股民投机的实质是什么？

智力的价值2

上次我们说到闪电记忆力和速算能力大幅贬值·其实那些能力就是山寨能力或者说COPY已知的能力·，那什么样的智力再近20年中升值了？
怎么说呢？这些智力我笼统的归纳为一种不可复制的原创力NO1。
我们拆解一下吧，本质是原创力NO1升值了。如果你是某个原创能力的第一名。如果是无网络时代，你想要得到社会的赏识是很难的。你如果掌握的某个极小领域的核心技术，除非遇到贵人赏识你，否则你可以被埋没一辈子。例如你是偏科怪才，总分的武大郎，那么就算你会解决最尖端的物理或者数学理论，1你无法遇到这些可以改变你一生的题目·因为你根本接触不到这些专业学术杂志。·2就算你偶然得到了题目，但是你无法递交到真正赏识你的人手里，最后然并卵。最后你只能失败过一生。
精益求精的能力，这种能力与先前的偏科怪才异曲同工。以港片为例，早期的片基本上在录像厅电影院放映，过了放映周期，你就很难在看到这个过时的片了。例如放映周期是1个月，电影院的座椅是有限的，就算口碑爆棚。烂片和好片的票房占比都1：4撑死了。这个时代，你拍片精益求精得到的价值不如那些粗制滥造的家伙大。早期周星驰就算在香港已经走红，但是还没有成就其地位。烂片还是占据一定的市场空间的。周星驰的真正称王是互联网以后，各种片资源方便，大家惊奇的发现，有些片是百看不厌的。有些烂片看一半就不想看了。
这就形成了一种极端斯坦现象，一将功成万骨枯。烂片的与精品片的播放数量对比从早期的录像厅1：4达到网络时代的1：100万。非常极端，然后精品片里的一个配角都比烂片的主角更出名，例如精品片里的那些跑龙套的都出名了。不仅仅是周星驰这种精益求精的片子，还有宁浩的片也是网络时代的得益者。宁浩的也是野路子出家，靠一部小成本的疯狂的石头一炮打响，实现人生的逆袭。如果没有网络时代助力，他的这种片子就算再好靠走早期录像厅时代都不可能逆袭。而霸占录像厅的肯定都是传统大制作势力。
现在的什么智力升值了？我想给这些个智力给个笼统的定义，不可复制的原创力NO1。以前你精益求精的追求这种不可复制的原创力是得不偿失的，因为得到的与失去的不划算。例如花了别人二十倍的资金和资源拍了一个精品片，你只得到了最大比别人4倍的票房。别人同样的时间拍了10部垃圾片，总票房比你还多很多。你是不划算的。现在却非常划算了，因为你的精品片网络重播率是别人的1万倍，为你的后续票房巨幅膨胀打下了基础。
从前你一个人闭关十年，偏执的研究某个狭小领域是不划算的。你很可能被埋没一生。但是现在不一样了，只要你是某个小领域的偏科狂，就算你苦逼十年。等你有了成果的那一天，你的成果只要足够震撼，一夜之间就能给你你应有的地位。早年张爱玲说出名要乘早，那是相对于早期那种线性传播时代而说的，但是现在这个传播极度高效，甚至是以复利曲线传播的社会，只要你的能力足够震撼，当你研究成功的那一刻，你就赢了。根本没必要在还未成为该领域的NO1之前早早出名，如果你没有足够扳倒现在第一的能力，最好的就是韬光养晦加强你的技能，而不是早早出名。就像有些人觉得自己现在只有153万比看人家大卫都上亿私募了，其实你完全没必要嫉妒他们，只要你继续专研，就算你在沉默5年，发明了一套高ROE的稳定模式，你亮相那一刻，你就能得到你应有的地位。关键不是出名要趁早，开私募要趁早，写书要趁早，而是你的东西足够震撼吗？
当然给这个能力一定要加一个定语，不可复制。就是说很难复制。
这种不可复制的原创力NO1最近20年升值的非常厉害。

