摘要

　　本文介紹 Barberis (2018) 這篇雄文，從非完全理性信念、決策偏好以及認(rèn)知限制三方面闡述了行為金融學(xué)如何影響資產(chǎn)的價(jià)格和成交量。

　　1、引言

　　前文《聽 Richard Thaler 講行為金融學(xué)的知識(shí)框架》介紹了 Barberis and Thaler (2003) 這篇雄文。該文系統(tǒng)性的說(shuō)明了行為金融學(xué)的全貌。時(shí)隔 15 年后，該文的一作、耶魯大學(xué) Nicholas Barberis 教授再次撰文(Barberis 2018)，深入闡述了行為金融學(xué)是如何影響著資產(chǎn)價(jià)格和交易量。雖然 Barberis and Thaler (2003) 也談及了行為金融學(xué)在金融市場(chǎng)中的應(yīng)用，但毫無(wú)疑問(wèn) Barberis (2018) 一文對(duì)這個(gè)問(wèn)題的剖析則更加深刻。

　　Barberis (2018) 梳理了從行為金融學(xué)出發(fā)來(lái)描述市場(chǎng)價(jià)格和交易量行為的大量數(shù)學(xué)模型，是一篇不可多得的綜述性文章。全文圍繞著傳統(tǒng)金融領(lǐng)域假設(shè)的三大要素，從行為金融學(xué)的角度“逐一擊破”，并解釋了非常豐富的市場(chǎng)行為，這些行為既包括市場(chǎng)整體行為也包括截面上的預(yù)期收益率差異。

　　Barberis (2018) 一文長(zhǎng)達(dá) 99 頁(yè)，涵蓋了數(shù)不盡的參考文獻(xiàn)。我從中提煉了其核心邏輯、繪制了下圖。

　　

　　傳統(tǒng)金融學(xué)中的兩大假設(shè)為人的理性信念(rational beliefs)以及依照預(yù)期效用(expected utility)最大化來(lái)進(jìn)行決策。前者意味著人們能夠迅速處理全部新息(innovation)并使用 Bayes 理論更新先驗(yàn)，得到純理性的后驗(yàn)信仰;后者則假設(shè)人們?cè)谕耆硇韵乱宰畲蠡A(yù)期效用為目標(biāo)來(lái)做決策。因此，我們可以從這兩大假設(shè)中引申出三個(gè)要素：

　　1. 理性信念;

　　2. 及時(shí)處理全部新息;

　　3. 完全理性的決策偏好。

　　行為金融學(xué)則對(duì)上述三個(gè)要素逐一提出了挑戰(zhàn)。對(duì)于理性信念，行為金融學(xué)認(rèn)為人們的信念并不是完全理性的，這其中的代表是(過(guò)度)外推(extrapolation)和過(guò)度自信(overconfidence);對(duì)于及時(shí)處理新息，認(rèn)知學(xué)研究表明人的大腦對(duì)信息的處理能力是有限的，存在認(rèn)知限制(cognitive limits)，因此無(wú)法對(duì)全部新息進(jìn)行及時(shí)處理;對(duì)于決策偏好，行為金融學(xué)認(rèn)為人在做決策時(shí)也難以做到完全理性 —— 比如人們會(huì)因?yàn)閱?wèn)題描述方式的差異而做出不同的決策(framing) —— 因此前景理論(prospect theory)以及模糊厭惡(ambiguity aversion)比預(yù)期效用理論能夠更好的描述人如何在不確定下做決策。

　　下文將圍繞上述三點(diǎn)簡(jiǎn)要介紹 Barberis (2018)，解釋行為金融學(xué)是如何導(dǎo)致市場(chǎng)中資產(chǎn)價(jià)格和交易量的變化。有必要指出的是，由于 Barberis (2018) 實(shí)在太長(zhǎng)，因此本文只對(duì)我認(rèn)為最重要的部分進(jìn)行介紹。

　　首先來(lái)看行為金融學(xué)的發(fā)展史。

　　2、行為金融學(xué)的發(fā)展脈絡(luò)

　　行為金融學(xué)的發(fā)展源自上世紀(jì) 80 年代。在其發(fā)展歷程中，有三大因素起到了至關(guān)重要的推動(dòng)作用：

　　1. 學(xué)者們發(fā)現(xiàn)了各種傳統(tǒng)金融學(xué)無(wú)法解釋的市場(chǎng)異象;

　　2. 有限套利理論被廣泛接受;

