期货，A股等API程序化量化开发技术交流

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  VirtualApi for CTP 量化交易回测接口 全新版本2.5 发布，支持Python和C++
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  virtualapi for CTP是针对上海期货交易所的CTP接口推出的一套仿真回测接口，是一种简单易用的回测方式，这种方式可以在不修改一行代码的情况下进行回测，即回测代码即实盘代码，该方案通过模拟原始API的方式进行回测，回测精度高，支持自定义手续费设置，并申请了国家专利。 VNPY,Quicklib，支持C++、python程序、JAVA、C# 等，可以说无所不兼容。并且实盘代码可以在不改动 一行代码前提下实现回测。 VirtualApi申请了国家发明专利，如果有类似CTP API需要 VirtualApi 支持期货CTP API接口 CTP API是上海期货交易所的API,支持所有期货公司期货实盘账户和SIMNOW CTP模拟账户 模拟账户注册网址 http://www.simnow.com.cn 实盘期货账户（商品期货、股指期货）开户网址 http://www.kaihucn.cn 支持所有自编程序和框架进行回测，例如VN.PY Ver2.5 修复穿透式监管版本的API在部分计算机无法回测的问题。 穿透式版本升级至2.5 非穿透式版本保持2.3 Ver2.4 提供最新的CTP穿透式版本的VirtualApi Ver2.3 增加对查询投资者持仓响应OnRspQryInvestorPosition 增加对查询资金账户响应OnRspQryTradingAccount回调支持 Ver2.2 功能升级 Ver2.1 修复了MD和TD资金数据同步的Bug 增加配置文件setting.ini， 可以通过修改setting.ini自由设置 (1)初始资金 (2)开仓手续费 (3)平仓手续费 (4)滑点 Ver2.0 修复在某些软硬件环境下回测的死锁问题 Ver1.1~Ver1.9 完善功能修复Bug 《优秀量化资源导航》 《TradeApi A股程序化交易接口》 《酷操盘手期货跟单软件》 python量化交易 《开户中国期货低佣金开户》 《mdshare财经数据接口包》 《某python量化交易框架性能评测》 [《QuicklibTrade A股行情接口，Level2接口》]
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  一个编程牛逼的大学生上课看片耳机松动，导致全班大笑，开发出此坑让全国大学生中招 , 各大高校陆续沦陷
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  用莘莘学子的原话：2019年9月27日这天，各大高校陆续沦陷…来，咱们先看看这战况： 装了个APK文件后 我的手机莫名发出娇喘声 关机都没用 一日之内，造成如此大规模伤害的不是别的，而是APK。 APK是谁？文件啊！APK文件！ 没错，就是这货。 据说，如果你是安卓手机，那么在下载这个文件之后，你的手机就会发疯似得发出娇喘声，而且还会默认将音量开到最大，无法调低，无法关机。 想想吧，无论你是在课堂上、图书馆、还是食堂，这震天动地的声响足以让你成为全校“最靓的崽”。 一时间，这件事走红各大院校，霸榜知乎热搜。尽管这个APK有个好听的名字——送给最好的TA，然而收到这份厚礼的人或许会患上一种病——手机抑郁症，就像这样： 装了个APK文件后 我的手机莫名发出娇喘声 关机都没用 为此，有民间大佬对这个不正经APK进行了反编译分析，哦嚯~于是就发现了一个10秒的音频，没错，凶手就是它！ 另在博客上，吾爱破解也对这个整人APP进行了分析。 目录结构 他称，该APK文件中含有一段加载lua脚本的关键函数，而在加载之前肯定是要先解密的，所以只要找到解密函数，然后就可以把解密后的lua脚本dump出来。 使用IDA打开libluajava.so，经过分析找到函数luaL_loadbufferxluaL_loadbufferx的第二个参数是加密的字节数组，第三个参数是大小，第四个参数是lua文件位置。 这个函数就是加载加密lua脚本的地方，其中对脚本进行了解密操作。 根据第四个参数我们可以区分目前加载的lua脚本名称，从而选择性地dump（即在函数开头下断点，查看第四个参数内容）luaL_loadbufferx函数伪代码如下： 首先对输入的字节数组进行判断，如果以1B开头，且第二位不是0C，则进行解密操作，否则直接调用j_lua_load加载lua脚本。 在第41行下断点即可获取到解密后的字节数组，从而dump。 在进行动态dump调试之后，通过分析得出之所以音量会自动调大并无法关闭，是因为lua脚本将其设定为放放音频和循环调整媒体音量的功能，并且拦截了返回键，禁止关机操作。 静音样本下载： https://pan.baidu.com/s/1csqa3X86T8ebemZo2YXBrg dump出来的lua： https://pan.baidu.com/s/1X0un1jgVB6QAgPRqNu_3Wg 这件事传的沸沸扬扬，不少学生发帖声称自己被坑，更有人分析该APK文件可能是病毒软件，并窃取机主的私人信息。 当然，目前为止并没有专业人士就此事发声，以上结论仍处在猜测阶段。 装了个APK文件后 我的手机莫名发出娇喘声 关机都没用 《TradeApi A股程序化交易接口》 http://www.mdapi.cn 《酷操盘手期货跟单软件》 《开户中国期货低佣金开户》 《mdshare财经数据接口包》 《某python量化交易框架性能评测》 http://www.lhjie.net http://www.mdshare.cn/comm/topic/2750/ 《期货跟单软件视频教学4集》 《优秀量化资源导航》
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  上海量贝金融数据接口 QTS 商业化交易所合法授权的A股Level2行情接口
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  量贝金融数据接口官方网站 量贝.A股Level2行情数据接口、金融数据接口​ http://www.mdapi.cn 以公募量化基金、私募量化基金为核心客户的金融数据产品 量贝数据提供Level2实时数据、历史数据、涵盖A股、基金、债券、指数、衍生品、市场咨询、港股、宏观行业等几十个大表、上百个主题的完整数据产品。 产品A 产品B QTS指数通 基于QTS接口，通过API接口获取实时行情数据 2万/年 A股历史数据 自1990年以来所有的Level2历史数据，数据集合庞大，2万/年 产品C QTS A股实时行情数据 产品D GTA 财经数据库 涵盖A股、基金、债券、指数、衍生品、市场咨询、港股、宏观行业等几十个大表、上百个主题 系统可靠稳定 稳定性高：系统运行高稳定，双系统双备份，保证客户行情稳定和准确。 通信多样:通信既有基于托管机房局域网组播的通信方式，页有互联网和专线的TCP通信方式。 权控灵活：可按市场（7大交易所）、Level1、Level2，逐笔、实时行情、指数、个股代码灵活订阅。 并发量大:单个分发服务可支持全品种10万代码的券消息类型订阅，分发服务支持冰箱和级联扩展。 支持的编程语言多样 支持常见的C++、C#、JAVA、Python接口。 支持Windows和Linux http://www.mdshare.cn/comm/topic/2750/ 《期货跟单软件视频教学4集》 《virtualapi》 《tradeapi》 《酷操盘手期货跟单软件》 《开户中国期货低佣金开户》 《mdshare财经数据接口包》
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  由于殡葬业和火葬业对环境的破坏越来越大，环保治理迫切需要碱性水解机
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  近年来，埋葬人类尸体需要占用许多土地，火葬释放太多二氧化碳，那么，将尸体做成堆肥，或者将尸体溶解，死者亲属会同意吗？英国利兹市帕德西镇一座空旷厂房地板中间，放置着一个闪闪发光的钢瓶，其制造者相信，总有一天，许多人最终的归宿会与这个钢瓶有关。 这台机器是“碱性水解机（Resomator）”，是一种环保型丧葬装置，主体是一个加压罐，尸体被浸泡在150摄氏度的水和氢氧化钾溶液中3-4个小时，直到尸体溶解，最终留下柔软的灰色骨骼残渣，在相邻的烘箱中干燥处理后，骨骼残渣被研磨成白色粉末，同时尸体处理完生成的液体将送到水处理厂进行处理，整个过程操作非常简单，操作者可通过触摸屏依据提示逐步完成，按下“开始”按钮操作开始，尸体处理过程远离哀悼者的视线，最终死者将灰飞烟灭。 近年来，由于殡葬业和火葬业对环境的破坏越来越大，环保治理迫切需要碱性水解机，它是一种环保型丧葬装置，采用化学溶液的方法快速分解遗体，现在很多国家都选择火葬而不是土葬，平均每具火葬遗体向大气排放400公斤二氧化碳，火化烟雾还包括来自死者牙齿填充物汽化汞，此外，死者髋关节置换等常见手术中使用的假肢和骨骼接合剂燃烧之后也会释放有毒排放物。 土葬也会对环境构成一定的影响，随着尸体和棺材逐渐腐烂，防腐液、放疗或者化疗药物等毒素将渗入土壤，在建筑密集的城市地区，墓地也变得越来越稀缺、价格昂贵，土葬费用逐年上涨。 美国自从上世纪90年代中期以来，就开始使用水焚葬，也被称为“尸体碱性水解”，当时该技术在19个州都是合法的，最初是在美国开发的，目的是在长达10年的口蹄疫流行期间处理奶牛尸体，2008年，加州大学洛杉矶分校医生迪恩·费希尔（Dean Fisher）意识到，捐献的医用尸体一旦不再使用，就可以将这些尸体进行尸体处理试验。 但是这项技术有一个“令人不安的因素”，看过该尸体处理过程的人们会担心未来自己的身体将被溶解或者成为废水，每具遗体能形成250加仑的液体，可用作肥料，因为其中含有营养成分，未来人们的观念亟待转变！ 尽管如此，没有理由不让尸体碱性水解装置正常运行，这是一种类似水的无菌液体，里面没有DNA，而且它比大多数进入水处理厂的物质都要干净，比如：血液和来自医院的化学物质，最重要的是，这不是我们要喝的水，尸体碱性水解法比传统尸体土葬法产生的碳足迹减少6倍、所用能量减少7倍。 同时，丹麦政府资助的一项研究还发现，土葬或者火葬才会对环境构成影响，碱性水解法处理尸体的成本仅是前者的二十一分之一，也有人认为水基处理过程比火焰燃烧温和一些。 近年来，其他替代火葬和土葬的方法逐渐兴起，例如尸体冷冻干燥法，之后通过振动分解成更小的遗骸；以及“蘑菇套装”，使用蘑菇加速尸体分解。今年5月份，美国华盛顿州将申请获批人类尸体堆肥合法化，将死者遗体放在一个装满土壤和有机物质的地上容器中，大约4个星期之后遗体就会变成有用的土壤，生长出新的生命，你的家人可以种一棵树，也许有一天你的曾孙会在这棵树枝上荡秋千，仿佛依偎在祖辈亲人的怀里。 提供殡葬服务的首要任务不是取代自然埋葬，而是提供更多的绿色选择，水焚葬的价格与尸体火化差不多，人们需要克服他们的假设，做对地球最好的事情，殡葬业协会也“欢迎任何提供公众选择的妥善处理方式”。 碱性水解也许就是未来的殡葬服务，在当前的保守市场中，革新总是困难的，我们需要照顾好地球，即使我们死了，也不能破坏它，因为我们活着的时候就不断地破坏自然环境。 《QuicklibTrade A股行情接口，Level2接口》 (http://www.quicklib.cn) http://www.mdshare.cn/comm/topic/2750/ 《期货跟单软件视频教学4集》 《优秀量化资源导航》 《TradeApi A股程序化交易接口》 《酷操盘手期货跟单软件》 《开户中国期货低佣金开户》 《mdshare财经数据接口包》 《某python量化交易框架性能评测》