目前上交所A股一般法人持有市值占比达60%，个人投资者占比随市场表现增减。
• 我国自然人和专业机构投资者持有市值占比均呈现下降趋势。 一般法人持有市值占比提升较快主要源于股权分置改革带来的大量限售股解禁以及定增带来的增量股份。
目前上交所A股成交量80%来自于持股占比25%的自然人投资者，其次为专业机构投资者，一般法人的交易量占比是最低的
• 个人投资者资金规模较小，投机心理较强，换手率较高，成为市场成交量的主要构成部分。
查看原图散户偏好低市值，机构和法人偏好高市值。
• 自然人：偏好低市值标的
• 一般法人：偏好高市值标的，且近年来偏好有所上升；
• 机构：对高市值标的偏好下降，低市值标的偏好上升。
散户偏好低价股，机构偏好高价股
• 自然人：偏好中低价标的，近年对高价标的偏好有所上升；
• 一般法人：偏好高价标的，对低价标的偏好明显上升，中价标的偏好下降；
• 机构：偏好高价标的，近年来对低价标的偏好提升。
散户对市盈率无感，机构和法人偏好中低市盈率
• 自然人：对市盈率的容忍度较强，偏好<0或>100的标的；
• 法人：偏好0-100区间市盈率标的
• 机构：对市盈率容忍度较低，主要偏好0-50区间标的。
个人偏好标的分散，法人偏好轻资产服务业，机构爱资本密集行业
• 自然人（贴近生活，标的分散）：农林牧渔；水利环境公共设施；信息技术服业；综合
• 机构（知识密集）：租赁与商务服务业；教育；卫生与社会工作
• 法人（资本密集）：采矿业；金融业；公用事业；交运仓储邮政；文体娱乐行业
年龄结构：40岁以下投资者在急跌过程中离场意愿低，在震荡行情中离场情绪浓厚，是较为典型的趋势投资者。
• 目前市场中以30-50岁投资者为主，50岁投资者比例有所提升。
查看原图20岁追涨杀跌， 25岁套牢不撤， 35岁畏手畏脚
年龄结构：40岁以下趋势投资者交易占比有所提升，震荡减仓特征明显。
• 20岁以下：占比下滑，年轻投资者追涨杀跌特性较为突出；
• 20-30岁：投资者多为右侧交易者，一般在趋势确定以后出现追涨或杀跌；总体而言这
一年龄段投资者占比近年来有所增加。
• 30-40岁：占比持续下滑，追涨杀跌与右侧交易特征并存。
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查看原图45岁反向交易， 55岁震荡进场， 60岁老当益壮
年龄结构：40岁以上投资者以反向交易为主。
• 40-50岁：投资者占比是市场表现呈显著负相关，投资者占比绝对量大，但2015年下滑迅速；
• 50-60岁：2015年投资者占比下滑迅速；
• 60岁以上：投资者占比近年来有所提高；
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查看原图小资金套牢不走，大资金离场及时，提前布局
资产规模较小账户在熊市背景下减仓动力弱，恋战情绪较浓厚，资产规模较大账户多倾向于提前进场布局，离场及时。
查看原图• 截止2016年2季度，公募持股市值16254亿，流通市值占比4.47%；
• 私募（包含信托在内）持股市值19408亿，占比5.3%；
• 保险持股市值11522亿，流通市值占比3.2%。
查看原图博弈主体的变化过程：理论上不同阶段的特征相对明显；但是博弈主体地位出现变化的拐点很难确定，同时易受到基本面的阶段性波动干扰。
• “ 个人-个人” ：个人投资者之间互相博弈，多为噪声交易者，波动性中等水平；
• “ 机构-个人” ：机构利用信息优势，制造波动与个人投资者博弈，波动性较高；
• “ 机构-机构” ：机构投资者之间相互博弈，价值投资观念盛行，波动性低。
查看原图海外投资者结构机构化市场特征——波动率整体下行
美国和韩国：剔除2008年异常波动，股票指数涨跌幅波动率呈现“ 倒U型“
• 机构投资者主导之前，指数波动率呈现缓慢攀升趋势，机构投资者占主导之后，涨跌幅波动率出现小高峰，之后指数涨跌幅波动率维持低位，在2008年后再次达到高点，而后持续下降。
海外投资者结构机构化市场特征——大盘股表现优秀
总体而言，除美国之外，机构投资者占主导的市场，MSCI大盘股指数的表现相对中盘和中小盘指数表现更优秀。

全球牛熊和MSCI行业指数一览 
   

标普全球行业指数启示S&P全球1200指数是第一个实时计算的全球指数，它旨在为投资者提供可投资的全球投资组合，该指数涵盖了31个国家，由6个地区指数组成：S&P500指数(美国)、S&P多伦多60指数、S&P拉丁美洲40指数、S&P东京150指数、S&P亚太100指数和S&P欧洲350指数。每个地区基准指数均采用与S&P500类似的方法构建，采用经可投资权重因子调整的市值加权。指数基期 1997年12月31日，基点 1000，行业指数的基期暂未查到。
  成分股选择标准主要为规模、流动性(交易额)和地区范围内的行业代表性，同时在国家和地区行业比例上进行平衡。采样企业的市值共计20万亿美元，占全球股市总市值的七成。
  
  备注：数据截至2016年3月31日，下同。
  从指数上看，10个行业中，排名靠前的为必需消费品、医疗保健和可选消费品，排名靠后的为金融、电讯和公共事业。我们再分地区查看各地区指数表现。

  从欧美和日本等发达国家的行业指数表现看，欧洲和日本前两个行业均为医疗保健和必需消费，美国前两位是医疗保健和信息技术，英国是必须消费和公共事业。从中可以看出，信息技术不愧是美国的核心竞争力，现实生活中，各大信息技术企业龙头基本全部出自美国。欧洲、英国和日本属于发达国家中，成长更为缓慢的国家，必需消费品成为整体表现最佳的行业。上述各国的一个特征是金融行业基本上处于表现最差的行业（美国例外），由于还未找到成份股的具体情况（能获取到的朋友可以提供下，先感谢），个人猜测主要是上述国家银行业的衰退造成的，我国难道提前进入这个阶段了吗？
    
  拉美地区自然资源丰富，但经济水平较低，标普拉美行业行业有些异类，能源行业出众，指数中没有医疗保健和信息技术类成份股，想必相关行业的个股市值太小吧，是个大机会吗？从拉美行业表现看，能源和金融遥遥领先，感觉好像我们国家的2005-2007年，公共事业和工业落后。
  小结：在迈向发达国家的过程中，必须消费品和医疗保健是需要重点关注的行业，金融业则需要警惕；信息技术是个赢家通吃的行业，选就选龙头；拉美国家经济水平相对较低（不过巴西是发达国家），通货膨胀严重，仅2015年，阿根廷物价就上涨26.9%，难道是这些成就了能源和金融吗？