　　3. 心理學(xué)關(guān)于人如何進(jìn)行判斷和決策的研究獲得重大突破。

　　2.1 市場(chǎng)異象

　　上世紀(jì) 80 年代末，一些被后來(lái)認(rèn)為影響深遠(yuǎn)的文章相繼發(fā)表，這其中包括 Shiller (1981) 和 De Bondt and Thaler (1985)。按照傳統(tǒng)金融學(xué)理論，股票的價(jià)格應(yīng)該等于未來(lái)全部 cash flows 的現(xiàn)值。然而，Shiller (1981) 研究表明股價(jià)的波動(dòng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于公司未來(lái)現(xiàn)金流的波動(dòng)。另一方面，傳統(tǒng)金融學(xué)認(rèn)為收益和風(fēng)險(xiǎn)密切相關(guān)，而 De Bondt and Thaler (1985) 指出一些投資策略可以獲得風(fēng)險(xiǎn)水平無(wú)法匹配的超額收益。這些實(shí)證發(fā)現(xiàn)無(wú)疑都和傳統(tǒng)金融學(xué)理論相左。

　　2.2 有限套利

　　在行為金融學(xué)發(fā)展之初，傳統(tǒng)金融學(xué)對(duì)其最大的質(zhì)疑是如果非理性行為造成了錯(cuò)誤定價(jià)，那么它也是轉(zhuǎn)瞬即逝的，因?yàn)槔硇酝顿Y者必然會(huì)對(duì)它進(jìn)行套利，在獲得收益的同時(shí)干掉錯(cuò)誤定價(jià)。這個(gè)質(zhì)疑被稱為arbitrage critique。起初，上述批評(píng)確實(shí)阻礙這行為金融學(xué)的發(fā)展，但是這個(gè)障礙在上世紀(jì) 90 年代隨著有限套利(limits to arbitrage)的提出而被打破。

　　有限套利指出，當(dāng)錯(cuò)誤定價(jià)出現(xiàn)時(shí)，理性投資者想要利用它賺取收益時(shí)要面對(duì)以下三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)：基本面風(fēng)險(xiǎn)(fundamental risk)、噪音交易者風(fēng)險(xiǎn)(noise trader risk)以及實(shí)施成本(implementation costs)。這些風(fēng)險(xiǎn)的存在讓理性投資者無(wú)法充分套利，使得錯(cuò)誤定價(jià)無(wú)法被消除并長(zhǎng)時(shí)間存在于市場(chǎng)中。

　　2.3 心理學(xué)的發(fā)展

　　行為金融學(xué)的第三大助力源自心理學(xué)關(guān)于人如何在不確定下做決策的飛速發(fā)展。這背后的推動(dòng)者正是我們已經(jīng)再熟悉不過(guò)的兩位天才 Amos Tversky 和 Daniel Kahneman。

　　

　　為了推翻傳統(tǒng)金融學(xué)模型，僅有所謂的 empirical evidences 是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，必須要提出新的模型。對(duì)于希望定量描述人在市場(chǎng)中非理性行為的金融學(xué)者來(lái)說(shuō)，Tversky 和 Kahneman 從心理學(xué)出發(fā)對(duì) judgement and decision making 的突破性研究可謂價(jià)值連城。行為金融學(xué)的發(fā)展得益于過(guò)去 30 年來(lái)越來(lái)越多的金融學(xué)者使用心理學(xué)的發(fā)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)金融學(xué)模型的改造。

　　靠著上述三波助力，行為金融學(xué)終于“起飛”了。而今它也早已被世人接受，并在解釋資產(chǎn)價(jià)格和交易量的行為方面起到了越來(lái)越重要的作用。接下來(lái)的三小節(jié)就分別闡述行為金融學(xué)是如何對(duì)傳統(tǒng)金融學(xué)的三個(gè)要素提出挑戰(zhàn)的。

　　3、非理性信念

　　研究表明，投資者在市場(chǎng)中會(huì)表現(xiàn)出很多非理性。而這其中最重要的當(dāng)屬外推信念和過(guò)度自信。

　　3.1 外推信念

　　外推信念(extrapolative beliefs)指的是：當(dāng)人們對(duì)未來(lái)做預(yù)測(cè)的時(shí)候，其預(yù)測(cè)值通常和當(dāng)前數(shù)據(jù)正相關(guān)。外推中最典型的例子是收益率外推(return extrapolation)和基本面外推(extrapolation of fundamentals)。

　　先來(lái)看收益率外推。

　　當(dāng)人們預(yù)測(cè)股票未來(lái)的收益率(價(jià)格變化)時(shí)，總偏好給近期的收益率更高的、且大于零的權(quán)重。這意味著，如果最近股價(jià)漲的好(正收益)，人們傾向認(rèn)為它未來(lái)還會(huì)漲的更高;如果最近股價(jià)跌得多(負(fù)收益)，人們傾向認(rèn)為它在未來(lái)會(huì)繼續(xù)跌。這種集體的外推行為造成了市場(chǎng)中的以下行為：