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  日本制造很好很强大 为什么日本软件毫无存在感？
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  日本制造在全世界内都是高质量的代名词，能跟日本制造一拼的恐怕只有德国制造了，但2者又有很大的不同，日本制造的生活用品更出名，比如各种家电、小工具，前两年日本马桶都在国内掀起了抢购热潮。 与此相反，日本公司开发的软件应用似乎籍籍无名，移动应用普通人能想起来的可能就是Line了，倒是DIY玩家经常跑分用的SuperPI是日本人开发的，但也是好多年前的事了。 在IT领域，强大的硬件往往是跟软件相关的，为何日本出现了反常？联讯动力咨询公司总经理@南山林雪萍日前发了一个很有意思的分析，他指出日本的软件不是不强大，只是不张扬而已，他们的软件销售仅次于美国，嵌入式软件能力令人印象深刻。 今天看了一组日本与美国企业的软件投资对比，终于有了一个答案。 日本公司内部的自用软件开发占到了20%的比例，外包则达到惊人70%，这两种类型的定制开发就占用了日本IT投资的90%，而商业套装软件只占10%。美国企业则不同，他们在IT上的投资，要均衡得多，自研、外包和外购，基本是三分天下。而购买成熟的商业套装软件的比例高达29%，几乎是日本的三倍。 以下是@南山林雪萍发布的原文内容： 日本软件品牌一直是落落寡欢默默无名，日本软件业为啥看上去一点都不灵光？ 与其强大的制造业强国地位完全不匹配。在工业领域，大的工业软件都是美法德引领，尤其是工具类软件，几乎没有日本什么事。 日本制造很好很强大 为什么日本软件毫无存在感？ 另外一个事实是，在制造业，美国企业在IT的投资能达到年收入的4%；而日本制造业只有0.7%左右。相差6倍。 这种外购软件的做法，也为第三方独立的软件品牌的发展，留下了充分的存活空间。 显然，在IT投资的用途方面，日本公司更倾向于硬件战略，采用定制软件来支持当前的业务实践，而不是利用IT技术发现新机遇。 其实，日本的软件是依附在它强大的硬件后面，其发展策略采用了“藤蔓型”的依附战略，而非独立“灌木型”的对外走独立品牌的道路。作为全球第三大经济体的日本，在软件销售方面仅次于美国，其嵌入式软件能力令人印象深刻。机床、机器人和汽车，是日本世界级品质的嵌入式软件的三大载体。 它不是不强大，它只是不张扬。 日本软件与制造业，做夫唱妇随状。 http://www.mdshare.cn/comm/topic/2750/ 《期货跟单软件视频教学4集》 《优秀量化资源导航》 《TradeApi A股程序化交易接口》 《酷操盘手期货跟单软件》 《开户中国期货低佣金开户》 《mdshare财经数据接口包》 《某python量化交易框架性能评测》
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  华为鸿蒙到底是兼容安卓还是抄袭安卓？
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  对于鸿蒙系统，很多人最期待的是鸿蒙用于华为的手机，但是华为官方并不打算很快在智能手机上应用，目前还可以用安卓的情况下就使用安卓，只不过这个问题上绕不开的一个问题就是鸿蒙应不应该跟安卓兼容或者说怎么跟安卓兼容才是最好的，不能被人当做一个安卓的改版，但同时还得支持安卓的生态系统，这才是最难的。 上周末华为在HDC开发者大会上宣布了鸿蒙OS，这是基于微内核架构的分布式操作系统。具备分布架构、天生流畅、内核安全及生态互享等优势。 余承东表示，鸿蒙OS比Andorid有更强性能、更高的安全性、分布式能力、面向未来全场景能力，这是面向未来的操作系统，想告诉大家我们随时可用，但是考虑到合作伙伴关系，目前Android的生态，减少大家工作量。 鸿蒙首款落地产品是荣耀智慧屏，不过这两天有人发现智慧屏的鸿蒙OS中出现了ABD调试授权模式，众所周知这是安卓系统中常见的，所以这两天网上出现了许多质疑鸿蒙OS的文章。 比如下面这个自媒体，言之凿凿称华为走的是阿里云OS的套路，本质上就是基于安卓系统开发的第三方OS，类似与小米MIUI。 不过这事最终还是要华为官方给个解释，智慧屏上的鸿蒙系统到底有多少安卓系统的成分，兼容ADB模式是何考虑等等，这些依然要等华为表态。 这种言论不是第一个，也不会是最后的一个，关于ADB模式的问题网上也有很多讨论，很多无知的自媒体以为安卓有ADB模式就认为这是安卓独有的，要搞个大新闻，目前反击这种言论的文章也有很多，还需要多方了解，别急着站队。 http://www.mdshare.cn/comm/topic/2750/ 《期货跟单软件视频教学4集》 《优秀量化资源导航》 《TradeApi A股程序化交易接口》 《酷操盘手期货跟单软件》 《开户中国期货低佣金开户》 《mdshare财经数据接口包》 VNPY资料
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  地球在未来将变成这样的“地狱”
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  地球有充足的空气、多到用不完的液态水、能够保护我们不受宇宙辐射伤害的强大行星磁场、以及让我们筋强骨壮的地心引力。 人人都想离开地球、到太阳系中探索一番，却没有意识到地球上有多美好。 想想这些，地球其实挺好的。 可是我们还是忍不住将目光投向“邻居星球”，试图找到能前去造访、甚至居住的行星。目前人们的注意力全都放在火星上，大家都争相前去打造自己的“红色家园”。 金星现在怎么样呢？金星的体积和质量都和地球差不多，离地球还比火星更近些。金星的气候也比火星更温暖。那么，我们为什么不努力去金星上看一看呢？ 这是因为，金星差不多就是一座炼狱。 但丁的地狱之旅 在描述金星的可怕之处时，很难不用一些极尽夸张的词汇。你可以在脑海里想象一下、你能想到的最可怕的行星长什么样子，而金星比那还糟糕呢。 先从大气层说起。地球上的城市空气污染再糟糕，也不及金星之一毫。金星大气几乎全部由二氧化碳构成，并且极为稠密，表面气压高达地球上的90倍，相当于地球海面下方1.6公里处的压强。要想在其中穿行，你差不多只能像游泳一样游过去。金星大气中的氮气只占4%，但比地球大气中的氮气总和还要多。 而在金星的大气层顶部，则是由硫酸构成的云层。硫酸云反射光线的能力很强，金星标志性的明亮光芒就是这么来的。由于云层反射性太强，下面的大气层又太稠密，只有不到3%的阳光能够到达金星表面，令人很难感受到昼夜之分。 尽管缺少阳光，金星表面的平均温度却高达370摄氏度，足以使铅融化。在部分地区，如深深的峡谷中，温度甚至可达400摄氏度，因此金星地表呈现出毫无生机的红色。 说到昼夜之分，金星的旋转方式是太阳系中最特殊的。首先，它的自转方向是自东向西，即太阳在西方升起、在东方落下。其次，它的自转速度极为缓慢，一年仅持续两天就结束了。 此外，金星一度也有过板块运动，但很久之前就停止了，如今金星地壳处于锁死状态。 总而言之，金星就是座炼狱。 金星是如何变“地狱”的？地球面临相同命运 万劫不复 那么，地球的这位姐妹究竟是怎么变得如此扭曲的呢？ 由于构成金星的物质与地球很相似，质量和体积也与地球大致相同，科学家相信，金星在太阳系形成早期应该还是比较温和的。它的表面可能也有过液态水海洋，蓝蓝的天空中飘浮着蓬松的白云，总之相当舒适宜人。 但四十五亿年前的太阳也与今日不同，那时的太阳更小、也更黯淡。而随着太阳这样的恒星年龄逐渐增长，亮度也会稳步增加。因此在几十亿年前，金星尚处于宜居带中。然而，随着太阳逐渐老去，宜居带也不断外移。金星到达宜居带内侧边缘后，情况就开始急转直下了。 随着金星温度升高，海洋开始蒸发，大量水蒸气进入大气中。而水蒸气的保温能力很强，致使表面温度进一步提高，导致海水蒸发得更厉害，使更多水蒸气进入大气中，更多的热量被困住无法散逸……如此形成了一个恶性循环，情况也开始彻底失去控制。 在此之前，金星表面的液态水能够充当“润滑剂”的作用，帮助板块运动平稳进行。但海洋消失之后，板块运动也陷入了死局，金星地壳被彻底锁死。而板块运动对于调节大气中的二氧化碳有着至关重要的作用。简单来说，碳能够与土壤和岩石中的元素结合，然后伴随着持续数百万年的板块运动，被深深埋入地下。但一旦没有了板块运动，封锁在土壤中的碳就会缓缓逸出、或是随火山运动一泄而出。因此海洋蒸发后，金星上的碳便失去了“隔绝层”。时间久了，大气中的水蒸气在足够的阳光照射下，便会分解成氢和氧。氢逃逸到了太空中，氧则与碳结合形成二氧化碳，取代了大气中原本由水蒸气占据的那部分质量。 最终，金星变成了一座失控的温室。所有水都蒸发到了大气中，大量热量无从散发，导致表面温度持续上涨。 地球的未来 随着金星大气层变得愈加稠密，金星表面的状况也变得愈加形同炼狱。 稠密的大气层甚至可能拖慢了金星的自转，致使金星如今的自转速度如此缓慢。 这个过程可能持续了1亿年左右。整个过程结束后，金星上任何生命存在的可能性都彻底告绝。 这就是地球那位“扭曲”姐妹的故事。最糟糕的是，这就是地球日后的命运。太阳仍在不断老去，亮度也在不断增加，宜居带也在稳步向外移动。在接下来的几亿年里，地球迟早有一天会到达宜居带的内边缘。到时，地球上的海洋也会开始蒸发，温度也会急剧升高，板块运动也将彻底停止，大气也将为二氧化碳所充斥。 到了那时，太阳系中便不止有一座炼狱、而是两座了。 http://www.mdshare.cn/comm/topic/2750/ 《期货跟单软件视频教学4集》 《优秀量化资源导航》 《TradeApi A股程序化交易接口》 《酷操盘手期货跟单软件》 《开户中国期货低佣金开户》 《mdshare财经数据接口包》 《某python量化交易框架性能评测》
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  DNA常被比作一本厚厚的书，书中的文字代表着人生的指导手册
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  DNA常被比作一本厚厚的书，书中的文字代表着人生的指导手册。而DNA甲基化编码了我们刚刚开始理解的额外信息，就像记录在书边缘的一些心得体会，指出哪些页最重要，或者记录新获得的信息。然而在人类中，这些编码在每一代都被移除，但在鱼身上显然并没有发生这样的事情。 该研究的第一作者、奥塔戈大学解剖学博士学生奥斯卡·奥特加详细阐述：“DNA甲基化是最早被发现、也是目前研究最深入的表观遗传调控机制之一。它也有助于定义细胞的特性和功能。在人类和其他哺乳动物中，DNA甲基化在每一代都会被清除。然而，我们发现在我们研究的鱼类中，DNA甲基化的整体记忆清除根本不会发生。”近日据外媒报道，奥塔戈大学的研究人员发表在《自然》杂志上的一项研究表明，与人类相比，鱼的后代之间的记忆以“DNA甲基化”的形式保存着，而人类几乎完全被抹去了这一点。 我们都应该听说过鱼类记忆力差这一传言，但事实上，它们的DNA比人类的DNA有能力保存更多的记忆。 近年来，人们非常关注这样一种观点，即战争或饥荒等重大事件可以通过遗传改变的脱氧核糖核酸甲基化模式对后代产生持久影响。尽管这些“跨代”的DNA记忆效应似乎具有潜在的重要性，但由于发育过程中DNA甲基化的擦除事件，这种效应在人类中被认为是极其罕见。然而，因为鱼类显然没有这些擦除事件，它们似乎可以通过DNA甲基化的形式来传递生命体验。 “哺乳动物生物学家长期以来一直在寻找可靠的证据，证明改变的DNA甲基化模式是如何传递给后代的。但是只有少数在反复研究中得到证实。然而，与人类不同的是，至少在某些鱼类中，DNA甲基化不会在每一代中被清除。所以，我们认为通过DNA甲基化进行的后代记忆转移在鱼类身上可能更为常见。” 奥塔戈大学解剖学系的研究小组组长兼高级讲师蒂姆·霍尔博士说:“这项研究结果为科学家研究如何将一代人的记忆传递给下一代提供了新途径。” 澳大利亚加文医学研究所同时发表在《自然通讯》上的补充研究证实了奥塔戈大学的观察结果。研究人员希望这种关于DNA甲基化遗传的新知识将推动对从父母传给后代的分子秘密的新理解，最终改写我们所知道的生命之书。 研究发现鱼类比人类保存DNA记忆的能力要好的多 http://www.mdshare.cn/comm/topic/2750/ 《期货跟单软件视频教学4集》 《优秀量化资源导航》 《TradeApi A股程序化交易接口》 《酷操盘手期货跟单软件》 《开户中国期货低佣金开户》 《mdshare财经数据接口包》 《某python量化交易框架性能评测》