我认为正确的交易心态（徐翔对经理人的分享）
文：徐翔
关于市场
金融市场若分析起来，铁定没完没了，经济大势、政治影响、个股基本面、历史走势图、产业前景等等分析后，可研究来研究去最后很单纯，只是买或不买、卖或不卖的最终判断而已。
市场不是真实的世界，它是有所有参与者的心智所构成，投资者都是带着偏见入场。而偏见正是理解金融市场动力的关键所在。当偏见在投资者群体中产生互动影响力，将会产生羊群效应。市场是一种结果，他超出每个人理解的东西，没有人能准确预测市场……
在对市场的理解上，我非常同意索罗斯的见解。所谓市场由心智构成，就是说市场是由人的情绪构成的，看似理性的市场实质上很不理性，充满了偏见。
偏见是市场的动力，没有看空看多，怎么会有天天上上下下的行情？本质上说就不会有市场。所以说，偏见（人的情绪）既是市场的动力、更是市场存在的根本！
这样，我们就很容易理解，市场中就是看多和看空的人群在对赌。无论在什么体制下，有盈利的人就必然存在亏损的人群。
对于对赌的结果，我们无法预知！因为多空双方的力量经常都在发生转换变化，所谓多杀多、空杀空。但是，无法预知并不是说我们无法把握当下。否则我们也将无法理性地交易。
要做到理性的交易，就要跳出圈外，和在圈子中缠斗的多空双方保持距离，这样才能看清楚当下的力量孰优孰劣，然后跟从强势的一方即可轻松盈利了。
关于耐心
很多大师都强调做交易要有耐心，或许是对的，耐心等待机会出现。但问题是他们从来没有提到什么样的机会出现才算是机会出现。从这个意义上说，耐心等待这句话对于操作没有任何指导意义。其实，在投资、投机或交易的教育中充满着似是而非、没有具体作用的废话。

说实在的，在交易操作中，不需要什么耐心。耐心，是一种制约性的情绪。在交易操作中，需要的是“静心”二字。静心，也是一种情绪，但更是一种境界，所以这样的情绪是没有制约性的，是自然而然的表现。
极大多数人之所以无法在交易操作中以静心待之，是因为对所交易的标的物的未来走势无法把握，即对未来的不确定性（风险）无法把握，进而产生恐惧、贪婪、希望等主观情绪。在这些主观情绪的支配扰乱下，操作变得毫无规矩，这是亏损的最根本原因。
如果能在交易操作中把握未来的风险，相信大多数人就会做到静心操作了。比如说，我对某个人保证，亏损我包赔，相信这个人的交易操作就很安心了。

交易中重要的事
交易中最重要的事：
一、只持有正确的仓位。
二、对正确的仓位加码。
三、放巨量后两三天内全部卖出。
关于交易仓位
因为在股票当中融资交易在杠杆的作用之下风险变得相对较大，很多投资者在具体的交易过程中总是会患得患失进而导致交易不能顺利进行。其实这种心态的产生一个比较重要的方面就是投资者的仓位过重，于是在潜意识里总是很害怕一旦操作失误就会给自己带来损失。
这时股票融资等交易的心理状态一定是患得患失的，如果有了这种患得患失的心态，那就说明投资者已经不可能把趋势坚持到底了，那么这个时候比较明智的操作方法就是减仓。
先平掉一半的仓位，剩下的无疑成本就降的更低了，如果全部平光，因为我们不能确定交易市场会继续回调还是会走高所以正因为市场走势是无法预测的，所以减仓的动作仅仅是优化交易成本，提升交易心态。
我们可以这样来理解减仓的理由：如果投资者的头寸无论怎么跌都不会亏钱，自然就有了最良好的心态并且可以放心大胆地去坐山观虎斗了。
克服交易患得患失的心态有效的方法就是适当减轻自己的仓位，这样做的目的是让自己有时间有空间有更多的筹码去寻找一个更适合自己的出场位置。这样的话交易的心态自然也就放轻松了，可以说是一石二鸟的好方法。

让利润飞一会儿
要学会让盈利“飞一会儿”
很多投资者在交易的时候总是抱着一种极端的心理入市，总是指望一次或者几次交易就能够让自己赚的盆满锅满，这样的情况几乎是不可能存在的，因为市场的波动不大可能允许投资者的大规模盈利而没有亏损。所以盈利是不能操之过急的。

让盈利飞一会儿——这是交易中赢利的另一个关键因素，小赔大赚，我们才可以赚到钱，但是也不能过分的绝对，即使做到了小赔，没有做到大赚，还是亏损的。
趋势的延续肯定不是一帆风顺的，肯定是波段式的延续的。很多投资者往往是趋势没有进行完，就被市场的波动震荡出来了。无论是短线还是长线，都应该再趋势没有转变的情况下，或者是没有大幅反转的情况下，让赢利的单子留的时间长些，除非趋势转变，不然，就不要受市场的波动影响，让赢利再飞一会儿。
要学会在趋势的影响之下将自己的盈利尽量的扩大，这样才有可能在相对比较短的时间内获得比较好的收益效果。
索罗斯说过：金融市场天生就不稳定，国际金融市场更是如此，国际资金流动皆是有荣有枯，有多头也有空头。市场哪里乱哪里就可以赚到钱。辨识溷乱，你就可能致富；越乱的局面，越是胆大心细的投资者有所表现的时候。
一项情形变的越遭，就会向上弹的越高。跌的越深，市场越乱就越可能出现大行情。很多情况常常是：市场乱，投资人跟着一起乱。所以我们常常可见到恐慌性卖压，投资人奋勇追高等新闻标题。乱局对冷静的客观投资人来说，正式天赐良机，因为这可能是大捡便宜货的机会，也是财富重新分配的时候。
关于交易的心理障碍
失败交易员的心理特征包括：无法应付高度的压力，对生活抱持消极的态度，内心存有许多冲突，而且在事态出差错时总是抱怨别人。这种人也不会谨守某些原则做为其操作的规范，而且较容易成为跟随群众的人。
此外，失败的交易员较倾向于缺乏组织能力和耐心。当然这不是说失败的交易员拥有上述所有的特征，而只表示至少他们具有其中部分特征。一般人在进入金融市场之前，往往不会做好心理准备。

