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    基于博弈論論中國普通個人投資者如何在股市大盤中79.9%獲利的方法

    2020-11-16 06:59:52麻楚昆
    時代金融 2020年20期
    關鍵詞:機構投資者博弈論

    麻楚昆

    摘要:中國股市中按照基礎知識、資金實力、信息獲取渠道、決策方式等不同大致劃分為兩類投資者,分別為機構投資者與普通個人投資者。因中國股市除融券一種特殊方式之外無法進行直接做空獲利,僅能以做多的方式獲利,所以要達到獲利必須“低買高賣”。從博弈論的基礎出發(fā),進行分析求解得出機構投資者如何通過自身優(yōu)勢、量化分析與籌碼成本控制,間接調(diào)整大盤震蕩市時長,使80%的機構投資者在大盤中99.9%的概率使100%的本金均能獲得最小利潤(80%*99.9%*100%=79.9%)。并以此對普通個人投資者進行反向博弈分析,分析其如何使80%的普通個人投資者在大盤中99.9%的概率使100%的本金均能獲得最小利潤。

    關鍵詞:中國股市 ?博弈論 ?機構投資者 ?普通個人投資者 ?獲利

    一、中國股市的實質(zhì)

    中國股市的實質(zhì)主要由人物、時間、事件構成。本文將股市簡化為最基礎的要素,交易雙方按照交易的實質(zhì)來說分為買方和賣方,一方買入則需一方賣出。按照基礎知識、資金實力、信息獲取渠道、決策方式等大致劃分為兩類投資者——機構投資者投資者和普通個人投資者(假設理性經(jīng)濟人假設無效)。

    據(jù)中國證券登記結算有限公司數(shù)據(jù)統(tǒng)計,截止至2019年12月,自然人投資者數(shù)量為15,937.22萬,非自然人數(shù)量為38.02萬(持有未注銷、未休眠的A股、B股、信用賬戶、衍生品合約賬戶的一碼通賬戶數(shù)量),自然人投資者數(shù)量約達到總投資者數(shù)量的99.76%,另據(jù)2014年Deutsche Bank(德意志銀行)數(shù)據(jù)顯示中國股市66%的普通個人投資者學歷為高中及一下畢業(yè),6%的普通個人投資者為文盲,且其2017年量化策略團隊數(shù)據(jù)顯示,A股普通個人投資者主導的小規(guī)模交易數(shù)量占市場所有交易數(shù)量約74%①。由此可知中國股市中大多數(shù)交易有普通個人投資者與普通個人投資者之間進行完成。但因中國股市中普通個人投資者其資金實力、基礎知識、信息獲取渠道、決策方式、個人情緒狀態(tài)等方式,大多數(shù)決策不是由理性狀態(tài)下進行完成,導致近80%的普通個人投資者中長期為浮虧狀態(tài),而近80%的機構投資者中長期為浮盈狀態(tài)(因無具體數(shù)據(jù)來源,由Paretos principle帕累托法則和美國證券市場的基本形態(tài)與其獲利投資者推理而來)。

    由于中國股市政策原因,除融券一種特殊方式以外,無直接做空方式,無法通過做空股價獲得利潤。僅能通過抬升股價進行獲利。對此獲利方式的實質(zhì)為“低買高賣”,則投資者需從低價進行購買籌碼,通過長時間的籌碼積累,再進行抬升,最后出貨進行套利。而80%的普通個人投資者因資金實力不足,無法進行長時間籌碼收集。且市場中投資者進行交易必須有買方與賣方,中長期結果為80%的機構投資者由低位價格從普通個人投資者手中進行買入證券,并在中高位價格出售給普通個人投資者。