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  难道有外星文明在几年前通过探测发现了我们？继而派出了飞船？
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  “宇宙深处检测到神秘电波信号” 看看这个时间，不是旧闻哦，就是刚刚不久发出的。再看看卫报也报道了，卫报的标题还要猛…… “宇宙深处爆发神秘快速电波，可能是外星人” 我们也是绝倒，直接给定义成外星人了。其他的很多大媒体都报道了，标题都差不多，大家自己看： 让我们平静一下……这个事情我们先声明： 1、保真，不是那种地摊小报的消息，而且是最新的，就是几个小时之前报道的，等下我们会说。 2、涉及宇宙知识极其复杂，我们也不十分搞的清楚，还要有很多网友帮助我们，尽可能写的简单点，希望天文大神不要来杠。 这个消息堪称是今天全球的头版头条消息，且看几个著名外媒样子就知道了。这是BBC的： 来两个严肃的科学网站的报道，一个是美国科学促进会，这个标题就严谨的很多了。 “加拿大科学家发现来自宇宙深处的神秘电波闪光。” 下面这个媒体大家都知道了，国家地理杂志的天文版块： “目睹来自宇宙深处的神秘无线电爆发群。” 好，这么多官方媒体都报道了，大家应该知道此事是玩真的，不是闹着玩的。放心，我们不谈那些高深的理论，不过有个名词必须要先解释一下，否则后面没法看。 这个东西叫做快速无线电爆发（Fast radio burst），简称FRB。 这玩意怎么来的，怎么传输的，里面有些什么内容至今为止还是一个迷。也是所有的天文学家和宇宙学家毕生研究的东西。 其实可以简单理解成一个宇宙能量，具体表现就是无线电脉冲信号。其实这个绝对是一个新的“老货”，为何这么说，因为这个东西存在应该已经很久了，但是我们以前的科技还接收不到它，一直到2007年，西佛尼吉亚州立大学的邓肯教授和他的学生第一个发现了这个FRB。 千万别泄气，别以为这是2007年就发现过的好像感觉不新鲜了，不刺激了？错！这才是最刺激的开始，我们不写无聊的东西，耐心点。 这玩意的命名还是比较粗暴的，基本按照发现的时间来命名，就是FRB+年月日。其实这个东西很难被发现，和我们观察流星雨晚上等着看“咻”的飞过完全不同。 FRB几乎都是后期从浩如烟海的望远镜收集到的宇宙信号中发现的。所以很多当时的FRB往往数年后才发现。宇宙中得到FRB到底是个什么感觉？大致像下面这张图： 不知道是因为传输距离过远还是宇宙中的各种不确定因素，其实很多FRB信号只是零星碎片，有点类似我们一边打手机一边走路，走到一个信号不好的地方然后声音断断续续的感觉。 我们根据查询到的资料，第一个比较完整的FRB（线性极化）是2011年发现的，而这个结果也被发表到2015年的自然杂志中。 看到没有？2011年的FRB信号经过4年研究才确定，多么困难。 从标号就能看到，这是2011年的。其实前面2007年和2010年都有，因为实在太零碎没法成形。而2011年的这个不得了。 这个FRB 110523是真正第一个被发现能测量法拉第旋转的FRB，我们不解释名词，大概意思就是我们可以追溯它的历史了。 多远？60亿光年之外的某个地方，这个地方不可考，可能在任何地方。 光年不是时间单位哦，是距离，光一年走的路。60亿光年已经无法用米或者公里来写了。 其实到这里，大家都还没当回事，为何？因为宇宙中很多莫名其妙的电波多了去了，这个东西虽然在天文学上是一个重要发现，但是并不轰动，很多科学家认为这个可能是宇宙深处的中子星喷撞，或者超新星爆发导致，或者黑洞把某些物质撕裂了喷发出去，我们误解了，以为是什么信号，其实没什么花头。 大家只需记住60亿光年就行。 然后隔了一年，让全球科学家都跳脚的FRB 121102来了。 当然，这个也是一个持续的研究结果，2017年才算是完整研究出来，我们不再赘述。 为什么这个FRB 121102如此厉害？因为它是第一个我们发现的重复信号！对，你没看错，来自同一源头的重复信号！ 这个就了不得啦！！！ 单独信号可能是宇宙天体产生的，但是重复的信号你怎么解释？ 这个是脉冲星给我们发信号的演示图： 中子星和黑洞同样撞两次？超新星一模一样爆发2次？而且还是在同一个地方？可能吗？全球科学家都沸腾了，第一次意识到FRB可能非比寻常！ 而且这个难就难在没有规律的信号，没有任何模式，科学家动用了27个25米的碟子观察，耗时6个月，才确定，这真尼玛是同一个地方发出的相同信号！ 这个怎么解释？完全没法解释啊，如果真的是天体爆炸或者喷撞怎么可能一样？前面的60亿光年的那个2011年的FRB还记得吧？ 现在这个2012的因为数据更加多，所以确定的更加明确，距离我们30亿光年！就在我们银河系外某个地方！ 对于全世界科学家的测量结果，科学界也沸腾了，你这个事情很难解释啊，对吧？唯一的最大可能性就是宇宙的某个地方有个“人”在给你发重复的信号啊～ 一直到去年一月份还在有人研究到底这个2012年的是怎么来的，最新研究基本排除是偶发的天体碰撞、撕裂导致，这些都是一次性的灾难，不可能给你长时间重复的信号。 这是波多黎各收到的2012年那个信号的大概的图，原始信号什么样子我们无法判断，穿过浩瀚宇宙后被分离成数个波段，先后达到。 正在大家还在研究2012年的那个事情的时候，我们文章开头说的这个事情来了！ 这是加拿大不列颠哥伦比亚省的一套刚刚装好还没正式启用的射电望远镜。 刚刚装好，还在调试阶段，竟然收到了不同于2012年的最新FRB信号！ 这个和2012的那个有何区别？ 第一个区别：数量更多，质量更好。 这套射电望远镜刚刚上线就马上抓到13个新的FRB信号，看看这个发表在自然杂志上的论文： 以往为何研究难？因为得到的数据不完整，需要大量时间去分析，而这次发现的时间却非常的快因为数量大，且质量更好，比原来的更亮。 看看论文中的时间： 去年8月17日发现的，半年不到就能研究出来。 第二个区别就恐怖了，从目前现有的数据中科学家们分析，这次的FRB距离我们更近！大概是从距离我们15亿光年的地方发出来的。 当然，科学家们很严谨，这次判断距离更近主要是信号更好，不过不代表信号好就一定很近，也有可能就是在传输中干扰不大，损耗不大。 目前根据观测到的数据，几乎判断为更近是没有悬念的。 那么结合过去几年的数据，这个距离就很恐怖了。 还记得2011年的60亿光年吗？ 还记得2012年的30亿光年吗？ 而2018年却只有15亿光年？ 你想到了什么？ 我们暂停一下，提一下这套望远镜，名字叫CHIME。 毫无疑问，这套望远镜是目前世界上最强大的射电望远镜，配备了一套极其强大的数据处理系统。 如果没有这套射电望远镜，我们是否能及时捕获到这些信息？毫无疑问不行。捕获不到不代表不存在，而目前的FRB信号的确是真正切切存在的，而地球上的所有科学家都无法解读，不知道上面承载的信息到底是什么含义。 即使在CHIME的官网上依然无法解读，只能确定这是明确的，来自同一地方的不断重复的FRB信息！ 而很多科学家都坐不住了，因为从未捕获到如此清晰的信号。 这些重复的FRB信号代表什么？是给地球发的，还是宇宙中某些“东西”相互发射的时候被地球捕获到了？ 每一个设想都代表着截然不同的结局，谁都不敢往下想： “我们正试图建立线索并试图了解重复的FRB和单个FRB是否属于不同的人群，”研究作者，麦吉尔大学物理系博士后研究员Shriharsh Tendulkar说“他们来自不同的对象吗？或者它们是否以某种方式相互关联？我们正在努力解决这些问题，激动人心！“ 你以为这就够可怕了吗？完全不是！ 这次的2018年的FRB除了上面说的，还有一个非常不同的特点！就是频率特别低！以往的FRB多在1400MH左右，而这次检测到了低到了400～800MHz。 这能说明什么？ 根据我们人类的经验，1400往往是地面塔台发出的信号，而低于800的，甚至低到400，往往就不是地面设备发出的信号，而是飞行器发出的信号！ 早在2017年的一份研究报告中，哈佛大学的教授就认为这个极有可能是来自宇宙飞行器的信号，“巨大的宇宙飞船”，“这个人为来源必须被验证和考虑进去”。 而这次低频率信号正好符合这些特征！这是符合我们人类飞行器的特性的。很多专家认为除了外星文明，几乎无法去解释这些重复的、相同的信号。 2012年就已经排除了天体灾难造成的信号可能性。 而这次的信号就更加明显，意味着什么？ 难道有外星文明在几年前通过探测发现了我们？继而派出了飞船？ 什么样的文明能够短短几年时间就飞跃几十亿光年的距离？全球的外媒都炸了！很多节目甚至直接把矛头对准了外星人。 而目前摆在科学家面前的一个难题很明确，除了继续研究之外，更大的争议随之而来。 时间和距离的概念是对于我们人类的，15亿光年按照我们人类的理解，应该是光走了15亿年的距离，也就是信号源头是15亿年前。似乎很遥远，但是如果对于外星文明而言，15亿光年是否有意义？对于外星文明的飞行器来说，15亿光年是否只意味着15公里那么短？我们认为的15亿年前的信号对于外星文明来说是否可能只代表着15分钟前发出的信号？ 那么一个问题就来了：我们该不该去回应这些信号？ 这看似是一个最简单的方式，如果我们回应了这些信号，甚至得到了同样来源的回复，那么毫无疑问了！这个将给我们目前的科学工作带来前所未有的飞跃！甚至可能对方用我们能够理解的方式给我们再次发来信号？ 但是问题是这样做的后果谁知道？ 霍金曾经有警告，不要泄露任何和地球有关的内容，因为你不知道对方到底是什么意思，万一非善意的，可能对地球带来灭顶之灾。 霍金说，外星人真的到访地球的话，情景可能会像当年哥伦布发现美洲大陆，“对美洲的土著居民来说，结局不妙”。 而我国一篇著名科幻小说好像也提到了类似的剧情，对方发现了可能有地球存在，然后起了歹心，要找到地球的位置。有一位好心的外星人为了救地球而发射了信号，大致意思“发给你的任何信号都不要回复”，而地球上的人却看不懂，误解了，反而回应了这些信号，结果发射源被定位，然后…… 而这个也引发了外网非常热烈的讨论，面对本次收到的如此清晰和明确的FRB信号，在没有明确这些信号到底什么含义之前，我们人类到底该不该回应？ 《期货跟单软件视频教学4集》 《量化界社区http://www.lhjie.net》 《VNPY官方CTP课程视频》 python量化交易 http://www.mdshare.cn/comm/topic/2750/ 《酷操盘手期货跟单软件》 《开户中国期货低佣金开户》 《mdshare财经数据接口包》 《某python量化交易框架性能评测》
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  适用VirtualApi在内的各种量化交易回测框架的期货CTP tick数据采集下载工具4.7面市