金融市场是一个试探个人心理障碍的好地方。多数人最终会远离金融市场，而只有少数残留的人才下决心要找出有效的操作方法。这种人最后所要克服的心理障碍会从市场本身转向寻找有系统的操作方法。
交易员最根本的心理障碍即是如何处理风险。例如，操盘要成功的两项最基本规则是：停损和持长，那么你或许就不愿意小赔出场，结果反而将小赔拖成了多赔，最后更变成大赔。而在这种情形下你却又认赔了。
相反的，如果帐面上赚了钱，你就会想立即获利了结，其中的原因是希望到了口袋的钱不会赔钱的风险，亦即赚钱小却赔了大钱。
如果你认为金融操作只是一场游戏，不按照以上两项规则操作就是犯规的话，你就会很自然的照章行事。你应该在每天早上思索这些规则，在一天的结束反省当天的交易。如果自已末按规则行事，便应该自我警惕，好让自已往后能采取适当的行动。
来源：本文来源于网络，由期乐会（ID：qlhclub）整理编辑。

这张榜单将十大互联网公司划分成了三个阵营：

第一阵营两千亿美金级别的阿里、腾讯，放在全球也是顶级的互联网巨头。曾经的BAT变成了阿腾的江湖。

第二阵营两百亿美金级别的百度、京东、网易、携程，也算是一方诸侯，互联网里的中产阶层。

第三阵营百亿美金上下的乐视、微博、唯品会、58同城等，小康之家。

这样看，北京的互联网公司是最多的，有五家，占了半壁江山，不愧是中国的互联网中心。市值规模也不差，这五家加上还没上市的美团、滴滴、奇虎，大量四五线的小公司，市值总和稳赢阿里腾讯。

但这一切，其实只是幻觉。市值是看预期的，一旦预期不达标，随时都会泡沫炸裂。

2000年的时候，美国在线的市值曾经到过1600亿美元，但今天他的市值已经萎缩了98%；雅虎的市值曾经到过1200亿美元，而今天只值48亿美元；2015年，美国p2p鼻祖Lending Club的市值超过110亿美元，而今天只剩下20亿美元了；智能硬件的龙头GoPro的市值也曾经到过130亿美元，而现在是17亿美元 。

因为利润无法兑现，他们都被炸的外焦里嫩，从市梦率的高峰飞流直下三千尺。这种泡沫与风险，事实上在北京的互联网，更是有过之而无不及，破裂随时都有可能发生。

将上面的十大互联网公司，按2016年第二季度的财报利润，君临团队（：junlin_1980）做成了一张饼状份额图，那些泡沫与虚幻立刻就像照妖镜扫过一样原形毕露了。

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以利润计，阿腾联手拿下了合计326亿利润里的77%，几乎五分之四。剩下的五家北京互联网公司，合计利润只有30亿元，占有份额不足10%。如果对比三年前同一时间的利润份额，这种泡沫的挤压会更加让人印象深刻。

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三年前，BAT的利润还是三足鼎立的，五家北京互联网公司的利润合计占到总额的23%。当然，细看的话，北京的互联网其实完全是百度以一己之力撑起来的。扣除百度利润的话，整个北京互联网的平均市盈率估计超过了一千倍。

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真不是玩笑话，百度之外，北京有名气的互联网公司，比如京东、美团、滴滴、新浪、搜狐、优酷、爱奇异、豆瓣、知乎，要么巨亏，要么长久徘徊在亏损边缘，获得点规模利润的就一个都没有。

为什么会这样呢？

在君临团队看来，大致有四个原因。

目前的互联网商业模式中，可以赚大钱的无非就广告、游戏、电商三种。

1、先说广告广告赚的是媒介的钱，这是北京互联网的核心竞争力，无论人才、信息源、产业生态都以北京实力最雄厚。但是这个钱，不好赚。

因为互联网的媒介技术一直在升级，渠道在不断裂变，从论坛、门户、视频、微博、，到今天火热的直播，这种裂变从来不曾停止。新的媒介渠道，虽然可以带来增量，但是同时也在颠覆着旧的渠道。比如门户，今天就基本式微了。

这样的结果，就是广告市场的碎片化，彼此陷入红海竞争之中。举个例子，2015年，全国互联网广告市场2100亿元，百度的广告收入为640亿元，垄断度30%。而在游戏行业，同期市场规模1400亿元，腾讯560亿元，垄断度40%；电商行业，网络零售规模3.8万亿元，阿里3万亿元，垄断度80%。

做一个电商平台，数亿元投资门槛，做一个游戏，数百万元起步，做一个新媒体，一个人一台电脑，注册个就可以开干了。门槛越低，市场越呈碎片化趋势，利润率也就越向盈亏平衡点靠拢，结果大家都挣不到钱。

可以说，今天北京互联网圈里做新媒体的，看着个个高大上，其实和以前深圳作坊里做山寨机的没啥分别，都是靠点小聪明混饭吃，哪一天新技术的浪潮打过来，说没就没了。

2、移动互联网的广告份额被腾讯抢走了

北京互联网的旗舰，百度，在移动互联网时代触礁了。在PC互联网时代，百度依靠搜索引擎可以说是垄断了互联网的广告份额的，所以那时候能够和阿腾三足鼎立。

但在移动互联网浪潮来临的时候，他被腾讯抢走了船票。今天我们在手机上看资讯，最频繁的媒介是什么呢？不是搜索引擎，不是微博，不是今日头条，而是微信的朋友圈和平台。这两个媒介掳走了全行业超过一半的眼球注意力。这也就意味着，腾讯取代了百度，成为了移动互联网时代新的媒介中心。

很自然的，本来属于北京互联网的广告利润蛋糕，一半都被腾讯切走了。

3、北京的电商行业，本质上都是劳动力密集型电商

北京有很多电商公司，大京东就不说了，新冒起来的O2O也是电商，但他们无一例外的都是巨亏。京东的亏损纪录已经超过十年了，美团也融资到G轮了，很快就可以十个手指头数完，滴滴已经融了超过70亿美金，接近500亿元人民币。他们的亏损不断突破人们的想象力极限。