　　1. 中期動(dòng)量(medium-term momentum)和長(zhǎng)期反轉(zhuǎn)(long-term reversal)、截面上的價(jià)值效應(yīng);

　　2. 市場(chǎng)整體(非個(gè)股)在時(shí)序上的高波動(dòng)率以及收益率在一定程度上的可預(yù)測(cè)性;

　　3. 泡沫(bubbles)。

　　關(guān)于投資者對(duì)收益率的外推，行為金融學(xué)提出了很多數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了充分的研究。舉例來(lái)說(shuō)，Barberis (2018) 給出了一個(gè)包含外推信念(非理性)投資者和基本面(理性)投資者兩類投資者的數(shù)學(xué)模型。在該模型下，資產(chǎn)的價(jià)格(下圖實(shí)線)將圍繞其內(nèi)在價(jià)值(下圖虛線)在多期時(shí)間內(nèi)波動(dòng)。

　　

　　上圖的解讀如下：假設(shè)在 t = 2 時(shí)刻出現(xiàn)了關(guān)于該股票未來(lái)現(xiàn)金流的好消息，理性投資者資金的涌入使得其股價(jià)在 t = 2 有明顯提升。對(duì)于持有外推信念的非理性投資者來(lái)說(shuō)，它們雖并沒有在 t = 2 立即采取行動(dòng)，但是通過(guò)收益率外推，他們對(duì)未來(lái)的股價(jià)更加樂觀，這導(dǎo)致這些投資者在 t = 3 買入股票并進(jìn)一步推升其價(jià)格，這個(gè)過(guò)程繼續(xù)持續(xù)到 t = 4 和 t = 5 兩個(gè)階段，但收益率的漲幅已經(jīng)逐漸減小。

　　在 t = 6，由于外推信念投資者會(huì)對(duì) t = 5 和 t = 4 賦予更高的權(quán)重而開始忽視收益率在 t = 3 或 t = 2 的情況。由于收益率的增速為負(fù)，因此他們開始感到悲觀，從而造成股價(jià)的下跌。隨著非理性外推的繼續(xù)，價(jià)格加繼續(xù)下跌。

　　從上述價(jià)格的波動(dòng)中，我們可以看到 t = 2 到 t = 5 時(shí)刻價(jià)格的持續(xù)上漲，以及 t = 6 到 t = 9 時(shí)刻的價(jià)格下跌，它們對(duì)應(yīng)著在不同市場(chǎng)中普遍存在的中期動(dòng)量和長(zhǎng)期反轉(zhuǎn)現(xiàn)象;外推交易者的行為使得資產(chǎn)的價(jià)格高于其內(nèi)在價(jià)值(overpriced)，而伴隨而來(lái)的是 t = 6 到 t = 9 的低收益率，因此 overprice 和未來(lái)低收益率正相關(guān)，這就是截面上的價(jià)值效應(yīng)。此外，如果沒有外推信念交易者，那么價(jià)格在 t = 2 對(duì)基本面信息反應(yīng)后應(yīng)該按照虛線繼續(xù)進(jìn)行，而非圖中波動(dòng)更高的實(shí)線，這意味著外推交易者的存在提高了資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)。最后，圖中價(jià)格先漲、后跌的過(guò)山車走勢(shì)也正是泡沫的要素。

　　誠(chéng)然，上述這個(gè)模型很簡(jiǎn)單，例子也很理想化。學(xué)術(shù)界對(duì)于 extrapolative beliefs 有著豐富的定量研究，提出了大量的證據(jù)來(lái)證明上述觀點(diǎn)。對(duì)個(gè)人和機(jī)構(gòu)投資者的調(diào)研數(shù)據(jù)也顯示這收益率外推是非常普遍的現(xiàn)象：受訪投資者預(yù)測(cè)未來(lái)收益率和近期收益率正相關(guān);然而實(shí)際結(jié)果表明這些投資者的平均預(yù)測(cè)和未來(lái)的真實(shí)收益率往往是負(fù)相關(guān)的，說(shuō)明外推預(yù)測(cè)是錯(cuò)誤的，而上述這種現(xiàn)象被稱為過(guò)度外推(over-extrapolation)。