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  DataCollect数据采集工具4.7重磅更新 下载地址 http://mdshare.cn/DataCollect.zip 采集的数据100%兼容支持CTP TICK级回测 http://www.virtualapi.cn/ 期货实盘开户支持CTP接口 http://www.kaihucn.cn/ 上期CTP接口官网，支持实盘和模拟注册 http://www.simnow.com.cn 采集的历史数据网盘下载 http://www.pythonpai.com/topic/4206/ 4.7.0 完善对新品种订阅，增加面纱、苹果、红枣、二债的采集支持 升级到CTP穿透式API 升级到高性能无锁队列，并提高稳定性 4.6.0 升级功能 4.5.0 消除了日志窗口不自动清理导致内存不断增加的BUG，长时间运行内存超过系统限制比如15天以上可能导致程序崩溃的问题。 4.3.5 提高了健壮性，对长时间运行遇到异常行情数据导致程序溢出崩溃的问题 4.3.3 修复行情分时图显示字段错误 修复周六夜盘0点以后交易日为下周一的日期(csv文件的文件名) 4.3.2 更新为按本地日期分类，删除TICK级目录 4.3 修复磁盘写入时，打不开文件可能导致崩溃的问题(之前1个月出现一次) 4.2 完善郑州合约的收集，增加对本月合约的订阅 4.1 增加时间流模式的存储，即所有合约按时间顺序记录到一个文件里 时间流模式和合约模式(老的模式)都增加一个字段(本机写入TICK时间) 4.0 增加对原油和苹果合约的采集 3.9 增加稳定性 3.8 增加合约焦炭j，删除无用的settion.ini配置文件中的字段 3.3 修复数据保存时，UpperLimitPrice（涨停板价） LowerLimitPrice（跌停板价）缺少","作为分隔符的问题 3.2 增加了对CTP时间段的过滤 一般每天早上6-8点，从CTP服务器会重复发送前一天夜盘的行情，为了避免重复写入数据， 在配置文件提供了停止存储的时间段（2个时间段），如果不设置的话，默认系统会过滤掉15:30~20:40和3:00~8:40的行情数据，即便接收到行情也不做存储。 可以自行更改 3.1 支持盘中实时行情和历史行情连续回播，开盘时间申请到当前行情时间段也不会缺行情， 当数据服务器将文件历史行情回播完成后，开始接着播放实时行情，直到通过python api 调用方法，通知服务器停止回播实时行情。 目前不支持并发，对同一个品种多次调用回播api，会导致回播行情数据顺序错乱。 对不同品种多次调用回播api，可能因为cpu占用过大，会导致服务器UI没有响应。后面升级版本会 完整的并发解决方案。 3.0 （1）TCP网络连接由同步模式改为异步模式，解决某些网络状况无法连接数据采集服务器的问题 （2）提供了互联网服务器 data.quicklib.cn 但目前性能未作优化，并不能做大量并发连接。 未来升级版本将优化性能 2.9b 清理了不需要的.lib，不会再提示缺少ctp的dll文件，删除了不需要的方法 支持任意IP地址的连接，可以实现连接云主机运行的行情收集服务器，或局域网里的行情收集服务器。 当前合约数约323个合约，最大范围1200个合约，视合约产品而定。 本例正式发布版本2.7 可以自由设置行情服务器 模拟simnow24小时行情服务器在交易日上午没有数据，要在下午4点之后才有数据。 模拟simnow实盘同步时间服务器，和实盘同步。 可改为期货公司的服务器IP，见“快期”软件设置“测试和代理”中的行情IP地址 双击合约文件列表可打开分时图 TestPythonApi可以调用DataCollectServer收集的行情数据（给定合约和时间段） 《量化资源导航》 《程序化交易接口》 《酷操盘手期货跟单软件》 《某python量化交易框架性能评测》 http://www.mdshare.cn/comm/topic/2750/ 《期货跟单软件视频教学4集》 《开户中国期货低佣金开户》 《mdshare财经数据接口包》 python量化交易
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  区块链项目圈，忽悠圈，不管是“投机”的发币公司还是想乘机捞一把的私募基金，大多是处在一片哀鸿之中
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  当这几位特型演员出现在博鳌的某“区块链”论坛上，当其中一位大言不惭地发言让整个论坛瞬间“火爆”，尤其是当晚宴赞助商和部分合作伙伴迅速用“剪洞”形式与主办方拜拜后，国内这一股借区块链名义的闹剧也到达了高潮。 靠“忽悠”要能做成事儿，那才真是出了鬼了。不管区块链的价值最终将会如何体现，至少目前来看，这个圈子里的背景音乐已经换成了一曲“凉凉”。不管是“投机”的发币公司还是想乘机捞一把的私募基金，大多是处在一片哀鸿之中。 “反正我手头投资过的项目，大部分都已经凉了，只剩下少部分还在苟延残喘。”说话的这位中年人，曾是华南区块链领域叱咤一时的天使投资人。从2016年至今，他带头投资的区块链创业项目已达近百个，地区遍布上海、广州、深圳、香港等地。如今，他已经从一名激进的区块链投资人，变成听到这三个字就胸闷气短的轻度抑郁症患者。 出于对其公司业务及个人隐私的考量，我们暂且称他为Mr.P。在P对过去两年来投资区块链领域的回忆中，我们也看到了一场场闹剧背后的推手和神秘力量。 抢滩登陆战 “在接触区块链之前，我也投过不少创业项目，只是没有这么激进。” 六年前，P在深圳的地王大厦建立了自己的投资公司，定位就是创业项目的早期种子轮、天使轮。在区块链概念尚未流行之前，他曾成功地投资了多家具有较强研发实力的智能硬件和物联网项目，攒下了第一桶金。 随着投融业务规模的不断扩大，2015年，P将投资公司从罗湖搬到了南山，在职的员工数量也已经多达50人。但是嗅觉灵敏的P，在看到周围不少同行的疯狂投资行为后，谨慎的收手，在2016年上半年几乎没有投资任何项目。 但是，2016年下半年区块链概念的兴起，让他动了心。那个时候，周围有先见之明的机构，已经从一批早期区块链项目上大赚特赚了。“不管比特币、莱特币这些数字货币未来如何，区块链绝对是个不错的趋势。”的确，对于投资机构而言，“趋势”二字是非常重要的。一个好的“趋势和概念”，在其衍生出真正的产品之后，市值往往会出现十几倍、几十倍甚至几百倍的增长。 P开始带着投资经理们四处寻找区块链项目，2016年9月份之后，他们走遍了华东华南地区的各大创客孵化基地，寻找有可能投资的区块链创企。一开始，他非常重视创业团队的经历与金融行业、区块链技术的匹配程度，不靠谱的他几乎不碰。 到了后来，他发现真的是技术科班、金融领域出身，或者十分了解区块链应用的创业项目，并没有预想中那么多。但看着其他同时期涉足区块链投资的机构都在不断“收网”变现时，P彻底坐不住了。只要项目涉足“区块链”三个字的创业团队，不管是发币、应用还是代投平台，他都想聊一聊。 “可能是心态有些急，那两个月一口气投了好几个区块链创业项目，除了发币和应用，还有几家是做区块链游戏的。”P告诉懂懂笔记，广撒网多捞鱼是很多机构在投资项目时惯用的思维。在投了多家区块链创企之后，他又着手为项目匹配大量相关的推广、媒介、人脉资源，希望在充足的“饲料”填喂下，“鱼苗”们能快快长大。 2017年区块链概念来势汹汹。相比一般的创业项目，很多投资机构在看区块链项目时，都还来不及做尽职调查，就已经看到别的机构在抢着“打款”了。急躁的心态，让越来越多的投资者、投资机构在拿下项目时，只求数量、不求质量。 不靠谱者多矣 也就是在2017年的前三个季度里，P带领团队“拿下”了约50多个区块链项目，很多项目几乎是看了一遍白皮书之后，就要迅速打款。因为这个时候很多机构是在拿着钱抢项目，你这边还在考虑，别家已经打款了。 但是这一轮眉毛胡子一把抓之后，P突然在去年入秋时，感觉到了一些不对劲。所谓不对劲，一是很多项目的“弊端”开始纷纷显现；二是投资机构或者说“接盘侠”的热情，明显在减弱。 “投项目不可能都是精品，10个里面能有一个靠点儿谱就不错，但是我看好的几个项目明显出了纰漏，约谈了项目创始人后，我有点头大了。” 在P所投资的众多区块链项目中，有几个项目是他比较看好的。他告诉懂懂笔记，与那些为了缓解资金压力而转型区块链项目的团队不同，在获得投资前，这几个团队已经在区块链领域小有建树了。 近百区块链项目难出手 接盘侠都去哪了？ “本来我是蛮看好这个做（区块链）游戏的，虽说套路有点仿迷恋猫。”他表示，初创公司先借鉴后创新无可厚非。何况在投资时，这个创业团队的区块链宠物游戏已经研发完毕，正准备进入推广期。 去年上半年，国内区块链应用市场类似的游戏尚属“稀罕物”，团队完全可以依靠这款产品获得大量用户以及投资者青睐，“为了政策方面的考虑，宠物交易所使用的是可变现的积分，而非流通的加密货币。” 但在进入推广期之后，游戏经常出现问题，各类Bug层出不穷。加上团队在拿到融资之后开始有些不思进取，对于游戏所面临的问题，也疲于跟进或修改，这让P觉得有些不能理解。 “团队出现分歧，其中一派说把钱投到游戏运营上，另一派则觉得要先补贴先前创业时大家所投入的成本。”无论他如何协调，两派都是各执一词，各做各的，最终在将初轮融资“烧”完后一拍两散，让他气的跳着高骂了好几天。 另一个让P寄予厚望的项目，其团队原先就已经开发出了一款基于区块链技术的企业OA。这套以“数据无法被单一客户端篡改、运行无需架设服务器”为卖点的OA系统，在推广期就受到了部分中小型企业的青睐，甚至已经签下了好几单意向订单。 “公司投了天使轮，150万现金加市场资源，置换了18%的原始股。”本以为这是一家到手即可“大赚”的项目，但P却完全没想到，在获得融资与客户订单之后，膨胀的创始团队转而在内部孵化起了另一门“生意”——山寨加密数字货币“万合币”，并悄悄瞒着投资机构，发起了ICO众筹。 后来P曾问过这位90后的张姓创始人，为何在项目有一定订单量的情况下，还要去做山寨币？得到回答让他哭笑不得：“对方说，开发维护系统太累了，每天忙个不停，还是发币割韭菜赚钱快。” 最终，在几轮拉高出货、试图抬高币价之后，那个山寨币项目依旧吸引不了散户进场。这个偷偷进行的“割韭菜”生意，2017年底因为资金链断裂而宣布项目失败，几个团队创始人也不欢而散。 “破产对于创业者来说轻轻松松，但那败的可都是投资人的钱。”P告诉懂懂笔记，以上看似儿戏的项目、浮夸的团队，却是他所经手的几十个区块链投资项目中，还算得上靠谱的了。这些失败的“优秀”项目，所耗费的资金和心力最多，最终即便通过一些法律手段把资金找回来，也是心力憔悴。而更多不靠谱的项目，更是让他在整个2017年都头疼不已。 再不卖就烂手里了 在前海的一场区块链投资私董会上，曾有一位企业家这样表示：“投资就是买卖，买它的时候，就应该要想到怎么卖。” P在2017年初大量投资区块链创业项目时，也是这么想的。不但要卖，而且要高卖。在彻底成为一家专注区块链创业项目的投资机构之后，他不仅跑遍了能接触到的所有创客空间和孵化器，还穿梭于各大区块链论坛和路演活动，希望能够“抓”到所有值得投资的好项目。 “其实我也明白，之前投的一些都只是概念，或者是名号，很难有实质性的东西可以拿得出手。”他表示投资的初创项目中，多数创始团队都是90后甚至95后，很多在与“区块链”三个字沾边之前，都是从事电商、软件研发、App应用等等。 其实这些团队突然转型完全陌生的区块链领域，为的也只是想快速捞一笔。有圈内人士曾在网上爆料，一些区块链项目团队在融资款项到位之后，就会用诸如推广、公关、薪资支出等等名目繁多的理由，从投资监理账户中将投资资金逐一析出套现。当然，这些套路也不仅仅局限于区块链创业圈里。 “看似支出都很合理，但项目根本没见成效。” P对于一些创始团队的做法，或许也是心知肚明，而在击鼓传花的游戏套路中，有些东西也就睁一只眼闭一只眼了。 毕竟，从投资者的角度来看，只要在这些区块链创企将融资“烧”完之前，能尽快找到新一轮融资，或在恰当的时机将项目股权高价卖出，自己的目的就已经达到了。而寻找接盘侠的工作，P早在2017年4月初就开始了。 不过，区块链项目的股权，似乎并没有想象中那么好卖；A轮、B轮的接盘侠，也不是那么容易找到。P告诉懂懂笔记，由于区块链概念兴起的速度十分惊人，因此2017年上半年，整个行业内初创、转型区块链领域的创业企业非常多，其中有相当一分部或多或少的都拿到了机构投资（种子期、天使轮居多）。 