开始的时候，我们以为是行业集中度问题，因为补贴所以挣不到钱。后来我们想明白了一点，即使让他们垄断了，可能也很难挣到大钱。因为就本质上来说，他们都属于劳动力密集型电商，他们的商业模式和阿里有着本质区别。

举个例子来说，京东需要有大量的物流团队，美团外卖需要有配送团队，58同城、去哪儿、滴滴需要有大量的地推团队。今天京东有员工10万人，美团3万人，58同城2万人，去哪儿1万人，刚成立几年的滴滴也膨胀到6000人了。这些员工中，大部分都是地推和后勤人员，技术含量和富士康并没有多大的差别。

重人力商业模式的问题就在于，随着人工成本的不断高涨，将会轻易吞噬掉本来就薄如蝉翼的那一点利润。而在另一方面，他们也很难提升毛利率，掌握定价权。比如说，餐饮、出租车、物流这些行业，本身就是高度碎片化，毛利率极低的，你要抽佣抬高，人家赚不到钱，立马就不会用你了。

可以说，劳动力密集型电商这个领域，注定是个苦逼命。

4、北京的游戏行业，都是小长尾，缺乏头部精品

北京也有很多游戏公司，但是大多不成气候，既缺乏像腾讯这样的渠道资源，也缺乏像网易这样的大兵团作战能力，做不出精品的重度游戏，靠一点小聪明混日子，于是浪头一打过来，就全部没影了。

2015年，腾讯网易联手拿下了全国游戏市场的六成份额，那么第三名是谁呢？从目前已公布财报的数据来看，多益网络靠着一款精品游戏拿到了10亿元的利润，超过了巨人、畅游、完美世界这些老牌游戏公司，也超过了A股所有的游戏上市公司。然而这家公司也不在人才济济的北京，北京前两年的代表作我叫MT、捕鱼达人，都已经落花流水春去也。

广告媒介碎片化、百度移动时代失利、电商集中于劳动密集型领域、游戏以长尾为主。这是北京互联网挣不到钱的主要原因。

那么在阿腾的阴影下，中国互联网有没有能够获得规模利润增长的呢？

最明显的两家，一个是网易，三年里涨了3倍，季度利润超过30亿元，一个是唯品会，三年里涨了10倍，季度利润超过6亿元。

他们都不在北京。

他们都不赚广告的钱。

他们都不擅长炒作、营销和融资，而将经营的重心放在做好产品上，试图抓住高端用户。网易的西游系列是中国最长寿的游戏IP，唯品会的用户重复购买率超过80%。

他们的业务模式都是比较轻的，网易大部分都是研发人员，唯品会的重心在买手团队，保证上线的都是精品，能够快速周转。

高门槛，轻运营模式，精品思路，瞄准中高端用户，这就是他们在阿腾铁蹄下越做越大的关键。

网易和唯品会成功的要素，恰恰是北京互联网所缺乏的。为什么会有如此不同呢？

其中一个原因或许和北京的融资风气有关。北京的风投非常活跃，创业者只要有一个好的概念，一个能够改变世界的情怀，很容易就能拿到钱。这使得北京的创业者陷入了一个融资依赖症里，开始的时候总是不盈利的，只要快速做大规模，做出影响力，就可以融到下一轮，为了融到下一轮，就将所有的精力围绕着圈粉来转。刷粉、买榜、机器人用户就成了必修课。圈粉最见效的就是低端用户，购买的成本通常是最低的，当北京互联网行业在乐此不彼的往这努力的时候，他们就和做生意的目的背道而驰了。·本文首发于君临（junlin_1980）· 
 

量化策略七宗罪本文是基于德银报告的一篇学笔记，列举了量化策略中常见的几种错误。量化是件很有意思的事情，好东西很多人不愿意拿出来无偿分享，特别是一些细节，但闭门造车往往会不知不觉的犯错误。说来也好笑，尚未见过回测看起来不行的策略（因为拿出来给人看的都是收益曲线飞到天上去的），那么多纸面上的量化策略，为何一上实盘很多往往不堪一击？回测中犯了一点点小错误没关系？不，很可能一丁点的疏忽，结论完全会被推翻。

一宗罪：幸存者偏差
如果用当前Russell 3000指数成分股回测过去30年信用风险因子（用Merton distance to default来量化）的表现，为统一标准，方便回测，剔除所有数据长度短于30年数据的股票，回测结果表明：信用风险越高，回报越好。

这是最简单的错误，目前的指数成分股中只有20%的股票在过去30年中始终是Russell 3000成分股。破产、退市、表现不佳的股票定期都会被剔除出。也就是说我们在拿过去30年中表现最好的那些公司进行回测，即便当时的信用风险高，当你知道谁会幸存下来时，在信用风险高，陷入困境时买入，当然收益非常高。若考虑进那些破产、退市、表现不佳的股票后，结论完全相反，投资高信用风险企业的收益率长期远低于信用稳健的企业。