　　下面來(lái)看看基本面外推。

　　具體而言，基本面外推指的是 cash flow 外推，即認(rèn)為未來(lái)現(xiàn)金流變化率和近期現(xiàn)金流變化率正相關(guān)。

　　假設(shè)近期現(xiàn)金流增長(zhǎng)，當(dāng)人們對(duì)未來(lái)現(xiàn)金流做出非理性外推時(shí)，會(huì)認(rèn)為其在未來(lái)會(huì)按之前的增速繼續(xù)增長(zhǎng)從而買入該資產(chǎn)、造成價(jià)格提升。當(dāng)未來(lái)現(xiàn)金流的增長(zhǎng)率不符合外推的預(yù)期時(shí)，他們便會(huì)非常失望以至于開始拋售資產(chǎn)、造成其價(jià)格下跌，這邊形成了一個(gè)先漲、后跌的周期。因此，和收益率外推類似，現(xiàn)金流外推也會(huì)造成中期動(dòng)量、長(zhǎng)期反轉(zhuǎn)以及截面上的價(jià)值效應(yīng)。

　　無(wú)論是收益率外推還是基本面外推，在這些行為的背后，我們關(guān)心的問(wèn)題是人們?yōu)槭裁磿?huì)非理性的外推?外推背后的最主要原因來(lái)自兩個(gè)認(rèn)知偏差：代表性偏誤(representative bias)和小數(shù)定律偏誤(law of small numbers bias)。

　　3.2 過(guò)度自信

　　第二個(gè)重要的非理性信念是過(guò)度自信(overconfidence)，包括 overprecision 和overplacement 兩個(gè)方面。

　　Overprecision 指的是人們做判斷時(shí)高估自己判斷的準(zhǔn)確性。在一項(xiàng)研究中，被試被要求估計(jì)某地區(qū)加油站的數(shù)量，并給出 90% 的置信區(qū)間。實(shí)際結(jié)果顯示，加油站個(gè)數(shù)落在這些區(qū)間內(nèi)的頻率只有 50% 左右，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于 90%，說(shuō)明被試給出的置信區(qū)間太窄，這反應(yīng)了他們對(duì)自己的估計(jì)準(zhǔn)確程度過(guò)于自信。

　　Overplacement 是說(shuō)我們總認(rèn)為自己比別人的判斷更加準(zhǔn)確。換句話說(shuō)，我們總認(rèn)為自己比別人強(qiáng)。這樣的例子也不勝枚舉。在一項(xiàng)對(duì) 600 名基金經(jīng)理的調(diào)研中，有 74% 的人認(rèn)為自己比別的基金經(jīng)理優(yōu)秀。如果人們不存在 overplacement 偏誤，那么這個(gè)比例應(yīng)該接近 50%。

　　按照傳統(tǒng)金融學(xué)來(lái)說(shuō)，如果人們完全理性，且公司未來(lái)的基本面未發(fā)生變化，那么市場(chǎng)中的成交量應(yīng)該很低，但事實(shí)卻和它背道而馳。過(guò)度自信則在很大程度上可以解釋市場(chǎng)上每天龐大的交易量。

　　假設(shè)兩個(gè)投資者對(duì)于某個(gè)資產(chǎn)持有相同的先驗(yàn)信念。當(dāng)新息出現(xiàn)后，由于他們二者對(duì)新息的處理方式不同，以及過(guò)度自信偏誤，他們會(huì)認(rèn)為自己對(duì)該資產(chǎn)未來(lái)的看法更加正確，這就導(dǎo)致了二者之間的意見不統(tǒng)一，從而造成了交易的契機(jī)。行為金融學(xué)家以過(guò)度自信為出發(fā)點(diǎn)構(gòu)建了數(shù)學(xué)模型，將超高的交易量和過(guò)度自信二者聯(lián)系起來(lái)(Eyster, Rabin, and Vayanos 2019)。

　　如果過(guò)度自信是造成超高交易量背后的原因之一，那么很自然的一個(gè)推論就是：越過(guò)度自信的人越傾向于去交易。Grinblatt and Keloharju (2009) 的研究證實(shí)了上述猜想。

　　綜上所述，人們?cè)诮鹑谑袌?chǎng)中無(wú)法做到完全理性，因此持有很多帶有偏差的信念，其中最典型的是(過(guò)度)外推和過(guò)度自信。這兩類非理性促成了在各個(gè)大類資產(chǎn)類別中都能觀察到的現(xiàn)象 —— 中期動(dòng)量、長(zhǎng)期反轉(zhuǎn)、價(jià)值溢價(jià)、以及和基本面變化不相符的高交易量等。行為金融學(xué)家使用合理的假設(shè)和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)模型證實(shí)了非理性偏差和上述價(jià)格和交易量行為之間的關(guān)聯(lián)。

　　4、決策依據(jù)

　　行為金融學(xué)對(duì)傳統(tǒng)金融學(xué)的第二個(gè)挑戰(zhàn)是認(rèn)為人在做決策時(shí)也非完全理性的。因此 expected utility 并不適用。為此，行為金融學(xué)提出了很多替代模型，這其中最有名的是 prospect theory(Kahneman and Tversky 1979、Tversky and Kahneman 1992，前景理論，也譯作展望理論)提出的 gain-loss utility。

