《系统科学通讯》新股市新探索专题

(2016年第1期)

编 者 导 语

时间:2016年3月      来源:欧亚系统科学研究会

这一期的主题是:新股市新探索。

这是个极其重要的课题,也是一个紧接我国“地气”的大问题。它不仅关联着千千万万老百姓的生计,也在很大程度上维系着国家的经济命脉。

在刚刚过去的2015年,时间定格在626日,这是我国股市最惨痛的一天,逾两千只股票疯狂跌停!沪指暴跌7.4%!深成指暴跌8.24%!创业板指暴跌8.91%!自本次股灾以来,两市流通市值累计减少了22万亿元,每位投资个体平均损失近24万元。整个股市变成了“悲惨世界”,一批批数字都沾“泪”带“血”啊!

因此,人们不禁要问:这股市里到底发生了什么,为什么会这样?

作为系统科学工作者,面对股市这样一个超级复杂的大系统,暂且把我们的视觉边界限制在股市本身上,而时序也只界定在近些年的变化上,如学界那样,称之为“新股市”。

在这里,我们将美国哥伦比亚大学Merrit B. Fox等人于去年推出的新作《新股市的认知和琐话(THE NEW STOCK MARKET: SENSE AND NONSENSE)》推介给读者,作为本期主要文献。Fox等人均为商界和和法律界谙悉金融市场运作的教授,他们在该文中的言辞极为谨慎,基本上采用分析和事例的方式论述股市的新变化和新特点,及其可能带来的正反两方面的影响。我们认为,这篇长文,值得读者认真阅读和思考。因为,对股市的认知而言,我们终归还只是个“小学生”。

对于这篇文献,我们从系统分析的角度强调该文献的若干要点及其引申出的问题:

首先,信息技术的巨大影响正在成为越来越多人的共识,这一点在股市里也一样,股市“与日新月异的信息技术交织在一起”,从而造就了“新股市超乎寻常的复杂性”。请读者要特别注意,Fox采用了“超乎寻常”这个定语。这是关于新股市,在总体上必须首先具有的认知。

其次,系统科学就是研究“关系”的学问。在新股市里关系的主体发生了很大变化,在此文献中频率最高的一个词就是“高频交易员(HFT)”。他们是最新IT技术与交易策略的结合体,把股市运作过程推向了一般人“望尘莫及”的程度。世界就是这样,站在舞台前“表演”的是一群人,而在舞台后“操控”的却是另一群人。在股市里,HFT就属于后者,而且他们的比例在不断壮大,使得股市中高频交易的比重也越来越大。不仅如此,HFT身份的多重性,加上信息不对称以及交织的博弈关系,无疑大大增加股市的复杂性。

第三,不仅如此,成批成批的交易过程在毫秒级的瞬间就得以完成,真正是“弹指间灰飞烟灭”。实际上,“弹指”的时间尺度已经是“毫秒”的数千倍了。于是乎,“时间就是金钱”这句改革金言在股市里得到了淋漓尽致地放大,其吸引力当然非常惊人。这一事实告诉我们,股市的“生命流程”实际上已进入了“微观时代”,而且进程又那么快,从而与大量外围的“宏观”要素,尤其是监控要素与“微观”并不匹配,脱节啦。于是也就在“宏观”与“微观”之间形成鸿沟,这同样增加了问题的复杂性。

第四,HFT一族的专业构成也极其特别,他们只需关注数据和算法,设定最优-最快的交易方式。至于其他金融知识几乎无关紧要。这是一种人类向“机器化”靠拢的现象。当今世界,机器智能化的本质是机器向人类靠拢,而HFT的方向却是相反,但是都共同说明了一个问题,IT技术和IA技术对人类的影响何其巨大!当下,正在进行AlphaGo与围棋高手的“人机大战”,这从另一方面表明,机器与人类“平起平坐”的时机已为时不远了。因此,若在股市里对IT技术做出某些限制(包括法律上的),这很类似于在生物领域对干细胞新技术做出的若干限制,这涉及到人类“宿命”的终极命题,来的这样快,其走向令人拭目以待。

系统科学的天然“戒律”之一就是:一定不要把视线仅仅局限于某一“子系统”,对于是复杂系统的股市更是如此。为此,复杂性理论的“身价”在金融领域迅速增大,从2008年金融危机以来尤其明显。在我们编辑这期文章过程中,正值《Science》发表了《复杂性理论和金融监管(Complexity theory and financial regulation)》一文。北师大系统科学院及时翻译了这篇文章,王有贵教授并给予精彩评点,成为本期文献另一个重要支点。该文明确指出:“复杂性模型及其成果在金融市场中的实际运用还处于初期阶段。复杂性理论最新的见解和技术已经为我们更好地监控和管理高度关联的经济金融系统提供了可能,由此使我们可以预测和应对未来的危机。”