二宗罪：前视偏差
上述的幸存者偏差实际上是前视偏差的一种特例，我们站在过去的时间点上无法得知哪些公司能幸存下来依旧是今天的指数成分股。在财务数据上很容易犯前视偏差的错误。比如，每个公司财务数据发布的时间点是不同的，在回测是应该根据每个公司数据发布的时间点去利用财务信息，而不是简单的假设2季度数据在6月30日以后即全部可用，亦不可设置一个统一的发布滞后时间。
更隐蔽的不容易发现的错误是财务/经济数据的修正。我们在下载历史宏观数据时往往得到的是终值，但很多发达国家GDP数据发布后要经过两次调整，各大公司财报的修正也是非常常见的。我们在回测的时间点上是无法得知终值的，只能利用初始值。这个情况在国内可能更少见些，也反映了数据质量上国外应该做得更好，在事后能进行大量修正。这么一点小修正不会影响结论？不，很多宏观数据初值拿来做回归都是不显著的，公司财务数据与否直接影响选股结果。
现实中还存在更为隐蔽的前视偏差。例如，美股中管理层可能决定进行裂股（也就是A股的高转送）来解决股价过高导致的流动性问题。也可能是缩股（若干股合成一股）来美化每股盈利等指标（EPS）。如果回测一个简单的策略，买标普500指数成分股中股价最低的50个股票，则过去25年的收益喜人，由此我们是否能得出低价“便宜”股未来收益更高呢？这个原理在A股有理论依据啊:牛市时大妈逐步消灭2元股，3元股，4元股…在大妈看来价格的绝对值一定程度上代表便宜程度。答案当然是否定的，如果要对这个策略进行回测，必须使用复权调整后的股价数据，下图中可以看到，这个策略基本无用，和标普指数走平。

三宗罪：讲故事
很多人喜欢没有任何数据开始讲故事，做量化的人喜欢拿着数据和结果讲故事。这两种情况很多时候是类似的，因为喜欢故事和解释的人，在做数据之前往往就已经有一个剧本，他要做的不过是找出演好剧本的“演员”（数据）罢了。我本身是做宏观的，深知故事的危害，要讲的故事，何愁找不出数据支持？
假如时间倒回1997，你在做策略，然后发现利润率这个指标非常灵验，只要买Russell3000成分股中高利润率的公司，过去10年躺着也能赚钱。量化太简单了!

按照这个策略投了2年，很不幸本金一不小心亏了70%。然后有人会告诉你，还看什么利润率，新经济将改变世界，买互联网公司就是赚钱，你这个策略早就不管用了。

于是你信以为真，买了互联网公司，结果是：继续亏。然后2年后又有人告诉你，互联网公司是泡沫，都一地鸡毛了，你还是应该重回经典，利润率还是要看的，过去2年这个指标不错啊，2年翻了6倍，泡沫破裂股灾阶段这个业绩亮瞎眼。

然后你又重回经典，决定矢志不渝的坚守利润率这个因子。然后过了10年，你发现你的收益曲线近乎是一条直线。

每天都在发现新的“好因子”，每天市场里都有人在寻找永动机，都是在浪费时间。所有发布出来的策略我还没见过表现回测不好的（回测表现都不好，自然不会拿出来）但这些故事对过去的解释非常动听，对未来的预测几乎没用。当我们做出和常识相悖亦或是和原来判断相符的结果时，最好别去讲故事，除非你想出去忽悠人。相关性和因果性在金融经济的世界里从来没有人能分清楚。讲故事的害处是越讲自己越信，最后发现掉沟里的人是自己。

四宗罪：高换手率
高换手率和信号短暂不稳定（闪烁信号）有关。很多人窃以为，高换手率有什么不好啊，说明策略灵敏，能捕捉到短线的机会，这不就是传说中的高频交易嘛，原来这么简单，回测来看确实收益高的下班半辈子都不用愁了。
凡是高于周为频率的策略都需要检查下这个问题，高换手率得出的回测结果可以做下压力测试，看下多少的冲击交易成本就会抹掉全部收益。即使是月这样的交易频率，高换手率也足以颠覆策略结果。看一则例子：每个月买入日本股市中分红率最高，且过去一个月表现最差的股票，同时做空分红率最低，且过去一个月表现最好的股票，这个策略在0交易成本下年化收益高达11%，0.1%的交易成本下降为7%，0.3%的交易成本下收益直接全部被抹掉，而且还是亏钱的。这个策略的问题就在于尽管是每个月交易，但是每个月股票池股票全不一样，换手率接近100%。
很多人会说：A股的手续费不是万三嘛，0.3%这个假设太猛了，不科学。假设一个A股的股票5块钱，最小报价单位0.01，也就是0.2%，这么说来，一点都不小。尤其是我们还未考虑更多的情形，如果你是基金经理，大单买入会对价格产生很大冲击，拆单买入很可能交易成本控制不太好，且需要一定时间完成交易，遇到市场单边波动怎么办？如果你在国外交易小盘股，流动性差的一周只有几笔成交怎么办？

那这是不是说我们交易频率越长越好？比如来个一年定期换一次股？这换手率总算低了吧？当然不是，市场变化瞬息万变，明知道某股票已经不符合某些条件，应当及时调出组合。每月交易一次，每次更换组合中3%的股票，比一年交易一次，每次更换36%的股票要好得多，虽然两者的年换手率均为36%。

再来看一个高换手率交易的典型问题：每天收盘时买入当天表现最差的100个股票，卖出过去的持仓，持续每日交易，回报率喜人。这里的错误也是前视偏差，还没收盘我们不知道当天哪些股票表现最差，即使用程序化交易，这种策略也是停留在纸面。我们能做的是以每天开盘价买入昨天表现最差的100个股票。两个策略结果一对比，以开盘价买入的策略几乎一条直线。

五宗罪：数据挖掘
Paul Romer在14年发了篇文章，历数经济学中的过度数学化，量化中又何尝不是，有时候为了数据平整而平整，强制把数据做平，出来的东西已经失去解释意义。神经网络迭代式能完整写下来的人有多少？不应该因为听上去高大上能忽悠人就直接套用X算法Y算法的去预测股价。当然除了这种过度数学化，也有犯低级数据挖掘错误的，还别说，国内券商的量化研报里还真的见过做样本内回测的。例子很简单，有100个因子，2009-2014年5年数据，逐个回测因子，选出6个表现最好的，等权重合成一个策略，再回测那5年数据，结果自然喜人。但如果在09年初，挑选出6个在04-09年表现最好的因子合成一个策略，用09-14年进行样本外回测后发现：直线一条。