　　Prospect theory 的核心是價(jià)值函數(shù)和權(quán)重函數(shù)。

　　

　　價(jià)值函數(shù)評(píng)價(jià)的是一個(gè)決策的結(jié)果 x 給人造成的主觀價(jià)值 v(x) 的大小。上圖說(shuō)明 v(x) 具備三個(gè)核心要素：

　　1. 結(jié)果 x —— 即得與失(gains and losses)——是相對(duì)一個(gè)給定的參考點(diǎn)而言的，而主觀價(jià)值 v(x) 是 x 的非線性函數(shù)。

　　2. 無(wú)論對(duì)于收益或者虧損，價(jià)值函數(shù)的敏感性遞減。當(dāng)結(jié)果為正收益時(shí)，價(jià)值函數(shù)為凹函數(shù);當(dāng)結(jié)果為負(fù)收益時(shí)，價(jià)值函數(shù)為凸函數(shù)。

　　3. 人們厭惡風(fēng)險(xiǎn)，虧損部分的負(fù)增長(zhǎng)快于收益部分的正增長(zhǎng)：v(x) < -v(-x)。實(shí)證研究表明，虧損帶來(lái)的痛苦是收益帶來(lái)快樂的兩倍。

　　權(quán)重函數(shù)決定某個(gè)選項(xiàng)中每個(gè)結(jié)果的權(quán)重。權(quán)重 w(p) 是結(jié)果的產(chǎn)生概率 p 的函數(shù)，但它不是概率。它衡量的是每個(gè)結(jié)果對(duì)其所在的選項(xiàng)的影響，而非僅僅是該結(jié)果發(fā)生的可能性。

　　

　　權(quán)重函數(shù)是非線性的，而且當(dāng) 0 < p < 1 時(shí)它是凸函數(shù)。這說(shuō)明結(jié)果概率的增量帶給人們的邊緣權(quán)重增量隨著概率本身的增大而增大。這可以理解為人們對(duì)確定性的一種追逐。此外，上圖中當(dāng) p 在零附近時(shí)，w(p) 顯著的大于 p，表明當(dāng)一個(gè)結(jié)果出現(xiàn)的概率非常小時(shí)，人們往往容易錯(cuò)誤地放大其發(fā)生的可能性。

　　下面我們來(lái)看看 prospect theory 如何解釋市場(chǎng)中的某些現(xiàn)象。

　　Barberis and Huang (2008) 基于 prospect theory 研究了資產(chǎn)收益率的偏度和未來(lái)預(yù)期收益率之間的負(fù)相關(guān)性：人們錯(cuò)誤放大極端事件發(fā)生的可能性，過(guò)度追逐收益率分布呈現(xiàn)右偏(lottery-like)的資產(chǎn)、推高其價(jià)格、降低其未來(lái)收益率。這正是股票截面收益率上大名鼎鼎的偏度異象。類似的，Green and Hwang (2011) 對(duì) IPO 的研究也發(fā)現(xiàn)了類似的結(jié)論。IPO 股票的收益率呈現(xiàn)出嚴(yán)重的右偏，人們?cè)诜抢硇詻Q策下對(duì)此的追蹤導(dǎo)致了這些股票未來(lái)的低收益率。

　　股票截面上的另一個(gè)異象是低異質(zhì)波動(dòng)率。Boyer, Mitton, and Vorkink (2010) 研究發(fā)現(xiàn)，時(shí)序上異質(zhì)低波動(dòng)和未來(lái)的異質(zhì)偏度存在一定的正相關(guān)性，因此根據(jù) prospect theory，異質(zhì)低波動(dòng)和未來(lái)收益率之間也存在負(fù)相關(guān)性。

　　上面這兩個(gè)例子主要源于 prospect theory 中權(quán)重函數(shù)。下面再來(lái)看看價(jià)值函數(shù)中的風(fēng)險(xiǎn)厭惡會(huì)產(chǎn)生哪些影響。在市場(chǎng)中我們都有這樣的感受，對(duì)于上漲的股票經(jīng)常拿不住、傾向于獲利后賣出;對(duì)于下跌的股票卻遲遲舍不得賣。這個(gè)現(xiàn)象也稱作處置效應(yīng)(disposition effect)，和價(jià)值函數(shù)在收益和虧損兩端的非線性凹性和凸性有關(guān)，也和人們的風(fēng)險(xiǎn)厭惡有關(guān)。Barberis and Xiong (2009) 以及 Ingersoll and Jin (2013) 的研究表明了 prospect theory 和 disposition effect 之間的關(guān)聯(lián)。