这意味着圈子里的情况是——去年下半年开始已经“僧少粥多”。 “也就是说，我想出手那些不靠谱的区块链项目，而很多机构也都是这么想的。”加上去年至今比特币等加密数字货币的市场表现动荡，部分虚拟货币发币机构频频传出违规、跑路的事件，让P手上的很多项目难以达到预期价值。 那么从2018年初，尤其是春节前后，部分舆论甚至是大佬们开始造势，让区块链和“币圈”突然火爆，这背后又是什么原因呢？ “嘿嘿，大家都想抛货，总要把圈子搞热起来吧，要不谁来当新韭菜？”P的苦笑中，似乎透露出了一些“你懂的”之意味。当然，他手里项目也没有几个逃出了这一轮“低潮”。 随着币圈的火爆，今年春节后行业内的大量负面报道也开始出现，甚至有文章指出多数区块链项目都不靠谱，从而导致大量投资者、投资机构对于整个行业失去投资信心。P透露，其实在2017年底之前，圈内就能够感觉到随着政策和监管的加强，很多项目已经找不到“接盘侠”。2018年春节后，不少区块链项目更是“烂”在了类似P这样的机构（投资人）手里。 “之前大家都抢着投（区块链），一个不靠谱就再多找几个看起来比较靠谱的投。但现在都是抢着卖，谁能先出手，就代表能够及时止损。”提及这些恐怕要烂在手里，无法变现、无法出手的区块链项目，P的焦虑已经充满无力感。 P告诉懂懂笔记，如果投资的钱都来自公司自有的创投基金池，那还好办。但现在他最头痛的，是部分投进去的资金，主要来自投资散户的私募基金，如果项目全都黄了，公司也很难向散户投资者交代。 作为创投机构，P和很多同行其实只是想在区块链来势汹汹的大潮里，跟着“割”上一把。原本2017年区块链概念被逐渐炒热，很多项目能够为其带来大量财富增值，但因为“贪心”没有及时出手，让P如今也是后悔不已。 “最无语的是这两天不知谁把那个X链操盘割韭菜的录音给曝光了，还曝光创始人曾是微商导师，我感觉这圈里的势头越来越不乐观了。”P满脸阴郁，在他看来，无论是币圈的庄家，还是投资圈的老炮，最重要的还是要审时度势，“别贪，该出就出了。” 酷操盘手资管系统 http://www.kucps.com 酷操盘手期货跟单软件 python量化交易 Caffe深度学习框架 mdshare财经数据接口包
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  诺奖得主写过哪些金融经济类的书
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  我们会梳理一下和金融经济学（包括金融计量）领域获得诺奖的学者写的教材或者讲义（lecuture notes）。 今天我们首先介绍对量化金融领域影响最深的纽约大学的Robert Engle教授的专著。 第一本是2016年出版的专著《Empirical Asset Pricing: The Cross Section of Stock Returns 》（中文翻译：实证资产定价：关于股票收益的截面分析）。 该书深入系统的介绍的当今最前沿的实证金融的研究成果，并且重点介绍和分析了实证金融领域的相关技术和实现细节，并配有若干相关的案例分析，是一本非常适合研究生学习的教材，也可以作为科研人员的案头读物，可以用来时刻提醒学者自己如何做规范的实证金融学研究。 此外该书的另外两位作者也非常有名，Turan G.Bali是乔治城大学的教授，Scott Murrary是乔治亚州立大学的副教授，他们两人都获得了2014Jack Treynor大奖。 第二本书是Robert Engle在2009年出版的专著《Anticipating Correlations: A New Paradigm for Risk Management 》（中文翻译：预期相关性研究：一种新的风险管理范式），该书是基于Engle的讲义整理改编，该书重点介绍了Engle创建的动态条件相关模型（Dynamic Conditional Correlation，简称DCC），该模型在我们首都经济贸易大学的量化金融专硕的培训里面有该模型的量化投资策略介绍。更多关于首都经济贸易大学的量化金融项目可见【总001-0196期量化金融前沿推文汇总】 该书除了介绍DCC模型外还介绍了多元Garch模型在衍生品定价、风险管理以及投资组合领域的具体应用，该讲义为从事量化金融投资以及风险管理的从业人员提供了一个完整统一的分析量化金融投资和风险管理的研究框架。该书深入浅出逻辑严谨。特别值得一提的是该书还利用作者发明的“因子DCC"模型说明了DCC模型以及其衍生模型为何可以能较好的预测08年金融危机，进而为监管部门或实务从业人员提供较好的风险防范指引。总之，个人觉得是从事量化金融不可多得的好书。 （作者为首都经济贸易大学金融学院投资系系副主任，硕士生导师，金融学博士） VNPY官方期货CTP Python量化交易开源框架
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  专业权威的思考波动率微笑问题
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  学习知识不能碎片化，推文这种“轻阅读”，能帮你打开思路，但是如果没有专业培训和系统化学习，你的知识结构很容易碎片化以及世界观还是很容易严重缺陷，容易邯郸学步，最终还是一事无成，为了避免知识结构碎片化和世界观也严重塌陷，这也就为何有高等教育的原因，这也是高校为何开设专门专业项目（并授予颁发学位学历）的原因。当然说得简单直白一点就是：我们还是建议各位来报考我们首都经济贸易大学的量化金融专硕项目，系统的学习。具体报考通知或相关内容可以访问以下链接找到。 【总001-0196期量化金融前沿推文汇总】 今天我们就介绍一下一个小概念：波动率微笑，并推荐一本能让你系统学习该知识点的专业书籍，该书兼顾学术前沿和研究生（或博士）教材的特点，此外最主要的原因是—权威正统。 波动率微笑（volatiltiy smile）是量化金融学（也是金融数学、金融工程）里面一个很重要的概念，如以前我们提到的那样，BSM公式一定是整个量化金融领域研究的核心中的核心，它也是撑起整个金融数学理论大厦的基石型理论（或公式），但是随着过去十几年的实证和理论研究的不断深入，我们对BSM模型所存在的模型风险的理解也越来越深刻，其中一个问题就是波动率微笑。 波动率微笑的问题，最主要是来自于BSM公式的两个基本假定： 第一个假定是BSM假设标的物价格满足对数正态分布或布朗运动，其潜台词就是不考虑标的物价格的偏度和峰度特性，关于偏度和峰度的概念可以参见我们很早之前讨论的一些推文，比如：【总003-量化讲堂002】金融数据的统计特性（1）和【总004-量化讲堂003】金融数据的统计特性（2）。当然最近的研究还发现标的物还有jump(跳跃的特性)，而这些标的物价格的特性都没有在BSM里面反映出来，因此自然这都为后来我们发现波动率微笑问题找到了解释的途径或视角（虽然解释途径或视角不唯一）。第二个BSM的假定就是假设标的物的波动率为常数，而实证事实表明，波动率是随时间变化的，而且存在明显的随机特性。 说了这么多，什么是波动率微笑呢？ “波动率微笑”， 是指虚值期权和实值期权（out of money和 in the money）的波动率高于在值期权（at the money）的波动率，使得波动率曲线（纵轴为隐含波动率，implied volatiltiy,横轴为行权价）呈现出中间低两边高的向上的半月形，也就是微笑的嘴形，叫波动率微笑。特别注意，BSM公式是假定波动率是一常数，所以按照BSM的逻辑，不管行权价K如何变动，波动率都是常数，是一条直线，但是事实（实证数据）表明，其实是一个两头上翘的曲线如同微笑）。 好了，说了这么多，如果你想系统的研究波动率微笑怎么办？还是要逐本清源，正统的学习，所以今天推荐一本新书，2016年9月份才出版。 作者是谁？作者太牛了，有多少有志青年就是受了他以下这本畅销书的蛊惑走上了金融工程的不归路。哪本书？就是以下这本畅销书。 以下是他的简介： 金融数学的大神Emanuel Derman，他的基本简历：BSM发明人布莱克的助手，Black-Derman-Toy模型、Derman-Kani local volatility的发明人，著名畅销书《我的量化人生my life as a quant》的作者，现任哥伦比亚大学金融系教授，金融工程项目负责人。此外他还干了很多促进Quant行业发展的行业准则的制定，比如曾和Paul Wilmott模仿共产党宣言，写了一个《金融建模者宣言-Financial Modelers’ Manifesto》（链接可见本推文附录）。 这本书的好处有以下几点：首先，第一本系统的介绍波动率微笑的专业型数据，既很好的立足学术理论，又兼顾了实务。第二点，根据作者建议，前14章，可以作为研究生教材使用，因此适用性强，非完全的理论学术专著，而后十四章则强调前沿学术成果和实务（实证）成果。第三点，课后习题有答案哦，作为附录附在原书后。第四点，可在人大论坛下到高清原版电子版，虽然我们是支持购买原版的。 当然，最后啰嗦一句，学习波动率微笑的时候，请一起把volatility smirk（波动率斜笑，这个中文翻译是啥，好像国内没有统一的说法）的概念也一起复习一下。 python如何做量化交易
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  华威大学金融专业学长的推荐：金融学教科书目
  • wdg  

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  作者之前就读于英国的两所大学，一是女王大学，二是华威大学，金融硕士研究生毕业。下面为大家列出就读四年所用的教科书，以求为那些想了解金融学的朋友一些帮助。 本文来源：豆瓣 - 经济学人小组 总的来说，金融学可以分为两大类：公司治理和投资学。金融学有趣的地方在于有的分支非常的文科化，有的却又极其数理化。这也是其中难学之处。 只是想初步了解金融的朋友可以读读“本科第一年的2”和“第二年的1”； 想系统学习公司治理的朋友可以读读“第二年的2、3”和“第三年的2、4”； 金融很强调计量经济学的基础，因为学到后面需要用大量的数据来建造模型，大量的数据处理需要运用计量知识，这也是刚开始很多朋友刚开始觉得计量枯燥的地方，因为老是觉得不知所云，也不知有何用处。。。 要系统学习投资学的朋友可以读读“第二年4、5”和“ 第三年的3” 有些朋友认为金融属于微观领域，其实不然，金融其实是个交叉学科。公司治理应该属于微观领域，但是国际金融却是属于宏观经济的范畴，而且货币金融学也属于一个重要的分支，所以学懂宏观模型，如蒙代尔-弗莱明等，也是非常重要的。。。可见“第三年1” 本科第一年： 1.Atrill and McLaney: 《Accounting and Finance for Non-Specialists》, Prentice Hall 介绍一些基本的会计知识，比如debt和credit之类的。 2.Mishkin, F. S. and Eakins, S. (2009), “Financial Markets and Institutions”, Pearson/ Prentice-Hall (6th edition). 这本是非常著名的教科书，国内好像也有译本。对于金融机构如央行等有很多介绍，是金融知识的入门书。 3.Ian Jacques, Mathematics for Economics and Business, Pearson, 2009 介绍最基础的统计知识，需要矩阵之类的。。 4.Barrow, M, Statistics for Economics, Accounting and Business Studies, 5th edition, FT Prentice Hall, 2009. 基础的计量经济学，包括概率论。 