六宗罪：异常值偏差
在计算行业或者指数的一些指标时我们常常用成分股各自的指标取平均值。但这样的做法往往会受异常值的干扰，比如下图中的标普BMI韩国指数成分股的利润率。如果用平均值和剔除1%，2%极值的结果相差甚大。这是宏观数据中常有的问题，少数极值若不做预处理，会严重影响回归结果。
但去除极值往往损失一些信息，因此最好的办法是对数据进行微观层面的聚合然后再算总的指标。

我们常看文章说香港市场低估，摆出全市场PB等历史数据加以佐证。乍一看似乎是很低，但两个问题值得问：PB是全市场各个公司PB的平均还是全市场的市值除以全市场公司的的账面价值？这两种算法的结果完全不同。如果是图省力的第一种做法，那对极值是如何处理的？
一种处理极值的通常做法是Inter-Quartile Range (IQR): 将数据三等分，设k=0.5，Q1，Q3分别为等分点，任何小于Q1− k(Q3 − Q1) , 或大于Q3 + k(Q3− Q1)的点均定义为极值。下图中用IQR处理过后的港股PB值在07年比互联网泡沫时期更贵，而普通处理的PB则在当时显得非常便宜。

七宗罪：非对称性
做策略时往往假设2倍杠杆，即做多一组的同时做空另一组，以达到增加因子曝光的目的。但现实中做多和做空带来的收益是不对称的。以下图中美股的这些因子为例，多数因子多空的收益表现出非对称性。撇开做空的成本和现实可能性，在做策略时依然值得自问：是否值得做空？

量化策略的误区，过度拟合，幸存者偏差，前视偏差，非对称性，高换手率，数据偏差。。
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一些量化论大神经常拿出过去10年的回测数据蒙人，把量化吹的神乎其神，把不明真相的群众唬得一愣一愣的。过去10年的回测有用吗？我看应该分成2段，前5年和后5年，从前5年中拿出成绩组好的几组回测应用到后5年再试试？看看还有没有那么牛逼的曲线、收益率？还是后5年的成绩渣渣？然后幸存下来的策略能再适应未来的5年吗？