　　除了上述這些截面上的異象(偏度、異質(zhì)低波動(dòng)等)，prospect theory 也可以用來(lái)解釋市場(chǎng)整體的一些現(xiàn)象。這其中最著名的要數(shù)股權(quán)溢價(jià)之謎(Equity Premium Puzzle)。Benartzi and Thaler (1995) 使用 prospect theory 解釋了這一現(xiàn)象。投資者厭惡損失，且價(jià)值函數(shù)指出損失給人造成的效用大概是同等大小收益帶來(lái)效用的兩倍。這增大了債券這種低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的吸引力。非理性的投資者傾向于頻繁查看自己的股票是賺了還是虧了。損失厭惡 + 頻繁評(píng)估盈虧則造成了短視損失厭惡。為此，Richard Thaler 給投資者的建議是：

　　“The less attention you pay, the more money you will have.”

　　我之前在網(wǎng)上看了一個(gè)段子，和這個(gè)觀點(diǎn)如出一轍。如果對(duì)市場(chǎng)有信心，買入就一直持有，再加上定投，就是很好的出路。(當(dāng)然，這對(duì)于美股會(huì)更加行之有效。)

　　

　　在行為金融學(xué)中，決策偏好的另一個(gè)重要部分是模糊厭惡(Ambiguity Aversion)。由于篇幅原因本文不再展開討論。

　　5、認(rèn)知限制

　　最后來(lái)看看行為金融學(xué)對(duì)傳統(tǒng)金融學(xué)的第三個(gè)挑戰(zhàn) —— 認(rèn)知限制(cognitive limits)，也叫做有限理性(bounded rationality)。

　　在有限理性這個(gè)方法論中，學(xué)者們?cè)谘芯咳藗內(nèi)绾巫鼋?jīng)濟(jì)決策時(shí)，以人腦有限的處理能力為約束條件，并把它加入到較優(yōu)化問(wèn)題當(dāng)中。在這個(gè)框架下，由于認(rèn)知限制，人只能在約束下做出次優(yōu)解，而無(wú)法實(shí)現(xiàn)完全理性(無(wú)約束)下的較優(yōu)解。在這個(gè)領(lǐng)域中，最重要的兩個(gè)方面是 inattention 和categorical thinking。下面就來(lái)看看它們?nèi)绾斡绊戀Y產(chǎn)的價(jià)格。

　　5.1 Inattention

　　Inattention 我之前其實(shí)也介紹過(guò)很多次了。由于人腦對(duì)信息的分析處理能力是有限的，在任何給定的時(shí)刻，我們并不能處理所有的信息，而是偏好去應(yīng)對(duì)最顯著、最重要的信息。這里面最典型的例子要算是 PEAD。由于人們對(duì)新的基本面信息反映不足，造成價(jià)格無(wú)法迅速對(duì)其反映到位，而是會(huì)在 earnings announcement 之后繼續(xù)漂移，產(chǎn)生 PEAD。此外，利用 inattention 也可以提高動(dòng)量策略的表現(xiàn)。

　　關(guān)于上述 PEAD 問(wèn)題，學(xué)術(shù)界還有一些非常有意思的發(fā)現(xiàn)。DellaVigna and Pollet (2009) 指出如果 earnings announcement 出現(xiàn)在星期五，隨之而來(lái)的 PEAD 現(xiàn)象會(huì)更顯著。它們猜測(cè)由于星期五臨近周末，投資者的 inattention 比平時(shí)要更高，更無(wú)法對(duì) earnings 做出足夠的反映，造成 PEAD 顯著。另外，Hirshleifer, Lim, and Teoh (2009) 發(fā)現(xiàn)當(dāng)多家上市公司同時(shí)發(fā)布財(cái)報(bào)時(shí)，PEAD 也會(huì)變得顯著。這是因?yàn)橥顿Y者無(wú)法同時(shí)處理同時(shí)涌現(xiàn)的關(guān)于多家公司的大量新信息。

　　對(duì)于 inattention 的另一個(gè)代表是 DellaVigna and Pollet (2007) 這篇關(guān)于 demographic shifts 的研究。舉個(gè)例子，假如 2018 年嬰兒出生率激增，那么我們會(huì)預(yù)想到 6 年之后的 2024 年，這些幼兒對(duì)于玩具的需求將會(huì)到達(dá)頂峰、利好玩具公司。因此，如果投資者不存在 inattention，那么應(yīng)該在 2018 年就部署、增持這些玩具公司的股票，而非等到 2024 年。但事實(shí)卻非如此。DellaVigna and Pollet (2007) 的研究發(fā)現(xiàn)人們對(duì)于人口變化的相關(guān)信息是反應(yīng)不足的，他們也因而構(gòu)建了一個(gè)投資策略來(lái)利用這種定價(jià)錯(cuò)誤：當(dāng)人口變動(dòng)信息出現(xiàn)后，馬上買入會(huì)因該信息受益的公司、做空會(huì)因該信息受負(fù)面沖擊的公司，便可獲得超額收益。這證實(shí)了市場(chǎng)中存在的 inattention。