    中國股票市場不服從半強、強有效市場假設,即市場價格表達的信息是不完全的,無法從市場價格中獲得全部的信息。市場行情由形態(tài)分為震蕩市、上升單邊市與下降單邊市。由于機構職位部分劃分明確,擁有量化分析投資技術(例:60分鐘趨勢線接觸120日線,進行買入操作),同時存在多種風險管理措施,導致80%的機構對于大盤(本文中的大盤以滬深A股指數(shù)、深證A股指數(shù)為例)指數(shù)的操作近似相同,這也導致了機構在普通無重大利好、利空政策消息時,做到低價買入,高價賣出,間接調(diào)整震蕩市的時長。這就可以做使80%的機構,在99.9%的概率下使100%的本金均能獲得最小利潤。

    二、中國股市交易的博弈論基礎

    從經(jīng)濟學的角度看,中國股市的交易過程,由于80%的普通個人投資者與普通個人投資者之間進行交易中無法使大盤達到波段上升或下降,而80%機構投資者與機構投資者之間進行交易因量化分析與部門管理控制及巨額資金的存在,其投資決策在大盤中大致相似。所以可以合理假設博弈參與人(players)雙方劃分為機構投資者與普通個人投資者。

    機構投資者與普通個人投資者進行博弈,策略(strategies)是80%的機構投資者如何使普通個人投資者能在低位交出籌碼,且在中高位能買回籌碼,并使普通股個人投資者在中長期虧損以后,仍愿意繼續(xù)參與此博弈。通過Skinner box(斯金納箱)的實驗表明,在賭博中,隨機概率性的獎賞能使人們有更高的參與意愿,且80%的普通個人投資者有過度自信偏見,導致其個人買入股票以后對股票上漲的概率會有大幅度提升的偏見,因此此博弈可以合理假設為多重重復博弈。

    參與人雙方利益(profit)均為獲得利潤。

    三、中國股市交易博弈模型

    (一)模型的基本假設條件

    便于模型的計算和驗證,從此處開始,不再以Paretos principle帕累托法為準,假設100%的普通個人投資者與機構投資者分別擁有各自性質(zhì)。

    ①假設普通個人投資者不符合理性經(jīng)濟人假設(根據(jù)行為經(jīng)濟學理論,普通個人投資者對于相同收益和損失的喜好與厭惡程度不一,且擁有過度自信偏見,導致其不構成理性經(jīng)濟人),且市場屬于不完全市場,市場價格表達的信息是不完全的,無法從市場價格中獲得全部的信息。

    ②假設博弈為重復多重博弈,假設重復時間T→∞(不存在僅交易一次的投資者,因為隨機概率性獎賞的存在)。

    ③震蕩與拉升的區(qū)別使用江恩45°角度線與多頭排列組合(5日線>10日線>20日線,以較大周期為主要趨勢)為基準,以上證A股與深證A股大盤指數(shù)為基準。重大利好消息后,大盤走勢為上升單邊市,重大利空消息后,大盤走勢為下降單邊市(實際市場的表現(xiàn)也如此),且機構無法控制重大利好、利空消息放出后的大盤走勢和時間長短,僅能通過資金優(yōu)勢、信息渠道優(yōu)勢間接調(diào)整震蕩市上漲或下跌時間,而普通個人投資無法間接調(diào)整任何時間的長短,只能作為時間被動接受者。

    ④設決策參與者為Si,決策者所有可能的策略集合為Si{T,D},決策者選擇的策略為Ui(Si)。

    ⑤遵循交易基本原則,一方買入,則有一方賣出,重復博弈為零和博弈。

    ⑥將其他因素通過多學科結合的方式,利用聯(lián)合起來所產(chǎn)生的“l(fā)ollapalooza(出類拔萃的事物)效應②”綜合入博弈利益賦值或省略此略為無關要素。