可喜的是,本期里作为“新探索”的原创论文,很好地从正面验证了上述论断的正确性。

首先,作为人民日报海外版特约评论员、同济大学石建勋教授应约写的《IPO注册制改革与资本市场配套制度建设问题研究》一文,这是一篇针对性很强的系统性分析的好文章。就股市的结构而言,起步很晚的我国与美国这样的先行者正好相反,我们是散户占大头,机构投资者占小头,与美国正好是一种“反对称”的局面。这篇文章正是抓对了股市改革的“牛鼻子”,作者对于这一改革障碍的分析,以及把握“六大平衡”要素的看法在正在举行的两会中引起热议。

其次,中科院数学与系统科学院杨晓光研究员等人的《机构投资者对暴涨暴跌的抑制作用》一文,采用了跨度长达十年的数据,其分析结果表明,机构投资者对于股市“暴涨暴跌”都具有抑制作用,“而且,这种降低作用对于暴跌更为有力。此外机构投资者对暴涨暴跌的抑制作用,在股权结构集中、信息透明度高及市场波动率更大的股票中更为明显。”不仅如此,“研究还发现,机构投资者持有量的变化可以显著地预测股票价格暴涨、暴跌的发生。”值得特别指出的是,此文是采用实证性方法,而不是“模型”式方法。对处于应用复杂性理论初级阶段的股市来说,应该鼓励“百花齐放”。近来,在网上,在微信平台上传发一篇文章《模型行为失灵啦(Models Behaving Badly)》,作者是美国哥伦比亚大学E.Derman教授,鼓励人们在金融市场不要受模型的局限,要更大胆一点,更含混一些,更“傻帽”一些。我们进一步发现他的一些“警句”,颇具“禅味”,给人以启发:

如“Science plays against God(科学是表演给上帝看的),

Finance plays against people(金融却是表演给人们看的)”。

又如“Shadow is better(含混一点亦可佳成)”等等。

最后,广西大学复杂性科学与大数据研究所高剑波教授团队为本期提供的三篇论文,同样值得读者认真关注,它们是《基于相对熵的股市系统性风险的预警》,《基于高频交易数据相关性的探测股市羊群效应新方法》,以及《基于级联多分形的股市行为动态变化的研究》。

关于前者,人们都知道防范系统性风险是金融市场的底线,可是面对股市这样的复杂系统,却是“小曲好唱口难开”的尴尬。但是,他们勇于探索,开辟新途径,“发展了基于高频综合指数的相对熵分析的新的系统风险和政策效应的评估方法。”这个方法的优越性在于“无需假设特殊的分布模型,只需假设系统风险及政策引起的不良效应不经常发生,这就明显增大了该方法的适用范围。”他们采用上证指数的数据分析的实证表明:“相对熵的‘极值点’都很好地对应着股市后来发生的震荡性变化。”这样的好结果,应该归功于在很多非线性动力系统得以奏效的“相对熵”概念。因此,我们建议,这个新方法应该引起高层监管机构的足够关注。

关于第二篇,这是很适合我国国情的文章,因为,我国的散户多,敏感性高,信息不对称突出,羊群效应更容易引发暴涨暴跌。作者以新股市的高频交易为“切入口”,因为这更能与羊群效应的内在动力学机制相匹配,随之引入“相似度”概念,从而能够较精准地发现羊群效应。

关于第三篇,鉴于股市的非线性复杂性,分形理论成为一个重要研究工具。该篇论文尝试使用级联多分形模型研究中国沪深股市高频价格与成交量。研究结果发现,上海和深圳市场的波动率具有相似性,而且都具有稳定的动态多分形特征,并在不同区间上两市形成“相似”与“不相似”的起落。这为进一步对两市深入了解铺垫了基础。

最后,我们引用美国建国初期一位著名银行家梅耶·罗切斯尔得(A. M. Rothschild,1744-1812)曾说过这样一句话:“只要我能控制一个国家的货币发行,我不在乎谁制定法律(Give me control of a nation's money and I care not who makes the laws.)。”这句话,足以让我们认识到金融系统的极端重要性。两百多年来,这个银行家及其后代引起世人关注的话题和故事始终不断,但仁者见仁,智者见智。然而,有一条是不可否认的,那就是股市之所以如此复杂,还关联着它背后的故事。而我们这一期的边界只是“前台”而已。

正可谓:青萍飞舞股风起,岂止得失草莽间。

                              (《系统科学通讯》编辑部)

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