基本信息


编辑推荐
聪明的交易往往违背直觉
恐惧与贪婪,愤怒与怀疑,情绪会让投资者做出哪些不理智的决策?
本书全面采集20年财经媒体关键词,揭示如何通过财经新闻预测市场走势
更准确预测资产价格,深度解释心理与投资行为的关联逻辑
内容简介
目录
致谢
第一部分 基础篇
第1章 认知与大脑 002
第2章 头脑与情绪 019
第3章 信息处理 030
第4章 情绪化的市场 047
第5章 找出噪声中的信号 060
第二部分 短期模式
第6章 信息影响 080
第7章 日常逆转 098
第8章 周逆转 105
第9章 唯一该恐惧的事 114
第10章 听到小道消息时买进 127
第三部分 三种长期模式
第11章 趋势和价格运动 140
第12章 价值投资 153
第13章 愤怒与怀疑 161
第14章 领导力心理 174
第15章 探讨不确定性 186
前言
为了挑选投资标的,我一开始求助于本地报纸。我不放过股票报价表中的每一个字。可是对我来说,那些数字没有任何意义—这是我碰到的第一个挫折。作为后备计划,我去了图书馆,图书管理员给我推荐的是20世纪60年代老旧的股票书和道氏理论。我当时想“这里根本没有我想要的东西”。我想知道的是现在该买什么股票,而不是学习古老的理论。
后来我走进一家书店,一位年轻店员把我带到杂志陈列区,我拿起的第一本杂志上列着1985年前十大成长股。“太棒啦!”回到家我马上致电经纪人,让他照着这个股票名单各买了一些。
之后几个月我都没再关注这些股票的表现。大概一年以后,我觉得差不多该查看一下股票账户了,希望等着自己的是大赚一笔的好消息。实际上,我幻想着那个经纪人不久就会打电话向我请教投资建议。当我打开账户查看报表时,我看到的完全出乎意料,账户余额居然缩水了20%。
太奇怪了,我又去了那家书店,和另一位店员讲了我的遭遇。他告诉我:“显然您买错了杂志。”我意识到“他是对的”。他帮我找到一本杂志,上面列着1986年十大最具创新力的股票。我回家后买了其中几只股票,然后开始等待。这次我更用心了,发现前三个月账户余额在增加。我感觉良好,又开始飘飘然,想象自己被别人看作股票投资天才。
一年后,我打开最近的账户账单报告,发现损失更大了—我的账户余额比开始时少了近一半。我想:“怎么会是这样?”我不安地打电话给那个经纪人,他确认我确实亏了那么多钱。
我想知道专家懂而我不懂的那些东西,所以开始读那些投资天才(比如本杰明·格雷厄姆和彼得·林奇)写的书。这些书不仅教给了我基本面知识,也教了我心理学。看上去很多历史上最成功的投资者都利用过对投资者行为的分析。罗斯柴尔德勋爵(罗斯柴尔德银行帝国的早期继承人)在1812年曾对投资者说过:“炮声响起时买入,欢呼胜利之时卖出。”本杰明·格雷厄姆写道:“我们从悲观者手中买来股票,然后卖给乐观者。”沃伦·巴菲特把这句话加以改进,说成:“在别人贪婪时要恐惧,在别人恐惧时要贪婪。”这个建议是有用的指南,但还不够具体,也不容易执行。
基于心理的投资建议似乎过于模糊,我想要的是更清晰的指引。当我在大学埋头做工程学作业时,我发现投资的真正优势就是深入掌握数学和模型。
数学恐慌
尽管我在12岁时被市场打败了,但在大学里,我学习了技巧,把损失的钱又赚了回来。学习电子工程学,掌握好数学、软件编程和机器学习算法,似乎是激活正在休眠的交易账户的最佳途径。我收集了很长时间的价格和交易量过往数据,积累了工程系高速RISC计算机的CPU时间,编写程序,验证价格数据表现出的模式。
我开发的预测系统刚开始时表现不错。我用算法发现了价格变动的基本模式,在样本数据上可以达到很高的准确度。我决定把它用于实际交易之中。在之后的三年里,我都是根据这套系统给出的方向信号交易标普500期货合约的。
尽管系统基本上还算成功,但是出现了两个问题:一是我看到了量化分析师所说的超额收益递减现象,好的算法交易系统的交易利润水平会逐步降低。这些模型在20世纪80年代和90年代初的“训练数据集”上表现不错,但在90年代后期,每一年的收益水平都在下降。也许其他交易者也发现了同样的模式,并进行了套利操作,也许是因为市场在改变。