    (二)模型的建立

    基于市場博弈參與者劃分,將博弈雙方劃分為機構(SH)與普通個人投資者(SP),根據(jù)投資者基礎知識、資金實力、信息獲取渠道、個人心態(tài)等方面進行考慮,在基礎維度Zi{買,賣}中進行第一次初始博弈。給予SH和SP相應條件下利益的假設賦值(賦值僅為大致程度相同收益的程度賦值),如表3-1所示(+1表示100%的本金均能獲得最小利潤,+2表示100%的本金均能獲得超額利潤,-1表示100%的本金均有最小虧損,-2表示100%的本金均有超額虧損)。

    在第一次基礎博弈中,存在UH(SH)>UH(SH),則說明機構存在最優(yōu)策略,最優(yōu)策略為SH{u}。但根據(jù)市場假設,一方買入,則有一方賣出。長期來看,市場無法做到SH與SP同時拉升。若有一方拉升,也就是買入,則另一方因兌現(xiàn)需求或其他心理因素會導致其拋盤,也就是賣出,完成交易。

    同理可知,因為市場交易的雙邊交易性質(zhì),模型中SH與SP同時拋盤的情況也不存在。則模型中僅剩下兩種情況,分別為SH{s}、SP{u}與SH{u}、SP{s}。下面我們對于此兩種情況加入維度Z2{大盤上漲,大盤下跌}再進行分析。Z2{大盤上漲}的情況下,SH擁有策略SH{u,s},SP擁有策略SP{U,S},但雙方無法同時選擇u或s。Z2{大盤下跌}的情況同理,所以現(xiàn)模型僅有四種利益策略,分別用下標2,3,4,5表示。給予SH和SP相應條件下利益的賦值(賦值僅為大致程度相同收益的程度賦值),如表3-2所示(+1表示100%的本金均能獲得最小利潤,+2表示100%的本金均能獲得超額利潤,-1表示100%的本金均有最小虧損,-2表示100%的本金均有超額虧損)。

    加入Z2{大盤上漲,大盤下跌}因素后,因為宏觀市場政策、國際局勢的影響導致的極端上漲、下跌因素,通過下標2,5的策略進行表示,分別表示為市場在利多消息放出后大盤上漲,上漲角度平均線超過江恩45°角度線且多頭排列組合出現(xiàn);市場在利空消息放出后大盤下跌,下跌角度平均線超過江恩45°角度線且空頭排列組合出現(xiàn)。模型中存在最優(yōu)策略,但因假設③機構實力因素無法操作重大消息下的大盤,無法自主選擇最優(yōu)策略。則要使機構具有可操作性,模型中加入時間變量,假設時間總額為固定數(shù)值,加權取值為[0,1],則T=t2+t3+t4+t5=1作為外生可控變量。SH的收益期望模型為EH(SH)=s2*t2+u3*t3+s4*t4+u5*t5,SP的收益期望模型為EP(SP)=u2*t2+s3*t3+u4*t4+s5*t5。則SH要使收益期望EH最大,則需使s2最大,t2時間最長,使u5最小,t5時間最短;SP要使收益期望EP最大,則需使u2最大,t2時間最長,使s5最小,t5時間最短。但長期經(jīng)濟模型與零和博弈中,無法使博弈雙方同時獲得利益,且進行反向博弈,則機構不能控制t2的時間使得t2時間最長,因此機構選擇次優(yōu)策略使u3、s4最大,t3與t4的總和最大。

    (三)模型的分析

    模型已知T=t2+t3+t4+t5=1,有且僅有機構能間接調(diào)整時間t3、t4的長短,不能間接調(diào)整t2、t5的長短,則SH的收益期望模型代入數(shù)值為EH(SH)=2*t2+t3+t4+t5。1,MAX{t2+t4,t2},且t2≠0、t5≠0,則表示機構100%的本金均能獲得最小利潤。聯(lián)立方程可得:

