今年以来市场的波动率越来越小,最近甚至小到几乎没有变化。用《股票作手回忆录》里面一句有名的话来说,“市场只有一个方向,不是多头,也不是空头,而是对的方向”。那么,这个对的方向就是向右。遇到这样的情况,耐心往往是必要的,因为波动越小,每个变化中包含的噪音比例就在上升,有效信息比例在下降。依据这样不划算的信噪比作出的评估和判断,可靠性和稳健性都值得怀疑。所以我们只好离开行情,坐下来讨论一下波动率本身。

我对波动率这个话题有点兴奋,首先就是因为它赋予了从业人员一点尊严。一般来说,学术圈对于我们这些人往往比较鄙视,因为若干理论研究都在取消从业人员的价值。比如说对价格的研究,经典论文指向市场“长期有效,短期随机”的结论。这个意思很明白,既然短期市场都是白噪音,你们一天正儿八经的忙乎个啥呢,都是在跟噪音做搏斗,而长期市场自然有效嘛,买买指数基金就好,主动投资有什么用?很多从业人员,因为屁股决定脑袋的关系,只好煞费苦心地指出理论假设不成立的若干情况,为了证明自己还有点价值跟人家讨论得热火朝天,真是辛苦又被动。

但是对波动率的研究,对业界就友好多了。这个领域的领衔理论,虽然名字有点绕口(GARCH,广义自回归条件异方差模型),意思却是很清楚的,就是市场波动性呈现明显的自回归序列相关特征。换句话说,市场波动性是一段一段的,如果今天是高波动,明后天几乎也就是高波动,低波动也一样。虽然一段时间的狂野后面就会有一段时间的安静,但这段时间当中,你可以当她的性子大致是稳定的。这就和价格不一样,因为按照学术圈的意思,今天的涨跌和明天没啥关系,我们无从用今天的行为预测明天。

这个事情听起来很简单,其实在策略上很重要。因为投资策略归结起来就是两种,叫做追涨杀跌和高抛低吸。专业人员的问题是,知道什么时候该高抛低吸,什么时候该追涨杀跌。什么时候呢?很大程度上,就要观察波动性。如果市场波动性高,就容易形成趋势,即便要做价值投资,也要把容忍的区间放宽,才不至于过早出场;反过来,低波动的市场里面新的趋势信号常常有一些问题,需要相信估值系统的稳定性,耐心做一点高抛低吸。

至于说为什么波动性有时候高,有时候又变低?理论没有给我们太多指引,而在观察上往往和成交量密切相关。现象本身不难理解:波动和成交,都是不同意见在市场中形成交换的过程。如果投资者预期和定价逻辑高度一致,又没有外生的冲击,偏高的成交和偏大的价格波动,都会是很奇怪的事情。只有市场面对新的信息,或者投资者构成有变化,两者至少其一发生时,波动才会发生。而市场既然可以包罗万象,这当中的变化也就不会限于特定的几个因素。这种情况下,寻找持续、有影响力的基本面解释,反而显得繁复笨拙。前面说的成交量,也只是市场的另一个侧面,并非跳出市场本身的基本面原因。

GARCH模型后来得了诺贝尔奖,大约也是因为用简单的想法研究了一个重要的问题。实际上,自回归模型在计量经济学当中的思路,就是技术分析在市场研究中的位置。和技术分析一样,也有很多人不喜欢它,大概是因为它尽管流畅,但总有一些不好琢磨。