5.Economics Michael Parkin, Melanie Powell, and Kent Matthews, 7th edition, Pearson Education Limited. 帕金的书很好的入门书，不深，数学也不多。喜欢读故事的人可以看曼昆的那本，也很不错。。。 这个阶段主要是入门，掌握金融的大体结构，打牢数学基础，因为到后面，计量经济学虽然枯燥，但是非常重要，如果概率论都没学好，计量就学不上去。。。 本科第二年： 1.Cecchetti, Stephen G., 2007 Money, Banking and Financial Markets, 2nd edition,Mcgraw-Hill. 介绍银行和货币，以及简单的货币政策和外汇市场，比mishkin那本而言，又深了一点。 2.Richard Pike and Bill Neale, Corporate Finance and Investment, Decisions &Strategies, FT/ Prentice Hall, 5th Edition 这本书是大块头，不晓得有没有译本，但是刚开始读的时候非常难，介绍很全面，是中级教科书。。。如果能啃下来，对日后深入将打好坚实基础。。。公司治理和投资学都涉及到了。。但是主要是公司治理和mm模型。。但是个人感觉期货期权那张写得不怎么样。。。之后还会介绍期货期权的权威教科书。。 3.H. Varian, Intermediate Microeconomics: A Modern Approach 范里安的书很著名，这位作者来头很大，之前是加州伯克莱信息管理学院院长，现在摇身一变，成了谷歌首席经济师。书写得相当清晰全面。。。基本没什么数学。。。中级教科书。。。掌握本书的基本框架就可以说是掌握了微观的基本框架。。。最后还加入了一般均衡。。。 4.Advanced Level: Bodie Z., Kane A. and Marcus, A.J. 2009, Investments, 8th Edition, McGraw-Hill. 这本书跟上面richard pike and Bill Neale一样，是本有分量的书，对于投资学介绍得非常系统，国内好像也有译本，在投资学方面想打好基础的朋友要狂啃这本，因为这本把投资组合理论（portfolio theory）和资产定价理论（CAPM）讲得很清楚，是我看过最清楚的一本。。。 5.D Gujarati and D.C. Porter, Essentials of Econometrics 计量方面公认的入门书就是这本，国内叫古扎拉蒂，作者很聪明，关于基础计量出了好几个版本，同样的内容翻来覆去的。。所以入门书用来用去都是他写的。。。这本前几章有一些基础的概率论，但是之后会向计量过渡了。。。初学者都觉得枯燥，很多老师也不会教计量，因为刚开始跟经济理论搭不上边，其实不难，如果能耐心点，这门往往能拿高分。不过计量常常是挂最多人的一科。。。 本科第三年： 1.Krugman, Paul R. and Maurice Obstfeld, 2009, International Economics, Theory and Policy. 8th edition, Pearson Addison Wesley 相信很多人都听过克鲁格曼的大名，最近刚获得诺贝尔经济学奖。这本书前半部是他写的，关于贸易理论的。不过当时我们没学，学的是后半部分，obstfeld写的国际金融，写得相当impressive。很多人认为金融主要涉及的是微观经济，其实不然，国际金融就与宏观经济密切相关，所以学好宏观对金融也相当重要。本书的模型其实就是翻版的IS-LM模型。 2.Copeland Thomas E and J Fred Weston, Financial Theory and Corporate Policy. 4th edition, Pearson Addison Wesley. ISBN-13: 9780321127211. 本书算是中高阶的了，里面模型很多，文字较少，需要老师很详尽的讲解和资料才能读完，不大适合自学。 3.John C Hull (2008), Options Futures and Other Derivatives. 7th edition,Prentice-hall International 这本书是学期货期权的权威教科书，写的详尽有条理，非常适合自学，应有尽有。。。期货期权的种类也介绍得非常详尽。。如果数学好，又不怕烦的朋友，可以挑战其中的Black-scholes model（期权定价模型），数学论证极其复杂。当年老师考前直接了告诉我们5道选3道的大题里面，肯定会考这个，不过也没有几个学生愿意准备这道推理题。。。不过这个模型也得了诺贝尔。。。 4.Corporate Finance", by Ross, Westerfield, and Jaffe McGraw-Hill Companies; 6th Pkg edition 这本是麻省理工的大老写的《公司治理》，国内也翻成《公司理财》。浅显易懂，公司理财融合了会计知识和金融知识，相对来说比较容易学。难学的是mm模型，易学的是股票定价模型，学了之后对炒股可能有点用处。。不过这模型只在美国有用，国内就排不上用场了。。。 研究生一年： 1.Advances in Behavioral Finance by Richard H. Thaler. 行为金融学是现代金融学的一个重要分支，融合心理学和生物学的知识，为了更好的判断人如何做出金融决策。这门课可以很浅显，也可以很数学化，有兴趣的朋友可以选修。 2 Econometric Theory and Methods by Russell Davidson.Oxford University Press 这本书是高级的计量了，相当难读，如果不是有很深的计量背景或是很牛的老师辅导，不建议挑战。我们当时是有老师的辅助教材才被老师硬推着读的。。 3.Business Analysis and Valuation: Using Financial Statements, Text and Cases by Krishna G. Palepu… South-Western College Pub; 4 edition 这是研究生的一门选修课，已经是纯会计学了，重点是杜邦财务比率分析法，一大堆财务比率公式，有四种方法算公式的股价，但是原理是四种方法算出来的股价要是同一个数。。。有点难度，不过很好玩。。。 python量化交易科技新闻
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  金融行业如何筛选简历？以招商证券为例，用大数据分析
  • wdg  

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  每一年的校园招聘季，经管学院的小伙伴们都要经历面试、笔试、群面PK、boss面种种环节的考验，可谓千锤百炼，才能修得OFFER正果。社会竞争日益激烈的今天，用人单位需要什么样的人？有哪些基本的素质和能力要求？偏好哪些软技能？又有哪些加分项？其实，大数据为我们提供了一个很不错的分析思路和方法。本文就以招商证券这家招商局集团的御用券商为例，和小伙伴们一起来分析用人单位的简历筛选的要求和条件，希望对有志进入金融行业或身在金融行业的小伙伴们，有所帮助。 本文由微信公众号CFAer（ID：CFA-CHN）整理编辑自新浪博客 随着秋风习习而至，又到了各位应届生秣马厉兵霍霍猪羊的时节，不过这次待割的不是羊毛，收获的也不是果实，而是众位心甘情愿嗷嗷待宰的即将出圈的应届生求职大军们。 上年中国大学生史上最难就业年的寒冬过去，本届应届生又要面对史上更难就业年。 尚未杀至面试、笔试、群面PK、boss面种种环节，多路英雄就已倒在了网申简历的雄关险隘之前，虽自负怀有斗战群儒三寸不烂之舌却终得铩羽而归。 在眼花缭乱的校招宣讲背后，也是有着哭爹骂娘霸面跪求种种姿态。 到底企业需要什么样的人，企业需要的人是要什么样的条件，恐怕也是幕后大boss和各位神龙见首不见尾的HR才会知道。 但咱家既然是响当当研究生，那么揭露迷雾后面的真相自然也是我们的神圣使命和职责。 那么用人单位到底是要什么样的人，需要什么素质，需要什么专业，需要什么经历和要求，各家单位也有所不同。 知己知彼才能百战不殆，在信息不断透明健全的今天，除了各种七嘴八舌讨论臆测猜想之外，大数据也为我们提供了一个很不错的分析思路和方法。 近日，招商证券在27号放出的笔试名单为我们提供了充足的数据和资料，并且招聘部门和岗位要为齐全，那么我们现在就以招商证券——这所招商局集团的御用券商为例，和小伙伴们一起来分析用人单位的简历筛选的要求和条件。 OK，let go. 此时此刻，招行的网申系统已经关闭，因此只能通过有限的途径来搜集我们所需要的信息。 总结，数据来源：招行官网、年报、Wind以及其他公开信息。 招收部门总体情况。 让我们先来看一下总体情况，此次招商证券招聘共收到简历18000余份，审核通过给予机试名额共3157人次，网申审核通过比例为17%多一点。 而最终21个部门的33个岗位将在其中录取238人（不包括招商期货和招远资本），网测至此通过比例为7.5%左右，也就是说13录1的概率。也就是说在所有申请人中通过层层选拔后最终通过比例为1.3%，可真谓是百里挑一了。 下面我们主要针对这3157人次的笔试名单来分析，希望可以从中发现大家所报岗位和岗位筛选要求双方面的信息。 在所有部门中，招人最多前三岗位是营业部财富管理岗、投行部分析师岗和营业部柜台岗。分别是110人、34和30人，而其余岗位所招人数都是个位数。 网申通过人数最多的三个岗位分别是投行分析师岗（608）、财富顾问（429）和债券销售交易（421），可以推测出计划招聘人数、门槛和专业限制以及预期收入等综合作用下的热门岗位。 在这3157人次中，从录取比例来看，竞争最为激烈的岗位是债券销售交易岗，招聘4人，当前421人，为105：1。 其次是固收部的投资研究岗（368/5）和债券承揽岗（255/5），固定收益部毫不意外的成为了第一热门部门。 零售经纪部人力资源管理岗（47/1）与投行部并购研究岗（42/1）紧随其后。 竞争最为轻松地部门要数私人客户部的营销服务岗，招聘2人，审核通过1人。也就是说只要此人过了笔试，面试不要太2，基本也就进了。其次为财富顾问岗（429/110）、固收部交易员岗（13/3）和场外的内控综合岗（5/1）。 另外，传统较为热门的岗位，如研究所行研（76/3），明显人数已有下降，可能与当前行研性价比下降有关，也有可能大家都了解到行研基本都是实习内定，所以缺乏热情。 目前看来，各部门的热门程度与我们大家所了解也几近相当。接下来让我们看看都有哪些名校毕业生能入招商法眼呢？ 学校分析 剔除掉学校名称不全不详的，有效数据3140人次。 其中共有149所海外及港澳台地区大学459人次，香港四所大学共占120，其余在美国、英国、法国、澳洲、新加坡的学校都有涉及，而学校排名从国际前列的芝加哥大学、纽约大学、哥伦比亚大学等顶尖学府到其他泛泛欧美各学院都有分布，分布较为平均。 国内大学共分布在127所高校，总计2504人次。 其中人数最多前十名分别为北京大学-（包括光华、汇丰等学院，315）、复旦大学（219）、中国人民大学（212）、中央财经大学（205）、对外经贸大学（161）、上海财经大学（138）、清华大学（129）、厦门大学（105）、上海交通大学（82），共计1566，占比62.5%，前20名高校共计1992，占比80%。其他高校分布较为平均，且有部分非985、211院校也有通过简历筛选（非重点院校还是有机会的，不过可能关系户，也不排除个别牛人）。可见，招商证券对于国内高校招聘方面仍是以老牌经济金融名校与重点985院校为主。 