　　5.2 Categorization

　　認(rèn)知限制的第二個(gè)方面是分類思維(categorical thinking)。

　　市場(chǎng)中有成千上萬(wàn)種資產(chǎn)。為了簡(jiǎn)化思維，投資者會(huì)把他們分類，比如把股票按風(fēng)格分成價(jià)值股、成長(zhǎng)股、高質(zhì)量股、小市值股等。如此的分類讓投資者在判斷這些資產(chǎn)時(shí)，更多的考慮它們所處的類別，而非每個(gè)資產(chǎn)本身的基本面。這就造成了同類資產(chǎn)中顯著的 co-movement。對(duì)不同風(fēng)格股票的外推造成了不同風(fēng)格股票的波動(dòng)，這就形成了我們看到的風(fēng)格因子之間漲跌的差異，也由此派生出一門玄幻的配置訴求 —— 風(fēng)格因子擇時(shí)。

　　股票入選指數(shù)的成分股之后的走勢(shì)是能反映投資者的 categorical thinking。Barberis, Shleifer, and Wurgler (2005) 的研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)一只股票入選 S&P 500 指數(shù)時(shí)，它的價(jià)格開始和其他成分股一起 co-movement。如果投資者是完全理性的，這種 co-movement 發(fā)生的唯一前提應(yīng)該是該股票的基本面和其他成分股的基本面開始 co-movement，然而實(shí)際數(shù)據(jù)并不支持這種說(shuō)法。Barberis, Shleifer, and Wurgler (2005) 通過(guò)回歸分析的方法表明，categorical-based co-movement 才是上述現(xiàn)象背后的原因。

　　以上就是對(duì) cognitive limits 如何影響資產(chǎn)價(jià)格的簡(jiǎn)單介紹。

量化金融分析師(簡(jiǎn)稱AQF，Analyst of Quantitative Finance)由量化金融標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)(Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF)主考并頒證，是代表量化金融領(lǐng)域的專業(yè)水平證書。 >>>點(diǎn)擊咨詢AQF證書含金量

　　

課程適合人群：

　　金融工程/數(shù)學(xué)專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望進(jìn)一步學(xué)習(xí)Python編程以及在量化投資的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用；

　　非金融工程專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望迅速成為寬客；

　　金融相關(guān)人員，希望學(xué)習(xí)如何系統(tǒng)的做量化策略；

　　個(gè)人投資者，希望系統(tǒng)學(xué)習(xí)掌握量化投資相關(guān)的實(shí)務(wù)技能，從模型開發(fā)，回測(cè)，策略改進(jìn)，搭建穩(wěn)定的量化交易系統(tǒng)。>>>點(diǎn)擊咨詢AQF課程相關(guān)問(wèn)題

（點(diǎn)擊上圖了解課程詳情）

　　量化金融分析師AQF核心課程體系：

　　1、《量化投資基礎(chǔ)》

　　主要涵蓋了量化投資領(lǐng)域的必備知識(shí)，包括：基本面分析、技術(shù)分析、數(shù)量分析、固定收益、資產(chǎn)組合管理、權(quán)益、另類投資等內(nèi)容。

　　2、《Python語(yǔ)言編程基礎(chǔ)》

　　包含了Python環(huán)境搭建、基礎(chǔ)語(yǔ)法、變量類型、基本函數(shù)、基本語(yǔ)句、第三方庫(kù)、金融財(cái)務(wù)實(shí)例等內(nèi)容。旨在為金融財(cái)經(jīng)人提供最需要的編程方法。

　　3、《基于Python的經(jīng)典量化投資策略》

　　包含了最富盛名，最基本的量化交易思想和交易策略。例如：海龜交易模型、Logistics模型、配對(duì)交易模型、波動(dòng)擴(kuò)張模型、Alpha模型、機(jī)器學(xué)習(xí)(隨機(jī)森林模型、主成分分析)、深度學(xué)習(xí)(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))等內(nèi)容。

　　4、《量化交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)》

　　旨在學(xué)習(xí)量化交易系統(tǒng)的具體知識(shí)，包括過(guò)濾器，進(jìn)入信號(hào)，退出信號(hào)，倉(cāng)位管理等詳細(xì)內(nèi)容，并指導(dǎo)學(xué)員設(shè)計(jì)涵蓋個(gè)人交易哲學(xué)的量化交易系統(tǒng)。

　　5、《量化實(shí)盤交易》

　　旨在為解決實(shí)際量化交易策略搭建過(guò)程中的一些問(wèn)題提供較優(yōu)解決方案。 >>>點(diǎn)擊咨詢AQF相關(guān)問(wèn)題

　　

　　掌握Python及量化投資技能，我們能做什么?