    也就是說,當時,普通個人投資者在99%的概率下使100%的本金將有最小額的損失。

    當時,普通個人投資者在99%的概率下使100%的本金將有超額的損失。

    對于與的模型中,若系數(shù)的絕對值始終大于,系數(shù)的絕對值始終大于,且系數(shù)符號不改變的情況下,模型在80%的概率下具有普遍有效性。

    所以模型總體分析79.9%的機構投資者如何在中國股市中大盤獲利,與分析79.9%的普通個人投資者如何在中國股市中大盤虧損。

    五、普通個人投資者79.9%獲利的方法

    當中國股市大盤無政策宏觀調(diào)控、國際形勢等重大影響因素出現(xiàn)時,導致無、時間段,機構投資者則可以通過資金優(yōu)勢、信息渠道優(yōu)勢等,間接調(diào)整使、的時間加長,則可使80%的機構投資者在99%的概率下使100%的本金獲得最小額利潤收益。例如:進行長時間的緩慢拉升洗盤震蕩市,與上市公司勾結在特定時間發(fā)布利多、利空消息等。而、的時間加長也將導致80%普通個人投資者在99%的概率下100%的本金將有最小額度的損失。

    當中國股市大盤有政策宏觀調(diào)控、國際形勢等影響發(fā)生時,導致、時間段出現(xiàn)的時候,若為利多政策,則慢速進行高角度線高位拋盤,盡可能利用消息優(yōu)勢,延長出現(xiàn)的時間,進行套利出貨,則可99%的概率使100%的本金獲得超額利潤收益。若為利空政策,則快速進行拋盤,盡可能利用消息優(yōu)勢,減短出現(xiàn)的時間并在低位進行籌碼收集,以便日后操作。若機構盡可能延長了出現(xiàn)的時間,則80%普通個人投資者也將會有99%的概率使100%的本金獲得最小額利潤收益,也就是說79.9%的普通個人投資者可以在中國股市中大盤獲利。

    六、本模型應該關注的問題及對普通個人投資者提出建議

    本模型僅以江恩45°角度線與多頭排列為強勢上漲的指標判斷依據(jù),缺乏更多實際證據(jù)證明強勢上漲時大盤的K線分布情況,有一定數(shù)據(jù)誤差。政府機構對于中國股市中的參與與調(diào)控觸發(fā)機制(如:鄭州期貨交易所對大豆期貨的保證金調(diào)控等)也不在本文的討論研究范圍內(nèi)。且眾多對于人類非理性情況、甚至天氣變化等因素沒有考慮在模型中,模型缺乏的無偏性。對于時代變化,更多書籍帶來的投資者理念以及高科技發(fā)展起來的當代量化投資來說,模型在一定程度上需要進行修正和改進。

    對普通個人投資者來說,因為資金、信息渠道、心理等因素的影響程度不同貿(mào)然冒然以自有少量資金進入中國股市,無疑是大概率失敗事件。投資者若想進行單獨交易,最好選擇在有政策利好信息發(fā)出、國際形勢大好等利多情形下入市操作,則可大概率獲利,但機會較少。若投資者想全年進行交易,建議以兩種方式進行操作:

    一是普通個人投資者投資于過往業(yè)績較好、收益較高、管理能力較強與募集資金較多的基金。這樣便能以少量資金參與進機構投資者中,通過機構投資者的資金優(yōu)勢、信息渠道與管理能力等獲得收益。

    二是普通個人投資者調(diào)整心態(tài),以少量不影響生活基礎的資金,投資股市,中長期進行“價值投資”,并抱有一個“重在參與”與“提升自我”的良好心態(tài)進行股市投資交易。

    注釋:

    ①Deutsche Bank(德意志銀行)中國區(qū)總經(jīng)理高峰在《證券日報》采訪中透露。

    ②lollapalooza效應是查理·芒格自創(chuàng)的為那些相互強化并極大地放大彼此效應的因素發(fā)明的詞組。

    參考文獻:

    [1]董志勇.行為經(jīng)濟學[M].北京:北京大學出版社,2005.191-254.

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    作者單位:浙江科技學院經(jīng)濟與管理學院

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