从人事关系方面来看，招商证券9名高管分别来自西南财经大学、北京大学、辽宁大学、华中科技大学、清华大学、华南理工大学、上海海运学院、澳州南昆士兰大学，可见，传言中的高管母校与应届生招聘并没有直接关系。 下面看一下各类部门岗位人员的学校分布。 所有研究类部门海归的总体占比18%，其中最高的是量化套利投资岗（33%），且人员中无论国内外也都是清一色金融或工科的名校，其次是研究员岗，海归占22%；另外产品设计岗、场外产品交易设计岗和投资研究岗等也都达到了20%，且无一例外的也都是名校。接下来是业务类部门中，总部业务岗位债承债揽等海龟比例为19%，最高的为债券销售交易岗24%，且学校以欧洲居多。而在一线业务岗位中，海龟比例仅为8%，最低的为，基金销售经理0人，其次柜台业务岗仅占5%。后台类岗位中，合规和风控等专业技术较强的岗位海归比例较高，总体为13.6%。其他后台类，如软件开发、数据支持、业务运维、营销策划服务等，都没有海归，主办会计岗海归比例也仅为3%。 网申和筛选是一个双向选择的动态过程，那么从以上可以看出，券商如投行研究、行业研究及量化研究等研究类岗位仍是非常重视需要名牌院校重点相关专业。其次在一般研究类岗位上，院校间差异并不显着。在业务类岗位上，基层业务岗位学校分布广泛，且海归较少，核心业务岗位上，海归较多，且学校分布较为分散。可见对于基层业务岗，门槛要求相对较低，而对于核心业务岗，国内方面仍是需要在国内业界有着一定人脉资源的金融经济重点专业的院校，在海归中对自有业务资源要求较高。后台类岗位，一是信息技术支持类，并不需要海归，并且毕竟现在海归出国很少有学IT方面专业，且IT精英在微软等大公司做远远比在券商做后台支持有发展前景。其他后台类，如合规和人力资源等，技术要求限制较多，且收入一般，因此也有较少的海归愿意投这些岗位。 学历分析 3157人次中，初中及以下2人，本科245人，硕士研究生2836人，MBA18人，博士56人，硕士为此次应聘的主力。本科学历人数最多的岗位为柜台业务岗（78）、财富顾问岗（95）及主办会计岗（19），本科生大都从事业务及后台类岗位，而从事研究岗的本科生仅有2人（投行分析师岗）。博士人数最多的岗位为投行部分析师岗（13）和固定收益部投资研究岗（25），博士参与比例最高的为量化投资研究岗（80/8），而业务及后台岗位都只有1个博士，可见越是研究类技术岗位有着越高的学历要求，此次招聘并没有限制博士学历的岗位，可见目前研究生学历仍足以应聘大部分的券商岗位工作（研究或业务）。 部门专业 要求分析 3157人次中，涉及具体细分的专业小类600余个，其中金融263个，会计管理类144个，法律类42个，统计或数学类50个。其中分布最为广泛的为投资管理岗，559的有效人次上共有181个专业小类分布。 下面依次来分析各类岗位上的专业录取情况： 并购研究支持岗（83）：研究类，经济（21）、管理（19）、金融（35）、法律（6），额，怎么还有自动化、工程机械这种奇怪的专业； 财富顾问（429）：业务类，其中经济管理类的占95%以上，也有少部分语言及工科专业； 产品估值（7）： 研究类，资产估值（1）、会计（3）、金融经济（3）； 产品开发与研究支持（25）：研究类，金融（17）、金融工程数学类（8）； 产品设计岗（20）：研究类，数学（4）、法律（3）、会计（2）、金融（11）； 场外产品设计交易岗（10）：研究类，数学、运筹控制学（5）、金融学（5）； 场外业务销售交易岗（12）：业务类，管理（4）、金融（5）、经济（3） 创新业务支持岗（54）：研究类，几乎全为经济、金融专业，法律3个，没有管理专业； 投行-分析师岗（608）：研究类，纯理工专业共20个，剩余金融、经济、会计管理、数学统计比例为4:2:2:2； 柜台业务岗（191）：业务类，金融、经济、管理、其他比例为3:2:2:2:1； 基金销售经理（37）：业务类，金融（13）、经济（12）、管理（8）数学计算机（4）； 监控分析岗（45）：后台类，金融（22）、经济（23）； 结算管理岗（7）：后台类，经济、会计、计算机； 量化套利投资（80）：研究类，金融学（10）较少，几乎为数学、统计、运筹、工程、计算机建模等专业占据； 内控综合岗（5）：后台类，清一色法律专业； 清算管理岗（19）：后台类，金融（6）、会计（4）、数学计算机（9）； 渠道营销岗（13）：业务类，金融（6）、管理（5）、经济（2）； 人力资源管理岗（54）：后台类，金融（5）、管理（35）、社会心理学（9）； 软件开发岗（63）：后台类，清一色计算机和通信工程专业； 数据支持岗（8）：后台类，计算机与自动化； 投资研究岗（368），研究类，金融（150）、金工数学统计运筹计算机（60）、其余为经济与管理等专业； 网点建设岗（12）：业务类，都为金融与管理专业 研究员（76）：研究类，金融经济学（50）、理工类（26） 业务审核岗（56）：后台类，管理（12）、金融经济（38）、其他（8） 业务运行维护岗（22）：后台类，都为计算机与通信专业 营销策划岗（7）：后台类，管理、金融、新传、经济、统计都有 债券承揽（255）：业务类，金融、经济、管理、其他占比5：2：2：1左右； 债券交易岗（13）：业务类，金融（7）、经济（6） 债券销售交易岗（421）：业务类，金融、经济、管理、数学及其他占比5:2:2：1左右； 主办会计岗（121）：后台类，金融（3）、财务会计（102）、企管税务（14） 综合调研岗（12）：后台类，新传、语言、政治、经济专业均有 其他因素分析 校友人脉因素：这个对于实习真的是帮助很大，然后对于校招没什么实际作用，但是想进券商的话，实习起到的助推作用也是毋庸置疑的。 实习生因素：有些岗位尤其是研究岗某些名额已经被长期于此的实习生给拿下了。公布名额和网申网测也都是走走流程。 关系户因素：那些个闻所未闻的学校，不对口的专业，还有学历等等可以看出，关系户确实是存在的，可是券商能够拒绝这些关系户为自己带来的实际和潜在收益吗？ 帅哥美女因素：如果你相貌堂堂，一表人才，倾国倾城，恭喜也是有很大把握进的。这些嘛，从简历和个人中完全可以发掘出来。业务型人才，至于高富帅和白富美们，进的必须也都是核心业务岗呢。 HR随机波动因素：好吧，这个臆测的，可能存在，HR心情好看你顺眼轻轻一点就过了呢，说不定也是手抖啊。 地域因素：对总部岗位来说关系不大，除非地域限制要求比较高的一线业务部门，高校或生源地是当地最好。 综上所述 研究生学历以及985招牌仍是应对机构招聘的重要优势； 没有背景的同学们要逆袭券商的话：实习、CFA、CPA和司考等都是利器； 专业不对口么，学校不出名么，多添加点提示性关键字说不定就能过了呢； 研究类岗位需要专业对口，或有相关实习经历，业务类岗位基本要求专业大类符合即可。后台类专业相关要求也较高。 一位券商HR曾经讲过，券商业务部门看重的是在学校的学生活动和社会活动经历、而研究部门更为看重实习经历，成绩也属其次，简历放眼望去写的成绩全是前10%的。 固收和投资研究类岗位目前仍是为热门，计算机和金融成为了就业范围最广、最为百搭的两个专业大类，而码农和金融民工的较量才刚刚开始。 一般的同学，报岗位时还是要认真考虑下所报岗位录取人数，专业和学历要求，以及自己是否有相关实习经历，最好还是要向内部打听一下哪些部门今年有内定，哪些是真要招人。比如一同学在招商某部门实习，换了好几拨实习生最后也就只有他1个人还在实习，但是岗位今年要招5个，所以空缺还是蛮多的。而研究员只招3个，且基本已经从实习生中定下的，网申时还是要慎重考虑。 文已至此，在考虑自己的适合性，还有把握程度之后，本人在投行和债揽里面最终还是选择了投行。 这里用到的其实也是较为简陋的数据透视分析，有很大的的局限性，比如数据缺失所导致偏差（包括实习因素影响和内部关系户因素未能发掘），以及其实在面临实际问题时，也会用到许多更为复杂的动态模型和方法。在下所学有限，且不献丑了。希望大家在网申时注意一些细节和申请条件及要求，选择符合要求和自己把握较大的岗位。也希望以上能够对大家在接下来的网申和面试过程有所帮助。 俗话说，三分靠运气，七分靠努力，爱拼才会赢。Pay与Payoff 不正是一体两面么。各位，加油啦。 一些另类数据： 此次通过建立筛选进入机试环节的3157人次中， 最西洋化的人：有12人用的是拼音或英文姓名，北大清华各1人用的英文校名。 最稀里糊涂的人：有2人姓名未知（意味着有俩二货名字都没填竟然也给过了，Ou, a meizi in） 最有券商范的名字：扬帆。有5人重名叫扬帆。 最全能的牛人：来自复旦大学的李哲，一人独中5个岗位 最后，还是要提醒一下大家注意细节。细节决定成败！ python量化交易
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  中国很难出真正成功的投资者的原因是什么？
  • wdg  

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  这是一篇长文，但绝对值得花半小时读完。李录，美国喜马拉雅资本创始人，是真正的价值投资理念的践行者，目前管理50亿美元资产，查理·芒格家族资产的主要管理者，曾被外界盛传为巴菲特继承人。本文是其在北大演讲实录，探讨了成功投资者应该具备什么素质、如何在长期内保持稳定的收益、价值投资在中国的前景等问题，言语深刻犀利，直击金融世界一些歪风邪气的痛点。 今天在这里主要想跟各位同学探讨四个问题： 一、资产管理行业的独特性极其对从业人员的底线要求 资产管理是一个服务性行业，它和其它服务业相比有什么特点？有哪些地方和其他的服务行业不一样？我认为有两点不一样。 第一点，这个行业里的用户在绝大多数时间里，不知道、无法判断产品的好坏。这和其他几乎所有的行业都不太一样。比如一辆车，用户就可以告诉你，这辆车是好是坏；去吃饭，吃完饭就会知道这个餐馆的饭怎么样，服务如何……几乎所有的行业，判定产品好坏很大程度上是通过客户的使用体验。但是资产管理行业绝大多数时候，绝大部分消费者其实没有办法判断某个产品到底好还是不好，也没有办法判断得到的服务是优秀的还是劣质的。 不光是消费者、投资人，即使从业人员自己，去判断资产管理业另外一个产品、另外一个服务的质量水平也很难，这是金融行业尤其是资产管理行业，与其它几乎所有服务性行业完全不同的地方。你给我一份业绩，如果只有一年两年的业绩，我完全没有办法判断这个基金经理到底是不是优秀。（即便给我）五年、十年的业绩也没法判断。必须要看他投资的东西是什么，而且在相当长的时间以后才能做出判断。正是因为没有办法判断，所以绝大部分理论都和屁股决定脑袋有关。 另外一个最主要的特点是，这个行业总体来说报酬高于其它几乎所有行业，也常常脱离对客户财富增长的贡献，实际上真正为客户提供的服务非常有限，产品很多时候只是为从业人员自己提供了很高的回报。其定价结构基本上反映了这个行业从业人员的利益，几乎很少反映客户的利益。资产管理这个行业无论好还是不好，大家的收费方法都是一样的，定价基本上是以净资产的比例计算。不管你是不是真正为客户赚到了钱，无论怎样的结果你都会收一笔钱。特别是私募，收费的比例更高，高到离谱。你赚钱时收钱，亏钱的时候也要收钱。虽然客户可以去买被动型的指数基金，但即便你（基金经理）的业绩比指数基金差很多，你一样可以收很多的钱，这其实就很不合理。 大家想进入到这样一个行业，我想一方面是对知识的挑战，另一方面是因为这个行业的报酬。这个行业的报酬确实很高，但是这些从业人员是不是值那么高的报酬是个很大的问题。 这两个特点加在一起就造成了这个行业一些很明显的弊病。例如，这个行业的从业人员参差不齐、鱼目混珠、滥竽充数，行业标准混乱不清，到处充斥着似是而非的说法和误导用户的谬论。有些哪怕是从业人员自己也弄不清楚。 这些特点，对所有从事这个行业的人提出了一些最根本性的职业道德要求。 我今天先谈这个问题，是因为很多在座的同学将来会成为这个行业的从业者，而这门课程的终极目标也是希望为中国的资产管理行业培养未来的领袖人才。 因此，希望你们进入这个行业时首先牢记两条牢不可破的道德底线： 第一，把对真知、智慧的追求当做是自己的道德责任，要有意识地杜绝一切屁股决定脑袋的理论。