1、熟悉中國(guó)主要金融市場(chǎng)及交易產(chǎn)品的交易機(jī)制；

2、熟知國(guó)內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點(diǎn)和內(nèi)在運(yùn)行機(jī)制；

3、掌握經(jīng)典量化交易策略細(xì)節(jié)及其背后的交易哲學(xué)；

4、掌握金融、編程和建模知識(shí)基礎(chǔ)，擁有量化交易實(shí)盤操作能力；

5、具備獨(dú)立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力；

6、掌握量化交易模型設(shè)計(jì)的基本框架，以及風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)組合理論的實(shí)際運(yùn)用；

7、掌握從策略思想——策略編寫——策略實(shí)現(xiàn)餓完整量化投資決策過(guò)程；具備量化投資實(shí)戰(zhàn)交易能力。

　　6、結(jié)語(yǔ)

　　在上世紀(jì) 90 年代行為金融學(xué)初露崢嶸之時(shí)，倡導(dǎo)者和反對(duì)者之間產(chǎn)生了激烈的辯論。這些辯論雖然很有趣，但卻對(duì)推動(dòng)這個(gè)學(xué)科的發(fā)展沒有什么幫助。意識(shí)到這一點(diǎn)后，兩方的學(xué)者放下敵對(duì)和口舌之爭(zhēng)，轉(zhuǎn)而專注開發(fā)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)模型，并用數(shù)據(jù)驗(yàn)證這些模型。

　　即便如此，正如所有新興學(xué)科一樣，行為金融學(xué)的發(fā)展也不無(wú)坎坷和批判。第一個(gè)批判就是 2.2 節(jié)提到的 arbitrage critique，不過(guò)它因?yàn)橛邢尢桌还プ云?。而第二個(gè)批判要嚴(yán)重的多，它被稱作 lack of discipline critique，持有該觀點(diǎn)的代表人物正是金融領(lǐng)域的巨人 —— Eugene Fama。Fama (1998) 指出，人們可以由于各種各樣的原因偏離完全理性，所以總能夠找到不同的假設(shè)解釋不同的現(xiàn)象(“30 different assumptions to explain 30 different facts”)，因此缺乏紀(jì)律性。

　　不過(guò)，后來(lái)大量的研究表明這一次 Fama 錯(cuò)了。盡管學(xué)者們確實(shí)使用了不同的假設(shè)，但行為金融學(xué)仍然能最終歸結(jié)為幾大核心模型，即前文介紹的外推、過(guò)度自信以及 prospect theory 指出的 gain-loss utility。基于以上這幾個(gè)基礎(chǔ)的心理學(xué)概念，行為金融學(xué)就能夠解釋大量市場(chǎng)中的現(xiàn)象，因此 lack of discipline critique 也站不住腳。

　　最終行為金融學(xué)的發(fā)展走上了“康莊大道”：學(xué)者們提出了很多數(shù)學(xué)模型，表明基于心理學(xué)簡(jiǎn)單假設(shè)的模型可以解釋廣泛的經(jīng)驗(yàn)事實(shí)，并且能夠做出具體的、可檢驗(yàn)的預(yù)測(cè)，而其中一些已經(jīng)在數(shù)據(jù)中得到了證實(shí)。

　　細(xì)心的小伙伴也許已經(jīng)注意到，本文涉及的參考文獻(xiàn)大多來(lái)自金融學(xué)的三大頂刊以及經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的頂級(jí)期刊，說(shuō)明行為金融學(xué)的地位也早已今非昔比。從某種程度上說(shuō)，行為金融學(xué)已經(jīng)可以宣稱成功。

　　

金程推薦： AQF培訓(xùn) AQF培訓(xùn)機(jī)構(gòu) AQF是什么意思

咨詢電話：400-700-9596

AQF考友群：760229148

　　金融寬客交流群：801860357

　　微信公眾號(hào)：量化金融分析師

　>>>返回首頁(yè)

聲明丨作者：石川，量信投資創(chuàng)始合伙人，清華大學(xué)學(xué)士、碩士，麻省理工學(xué)院博士;精通各種概率模型和統(tǒng)計(jì)方法，擅長(zhǎng)不確定性隨機(jī)系統(tǒng)的建模及優(yōu)化。