这套交易系统的第二个问题和个人关系更大。它有时会在股价直线下落或消息非常负面时发出买入股票的信号,有时在市场屡创新高时发出卖出信号。对我来说,这些信号是错的,系统要求与其他交易者反向操作,我从感情上很难执行这样的操作。尽管我从理智上知道选择性对待交易信号是个坏习惯,但我还是经常找借口违反这个交易规则。事后分析,我发现最好的交易信号正是那些我从感情上很难接受的逆向操作指令。我不得不违背自己的本性才能做好交易。
把这两个问题放在一起考虑,我在市场上最持久的优势—将导致超额收益下降的可能性降到最低的能力,可能就是辨别驱使交易者陷入羊群效应的信息和感觉(情绪),而其他交易者总是过于频繁地陷入这种困境。情绪总有办法把交易者拖下水,不断地愚弄他们。我想找到一种量化情绪的方法,使我可以利用情绪而不会成为它的受害者。我变成了研究情绪的专家,并从中获得了收益。
在读了四年医学院,又当了四年心理治疗师之后,我研究了有关决策制定的生物学理论。在实习期间,我开始指导投资者。正是通过训练和指导,我深入了解了成功交易者的非常个性化、多样化的特质。
在担任了一段时间的实习心理治疗师之后,我开始跟随斯坦福大学的布雷恩·克努森(Brian Knutson)教授攻读神经经济学博士后。克努森的实验室研究的是承担财务风险的受试者,采用的工具有大脑fMRI和心理测验表。这项研究的细节我写在了《深入了解投资者的大脑》一书中。1克努森这类学者已经证实,即使对风险的期望值固定不变,对于潜在收益或损失的不同描述和展示方式也会改变人的行为。我一直在考虑如何把信息流中的这些“软”因素进行量化处理。金融社交媒体和新闻似乎是一个不错的入手之处。
问题的提出
文本分析—将情绪、主题和基调用投资界的语言表述出来,是本书的量化研究基础。公布企业利润这类信息当然会影响股价波动,这是不言自明的,但是由此产生的影响,有时却和人们的直觉相反。例如,一家公司可能达到了市场对利润的一致预期,而其股价却马上下跌了。对于数量占优势的网络上共享的股票交流信息来说,如果可以量化测量其中的重要内容,就有可能会成为被市场认可的一个预测优势。
为了实现这种预测优势,2004年MarketPsych团队开发了一款财经文本分析软件。首先,我们开发了搜索引擎技术,以尽可能快的速度收集新闻和社交媒体发布的文章。然后,我们开发了文本分析软件,对文字中的重要特征进行量化处理。我们针对每个影响力大的因子—恐惧、兴奋等,为每只股票建立了时间序列。最后,用统计方法检验这些数据,确定它们和未来价格波动的关联性。我们发现结果不错,并且开始用于交易。
利用情绪进行交易
媒体评论
参与市场和打扑克一样,如果你没有优势,就不应该参与。在市场上获得优势有3条路径:信息、分析和人类行为。前两个很难获得,而且在不断变化的环境下也难以维持。人类的本性是在恐惧和贪婪中不断往复循环,这种状况从未改变,这也是获得持久市场优势的肥沃土壤。直到今天,还没有出现一本综合性的指南,指导人们从这个无尽的源泉获得利润。理查德 L. 彼得森是资本市场人类行为方面的世界级专家,他出版了不少这方面的优秀著作。每个严肃认真的投资者都应该读读这部杰作。本书将给你带来红利。
——比尔?米勒(Bill Miller),LMM有限责任公司总裁、首席执行官
终于出版了一本由市场从业者,也是教授撰写的行为金融著作。彼得森的这本书是开创性的成果,不仅帮助我们整理情绪,还使我们从中获取收益。
基思 R. 麦卡洛(Keith R. McCullough), Hedgeye风险管理首席执行官
这不只是一本有关交易的书,也不只是涉及情绪,这是一本告诉我们所有测量金融市场参与者情绪变化的书。理查德 L. 彼得森很有远见和真知灼见,他很早就致力于开发将金融大数据转化为信息和供主动投资者使用的交易推断方法的技术工具。和以往一样,我要提醒读者,金融市场具有高风险,非常复杂,而且不容易掌控,尤其是学术文献仍努力在如何测量预期回报和风险方面寻求共识。
——赫什?舍夫林(Hersh Shefrin),圣塔克拉拉大学教授,《行为风险管理》作者