资产价格该怎么运动？？

在这里，我们偷一个懒，把市场定价效率和H值建立关联——定价效率越低，H值越高。显而易见，T+20的市场的定价效率远低于T+1，因此，H(T+20)>H(T+1) 。

如上图所示，T+20市场和T+1市场有两大模式差别，

一、滞后性，T+20市场的波峰波谷总是滞后于T+1市场；

二、高波动性，T+20市场的波动性总是大于T+1市场；

那么，现实当中存在T+20的市场吗？？存在而且锁定期更长，譬如一线楼市，有两年的锁定期。

也就是说，一线楼市是一个T+730的市场。

通过H值的分析框架，我们很容易搞清楚，一线楼市缺乏定价效率，H值更高，所以，它会保持超长记忆性，上涨或下跌的趋势一旦确立，它会维持相当长的时间。

因此，绝大部分人对楼市价格模式的想象都是错的，他们误以为，楼市的波动模式很像上证指数，实则不然。

楼市的运动模式更接近于北证50，这是因为，北证50也有很多限制因素，这些限制因素会导致北证50有很高的H值。此外，在《关于股市的微观流动性结构和做市商模型》一文中，我们已经讨论过了为什么要在北证、科创这些市场做那么多限制——为了较高的波动率。

H值越高波动率越高，越有利于IPO。

事实上，不少人对本轮楼市复苏的想象是“一天涨一点，慢慢复苏”，然而，真实的情况是，挂牌量缓慢下跌，等到越过某个阈值，房价快速跳升。正是因为这个原因，我们才在4月30日提出《一线城市的房地产市场已经进入右侧，建议配置》。在这样一个缺乏定价效率的市场里，等你真实观察到广泛上涨，已经来不及了。

综上所述，只有我们进行跨市场比较，我们才会关注“市场定价效率”，才会关注H值，才会关注到市场价格对基本面的偏离程度。

H值的因子分解

如上图所示，影响H值的因子很多，包括但不限于1、锁定期τ_min；2、交易费用γ；3、行为可达性β；4、杠杆耦合系数L。

在上一段的讨论中，我们已经分析了锁定期的影响，τ_min的提高会推高H值。

关于交易费用γ，它主要影响反转盘，譬如，印花税、增值税、中介费等交易费用，γ越高，反转盘越不想进场套利，H值越高。

关于行为可达性β，它对应交易通道的顺畅程度，譬如，封控、熔断、停牌、按揭审批难度等，β越低等效阻尼越高，权威股票配资，多空杠杆，证券炒股配资，平台推荐H值越高。

关于行为可达性β，有一段十分有意思的典故，疫情封控放开前房价稳定，但是，疫情封控放开后房价快速调整。

事实上，这个现象只能从H值的角度理解，疫情封控使得楼市成交量剧烈萎缩，萎缩到正常值的十分之一甚至二十分之一。

整个市场就像被冻住了一样，定价效率η降低到一个十分离谱的程度，所以，2022年市场在反馈过去的基本面，根本来不及反馈当下的基本面（ps：譬如，租金、收入、就业等因素）。但是，2022年底，疫情彻底放开，市场成交量井喷，市场定价效率η恢复，市场终于追上了基本面，并开始反馈基本面。于是，我们观察到一线楼市的集中调整。因此，2022年底的故事告诉我们：

不能想当然地假设市场有效以及市场忠实地反馈基本面，市场往往是落后于基本面的。

关于杠杆耦合系数L，L越高，强平阈值Pc越容易被触及，负阻尼效应越强。也就是说，当市场处于下跌通道时，杠杆强平容易推高H值，让下跌趋势维持更久，超调幅度更大。

最后，影响H值的因子很多，包括但不限于以上4类，譬如，还有关键考核时点这种因子，

如上图所示，630所公布的PMI数据为50.30%，超预期了。按理说，当天应该涨价值，但是，关键考核时点的影响太大了。于是，市场推迟了一天，在71那天涨了一天价值，反馈PMI数据。

用H值视角观察现实

如上图所示，6月30日之后，创业板指陷入了调整，8个交易日回落了11.5%。旧的趋势终于发生了变化。

此外，科创50指数也表现出宽幅震荡的态势，即开始有了一定的反转性，因此，我们不难得出一个结论：市场的H值发生了显著的变化。也就是说，市场的恒常性在降低，轮动性在提高。

在这里，我们得澄清一个误区，不少老登觉得，科技股开始下跌之后，马上就要轮到自己的价值股复制科技股的故事了。实则不然。较高H值的下一站是较低的H值。在低H值的市场里，市场会有很强的轮动性，缺乏主线，四处充满了混乱。我们需要更多的时间，才有可能观察到H值重新上升，并且主线切换到价值。

下一阶段的市场，大概率没什么主线。

那么，到底是哪些因素导致630之后的H值发生突变呢？？

1、630之前，机构考核提高H值，630之后考核约束降低，H值降低；

2、630之前，主力资金减持力度较大，强化了风格，提高了H值，630之后H值降低；

3、630公布的PMI为50.30%，有利于降低H值；

4、长鑫科技将于7.16开始申购，引导科创50抱团的吸引子即将消失；

结束语

综上所述，我们就完成了对A股分析框架的拓展，既要分析基本面因素，还要分析市场定价效率因素，后者可以综合为一个指标H值。

事实上，H值背后的因子十分复杂，包括但不限于：1、锁定期τ_min；2、交易费用γ；3、行为可达性β；4、杠杆耦合系数L；5、关键时点博弈；6、监管意图；7、主力资金行为等等。

更加有趣的是，这些因子往往喜欢聚合，并形成合成谬误。也就是说，有些时候，几个因子的耦合，会导致H值不断上升，最终让市场在一段时间内彻底失效。

对于投资者而言，关注H值及其背后的因子极其重要，这是因为，你只有关注到其背后因子的变化，才有可能准确地把握拐点的位置，单纯地看基本面是远远不够的。之所以大多数人“过于左侧抄底”，就是因为他们只关注基本面，而不关注市场H值的波动。

在一个并非有效的市场中，H值分析极其关键。

最后，这套分析还能解释一个问题，为什么量化往往比人类做得更好？？这是因为量化的算法都是基于H值的（ps：虽然很多人不知道H值如何分解，但他们知道H值怎么用），H值高，就去抱团最热的板块；H值低，就去不同板块间做轮动。机器不会对基本面故事有那么多执念（ps：机器不care叙事），但是，人类会被因果所困，会被信仰所束缚，所以，有些时候，人就显得很执拗。

那么，我们人类该怎么摆脱这些束缚呢？？

1、超越，进行H值分析，分析背后的因子，并与基本面分析结合；

2、合作，参考量化资金的流向，跟随最边际的资金做仓位调整；

3、加入，直接去买那些真量化产品，让机器帮你follow市场；

ps：数据来自wind，图片来自网络

一线城市的房地产市场已经进入右侧，建议配置

元股证券:ygzq.hk

关于消费板块背后的合成谬误

关于中国大类资产的轮动顺序兼论成长牛市的下一站

关于股市的微观流动性结构和做市商模型

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《市场的（错误）行为》伯努瓦-曼德尔布洛特