中国石油可能会套牢整整一代人艾葳  于2007年11月3日 股市有风险，入市需谨慎［先从本文的结论谈起］观点：中国石油可能会套牢整整一代人，如果我们假设３０岁的投资者以中国石油的开盘价格买入，并且试图做长期投资的话，那么或许将不得不等到他的孩子而立之年时，才能成功解套。· 我是指，是以长期投资为目的而买入的投资者，而非指以短期投机为目的的投资者。· 我仅考虑中国石油的内在价值，而不会去考虑它的股价波动，长期而言，股价总是会倾向于反映其内在价值。· 即便中国石油的内在价值，比股价要低廉很多，但有的时候这不会妨碍股价继续扩大与内在价值的偏离幅度。· 这些判断不会妨碍短期投机者从中赚取波段利润，即便高估得离谱的股票，还是可能有人从中获取波段利润。· 中国石油的危害性或许在于，它本身给很多人以“优质股”的印象，因此它的危害可能会大于那些原本就已经被认定为“绩差股”的公司。· 高估，意味着任何一次报价都有可能成为未来３０年的最高价，但没有人知道这一最高价出现在什么实际。或许可能马上出现，也有可能在１年、３年甚至５年后才出现。· 泡沫高峰上被套的股票，需要下一次更大的泡沫来解救，而中国石油的周期性特征显示，它的下一次泡沫高峰可能出现在３０年之后。［石油价格的周期性特征］石油是典型的长周期行业，历史上，它的周期长度通常为３０年左右（有色金属与此有着类似的周期特征）。从历史角度看，每一次石油牛市的时候，人们通常都会不断强调（并且在无限制地强化这样的观点）石油的不可再生性。但，实际上这一观点站不住脚。人类社会总是要发展，人们的聪明才智总是能够化解危机，不管是替代产品也好，还是石油本身的勘探也好，还是节能措施也好，最终都会证明“事实并没有想象中的那么可怕”。但对于石油而言，因为从短缺到勘探最终开采（或寻找节能和替代方式）需要较长的一段时间，所以导致它的长周期特征。从长远来看，未来石油的合理价格应该是维持在３０－４０美元的水平。（因为有通货膨胀的存在，相对价格会比上一轮石油熊市略高一些。）那么当下一轮熊市来临时，它的价格应该是在４０美元左右的水平（同一时期美元的购买力可能有所下降）。［中国石油的“内在价值”与“交易价值”］恐怕“内在价值”与“交易价值”上出现的问题会困扰大多数投资者。单从“内在价值”的角度考虑，石油价格的未来变化是最为主要的影响因素。从悲观的角度考虑，如果石油价格在１－３年内走向下坡路，那么２０倍的市盈率无论如何都算是高估的离谱。因为这意味着当前是它盈利能力最好的时机，如果一家公司在盈利能力最好时，也只能获得５％左右的投资回报（相当于２０倍的市盈率），那么当盈利出现下滑时，可想而知，这项投资的长期回报率必然会低于５％。（从这一点考核周期性行业，任何一个处于周期顶峰的公司，给与他们高于１０倍市盈率的股价，显然就已经开始有点离谱）。如果从乐观的角度考虑，石油价格从５年之后才开始下滑，那么在价格下滑之前的“现金流入贴现值”是支撑它的市值的主要因素，大约占到其内在价值的８０％的份额。即便我们极度乐观的估计在它达到顶峰时能够获得当前两倍水平的现金流入，恐怕也是较难支持２０倍市盈率下的股价水平。那么，这项投资即便在最为乐观的角度考虑也是很难超越１０％的年收益水平。（如果从乐观的角度考虑，想来中国石油还是有可能可以支持８－１０元的股价水平的；如果考虑人民币升值对美元投资者的诱惑，可能可以再高一些。）问题出现在“内在价值”与“交易价值”并非总是同步而行。如果从“交易价值”来考虑，“中国石油”完全有着继续上涨的可能性，并且这一概率不一定很低。这就牵扯到“内地资金”的偏好与由此带来的“定价权”的问题。并且从“交易价值”考虑，还有一个“虚无的价值”就是中国石油即将回归Ａ股市场，即便这对于中国石油的内在价值没有多少正面作用，但在牛市氛围中，人们还是会极度正面的思考着的这一问题。如果从“内地资金”的投资思维模式考虑，资源类行业的股价顶峰很有可能出现在“资源价格的顶峰前夜”，而不是出现在“内在价值”与“股价”关系的转折期。但，问题在于，股票市场内在的长期规律预示着，它最终还是需要体现出相对真实的事物。在这一点上，是选择假装糊涂还是冷眼旁观就要看每一个参与者的喜好了。最后，“内在价值”与“交易价值”对长期投资者而言，最为明显的特征无非在于“必然性”的概率之上。相对而言，“交易价值”可能会显得更加善变，我们或许永远无法得知明天其他投资者会想一些什么。不过想来更多的问题还需每一个投资者自己去权衡，毕竟只有经过自我思考的结果才完全属于我们自己。［中国石油的估值］事实上，就是可以采用上图，采用现金流贴现模型。相对于其他增长型行业而言，现金流模型比较容易计算长周期行业的估值。首先，中国石油的增长率在未来应该是属于非常低的水平，比如我就怀疑它是否能够在未来数年保持５％的增长率水平。这里计算增长率，仅用开采量来考核，而非营业额。对于资源类公司而言，首先应该关注的是产能的考核。并且，我们还要假设长期来看，石油的熊市不可避免，只是时间问题而已。如果碰到熊市，比如石油价格在４０美元下方（实际上也有可能跌到３０美元的水平），对于中国石油而言，其净利润水平就会跌到２００３年之前的水平。于是，我们就可以通过区分两种情形来得出中国石油的“乐观估值”和“悲观估值”。１）乐观估值：假设我们在５年后迎来熊市，而未来５年时间保持２００７年的价格水平（或略高，比如最高上涨到１００美元／桶），５年之后出现价格缓慢下滑直到下方区域。在这一情形下，中国石油的合理估值大约应该在８－１０元左右。２）悲观估值：假设２００８年冬－２００９年春是石油价格的顶部，之后石油价格开始出现下跌，那么中国石油的估值就只有４元／股左右。我认为出现这一情形的概率也不低（这一概率在去年的文章中提到过：当时的想法是有可能出现，２００８－２００９年出现９０美元以上，并且结束这一轮牛市）。对这一些的判断，也是我没有在８元／股的时候没有买入中国石油的理由（呵呵，如果买了账面上还是有不错的收益的，只是我不期望获得违背价值判断的收益）。单从“交易价值机会”考虑，因为有着中国石油回归的现实，股价上涨看起来也是高概率的事件。这样的诱惑，有的时候的确很难抵御，但还是需要咬紧牙关来抵御。（自嘲或是自我安慰 ：Ｄ ）再说到巴菲特的操作，在１２元上方开始卖出中国石油，至少在我看来，不是卖早了，而是有可能“已经”冒了一些原本不该冒的风险。［补充：现金流贴现模型中的分红］对于多数非长周期型企业，类似平缓增长的消费类型行业而言，“分红”、“未来净现金流入”和“估值”之间是另外一种情形（在味千拉面的案例中提到过）。但对于中国石油这一类长周期型公司而言，考虑估值时可能需要这样考虑分红的问题。首先，从结论角度考虑：（１）在周期牛市中越多分红就会越提升其内在价值；（２）上面所做的现金流贴现模型下的估值，如果结合了较低比例的分红，那么就容易出现估值结果被高估的情形。（比如，如果中国石油在未来５年的分红比例只有３０％的话，那么它的“乐观估值”就无法达到８元的水平，而可能仅仅是６－７元左右的水平）。这其实并不难理解，就是出于对“当期净现金流”的再投资回报率的考虑。如果当期净现金流全部用于分红，那么这一分红现金的价值就是１０％的年回报率的资产（投资者可以将分红重新投资到１０％以上收益率的项目当中）。而如果中国石油决定将当期净现金流的大部分用于对石油业务的再投资，那么情形就不是很妙，因为基于我们对石油行业周期性的判断，目前所投资的自己部分，几乎很难获得１０％的内部收益率。（中国石油在投资这些项目时，当然可能会按目前的市场状况来计算内部收益率，并且告诉外部投资者他们所投资的项目的内部收益率高于１０％，但现实当中这是很难实现的目标）于是，就相当于，这部分在投资所实现的是“负现金流”，需要从估值结果当中去除，因此也就让估值有所下滑。［续谈交易价值］不得不在此补充声明，股价并非每时每刻都在反映着它的真实价值，有的时候甚至可能偏离很远。所以，千万不要因为我的这样的文章而改变你对中国石油的认购或在２级市场上的交易。中国石油Ａ股，或许在未来的某个时期开始相对真实的反映其内在价值，也许是３年后、也许是１０年之后，但这之间是否是先上涨到６０块之后再开始回归，这就不是我所能判断的事情了。所以，如果因为我的文章而没有买入，进而损失了它的“交易价值”，也千万别找我的麻烦。 ：）［完］