一旦进入职场你就会发现几乎所有的理论都跟屁股和脑袋的关系紧密相连，如果你思考得不深，你很快就把自己的利益当做客户的利益。这是人的本性，谁也阻挡不了。所以我希望所有致力于进入这个行业的年轻人都能够树立起这样一个道德底线，不会有意地去散布那些对自己有利、而对客户不利地理论，也不会被其他那些似是而非的理论所蛊惑。这点非常非常重要。 第二，真正要建立起受托人责任的意识，Fiduciary duty。什么是受托人责任？客户给你的每一分钱你都把它看作是自己的父母辛勤劳动、勤俭节省、积攒了一辈子、交到你手上去打理的钱。 受托人责任这个概念，我认为多多少少有些先天的基因在里面。如果没有的话，我劝大家一定不要进入这个行业。因为你进入这个行业一定会成为无数家庭财富的破坏者、终结者。08年、09年的经济危机很大意义上就是因为这样一些不具备受托人责任的人长期的所谓成功的行为最后导致的，这样的成功是对整个社会的破坏。 二、长期看，哪些金融资产可以让财富持续、有效、安全可靠地增长？ 我们刚经历了股灾，很多人觉得现金是最可靠的，甚至很多人觉得黄金也是很可靠的。我们有没有办法衡量过去这些资产的长期表现到底是什么样的？那么长期指的是多长时间呢？在我看来就是越长越好。我们能够找到的数据，时间越久越好，最好是长期、持续的数据。因为只有这样的数据才能真正有说服力。这里我们选用美国的数据。 宾州大学沃顿商学院的西格尔教授（Seigel）在过去几十年里兢兢业业、认真地收集了美国在过去几百年里各个大类金融资产的表现，把它绘制成图表，给了我们非常可靠的数据来检验。这些数据可以可靠地回溯到1802年，今天我们就来看一下，在过去两百多年的时间里，各类资产表现如何呢？（见图1） 第一大类资产是现金。我们看一看在过去两百年里现金表现如何。如果1802年你有一块美金，今天这一块美金值多少钱？它的购买力是多少？从图1可以看到，答案是5分钱。两百多年之后一块钱现金丢掉了95%的价值、购买力！原因我们大家都可以猜到，这是因为通货膨胀。 对传统中国人来说，黄金、白银、重金属也是一个非常好的保值的方式。西方发达国家在相当长的一段时间里一直实行金本位。黄金的价格确实增长了，但进入20世纪我们看到它的价格开始不断在下降。我们来看一看黄金作为贵重金属里最重要的代表在过去两百年的表现。在两百年前用一块美金购买的黄金，今天能有多少购买力？我们看到的结果是3.12块美金。这显然确实是保了值了，但是如果说在两百年里升值了3、4倍，这个结果也是很出乎大家预料的，并没有取得太大增值。 再来看短期政府债券和长期债券，短期政府债券的利率相当于无风险利率，一直不太高，稍稍高过通货膨胀。 短期债券两百年涨了275倍；长期债券的回报率比短期债券多一些，涨了1600多倍。 接下来再看一看股票。它是另外一个大类资产。可能很多人认为股票更加有风险，更加不能保值，尤其是在经历了过去3个月股市上上下下、起伏之后，我们在短短的8个月里面同时经历了一轮大牛市和一轮大熊市，很多人对股票的风险有了更深的理解。股票在过去两百年的表现如何？ 我们现在看到的结果是，1块钱股票，即使除掉通货膨胀因素之后，在过去两百年里仍然升值了一百万倍，今天它的价值是103万。它的零头都大于其他大类资产。为什么会是这样惊人的结果呢？这个结果实际上具体到每一年的增长，除去通货膨胀的影响，年化回报率只有6.7%。这就是复利的力量。爱因斯坦把复利称之为世界第八大奇迹是有道理的。 上面这些数字给我们提出了一个问题，为什么现金被大家认为最保险，反而在两百年里面丢失了95%的价值，而被大家认为风险最大的资产股票则增加了将近一百万倍？一百万倍是指扣除通货膨胀之后的增值。为什么现金和股票的回报表现在两百年里面出现了这么巨大的差距？这是我们所有从事资产管理行业的人都必须认真思考的问题。 造成这个现象有两个原因： 一个原因是通货膨胀。通货膨胀在美国过去两百年里，平均年化是1.4%左右。如果通货膨胀每年以1.4%的速度增长的话，你的购买力确实是每年在以1.4%的速度在降低。这个1.4%经过两百年之后，就让1块钱变成了5分钱，丢失了95%，现金的价值几乎消失了。 另外一个原因，就是GDP增长。GDP在过去两百年里大约增长了33000多倍，年化大约3%多一点。如果我们能够理解经济的增长，我们就可以理解其他的现象。股票实际上是代表市场里规模以上的公司，GDP的增长很大意义上是由这些公司财务报表上销售额的增长来决定的。所以从数学上我们就会明白，为什么当GDP出现长期的持续增长的时候，几乎所有股票加在一起的总指数会以这样的速度来增长。 这是第一层次的结论：通货膨胀和GDP的增长是解释现金和股票表现差异的最根本原因。 下面一个更重要的问题是，为什么在美国经济里出现了两百年这样长时间的GDP持续的、复利性的增长，同时通货膨胀率也一直都存在？为什么经济几乎每年都在增长？显然在中国有记载的过去三、五千年的历史中，这个情况从来没有发生过。这确实是一个现代现象，甚至对中国来说一直到三十年以前也没有发生过。那么我们有没有办法去计量人类在过去几千年中GDP增长基本的形态是什么样的？有没有持续增长的现象？ 要回答这个问题，我们需要另外一张图表。我们需要弄明白在人类历史上，在文明出现以后，整体的GDP、整体的消费、生产水平呈现出一个什么样的变化状态？如果我们把时间跨度加大，比如回归到采集狩猎时代、农耕时代、农业文明时代，这个时候人类整体的GDP增长是多少呢？这是一个十分有趣的问题。我手边正好有一张这样的图表。这是由斯坦福大学一位全才教授莫瑞斯（Ian Morris）带领一个团队在过去十几年里，通过现代科技的手段，对人类过去上万年历史里攫取和使用的能量进行了基本的计量做出来的。过去二三十年各项科技的发展，使得这项工作成为可能。在人类绝大部分的历史里面，基本的经济活动仍然是攫取能量和使用能量。它的基本计量和我们今天讲的GDP关联度非常高。那么，在过去一万六千年里，人类社会的基本GDP增长情况怎么样？ 上面这张图代表了斯坦福团队的学术成果，最主要的一个比较就是东方文明和西方文明。 我们可以看到在过去一万多年里整个文明社会的经济表现：蓝线代表西方社会，最早是从两河流域一直到希腊、罗马，最后到西欧、美国等等；红线代表东方文明，最早是在印度河流域、中国的黄河流域，后来进入到长江流域，再后来进入到韩国、日本等等。左边是一万六千年以前，右边是现代。从这两个社会过去一万六千年的比较看，如果不采取数学手段，基本一直是平的。东方社会和西方社会有一些细小的差别，如果做一下数学处理，会看到更细小的区别，但是总的来说在过去的一万多年里面，增长几乎是平的。 但是到了近代以后，我们看到在过去的三百年间，突然之间人类文明呈现了一个完全不同的状态，出现一个巨幅的增长。 要想理解股票在过去两百年的表现以及今后二十年的表现，必须看懂并能够解释这条线——过去人类文明的基本图谱。不理解这个，很难在每次股灾的时候保持理性。每次到08年、09年这样的危机的时候都会觉得世界末日到了。 投资最核心的是对未来的预测，正如一句著名的笑话所言，“预测很难，尤其是关于未来”。 我把人类文明分断成三大部分。第一部分是更早的狩猎时代，始于15万年以前真正意义上的人类出现以后，我叫它1.0文明。农业和畜牧业最早在两河流域出现的时候，同样的变化在五六千年前从中国的黄河开始出现，带来人类文明第二次伟大的跃升。这时，我们GDP的能力已经相当强，我叫它2.0文明，也就是农业和畜牧业文明。这个文明状态持续了几千年。在此之后突然之间出现了GDP以稳定的速度每年都在增长的情况，以至于到今天我们认为GDP不增长是件很大的事，甚至于中国目前GDP的增长从10%跌到7%也成为一件大事。这是一个非常现代的现象，可是也已经根深蒂固到每个人的心里。要理解这个现象，也就是现代化，我就姑且把它称之为3.0文明。 整个经济出现了持续性的、累进性的、长期复利性的增长和发展，这是3.0文明最大的特点。出现了现代金融产品的可投资价值，这时才有可能讨论资产配置、股票和现金。当这个前提没有的时候，这些讨论都没有意义。因此要想了解投资、了解财富增长，一定要明白财富创造的根源在哪里。最主要的根源就是人类文明在过去两百年里GDP持续累进性的增长。那么3.0文明的本质是什么呢？就是在这个时期，由于种种的原因，出现了现代科技和自由市场经济，这两者的结合形成了我们看到的3.0文明。 三、什么是投资的大道？怎样成为优秀的投资人？ 如果是这样的话，对个人投资者来说，比较好的办法是去投资股票，尽量避免现金。但这里面很大的一个问题就是，股票市场一直在上下波动，而且在短期我们需要资产的时候，它变化的量、时间常常会很长。我们下面看这样一张图表： 从图4我们可以看到，美国股市过去两百年平均回报率差不多是6.6%，每六十几年的回报率也差不多是这个数字，相对来说，比较稳定。可是当我们把时间放得更短一些的时候，你就会发现它的表现会很不一样。例如战后从1946年到1965年，美国股市的平均回报率是10%，比长期的要高很多。可是在下面的15年里，1966-1981年，不仅没有增长，而且连续15年价值都在跌。在接下来的16年里，1982-1999年，又以更高的速度，13.6%的速度在增长。可是接下来的13年，又开始进入一个持续的下跌的程。整个13年的时间里，价值是在下跌的。所以才有凯恩斯著名的一句话：”In the long run we are all dead.” 毕竟每一个人的时间是有限的。 假设我们投资的时间周期就只是十几年，在这十几年里你真的很难保证你的投资一定会是一个可观的回报。这是一个问题。同时股市的波动在不同的时间里也非常强烈。所以，我们下面的问题就是，有没有一种比投资指数更好的方法，更能可靠地在不同的年份里面，在我们大家需要钱的年份里面，仍然能以超越指数的回报的方法可靠地保障客户的财产？能够让客户财产仍然参与到经济复利增长里获得长期、可靠、优秀的回报？有没有这样一种投资方法，不是旁门左道，可以不断被重复、学习，可以长期给我们带来这样的结果？这是我们下面要回答的问题。 就我能够观察到的，就我能够用数据统计来说话的，真正能够在长时间里面可靠、安全地给投资者带来优秀长期回报的投资理念、投资方法、投资人群只有一个，就是价值投资。如果我必须要用长期的业绩来说明，我发现真正能够有长期业绩的人少之又少。而所有真正获得长期业绩的人几乎都是这样的投资人。 今天市场上最大的对冲基金主要做的是债券，有十几年很好的收益。可是在过去十几年里面无风险长期债券回报率从6%、7%、8%到几乎是零，如果配备两到三倍的杠杆就是10%，如果配备五到六倍的杠杆差不多13%左右，这样的业绩表现是因为运气还是能力很难判定，哪怕有十几年的业绩。而能够获得长期业绩的价值投资人几乎在所有的各个时代都有。在当代，巴菲特的业绩是57年，其他还有一些大概在二、三十年左右。这些人清一色都是价值投资者。我如果是各位，一定要弄清楚什么是价值投资，了解他们怎么取得这些成绩。 那么什么是价值投资呢？价值投资最早是由本杰明格雷汉姆在八、九十年前左右最先形成的一套体系。在价值投资中，今天重要的领军人物、代表人物当然就是我们熟知的巴菲特先生了。价值投资的理念只有四个。大家记住，只有四个。前三个都是巴菲特的老师本杰明·格雷厄姆的概念，最后一个是巴菲特自己的独特贡献。 第一，股票不仅仅是可以买卖的证券，实际上代表的是对公司所有权的证书，是对公司的部分所有权。这是第一个重要的概念。投资股票实际上是投资一个公司，公司随着GDP的增长，在市场经济持续增长的时候，价值本身会被不断地创造。那么在创造价值的过程中，作为部分所有者，我们持有部分的价值也会随着公司价值的增长而增长。那么如果我们以股东形式投资，支持了这个公司，那么我们在公司价值增长的过程中分得我们应得的利益，这条道是可持续的。什么叫正道，什么叫邪道？正道就是你得到的东西是你应得的东西，所以这样的投资是一条大道，是一条正道。可愿意这样理解股票的人少之又少。 第二，理解市场是什么。股票一方面是部分所有权，另一方面它确确实实也是一个可以交换的证券，可以随时买卖。这个市场里永远都有人在叫价。那么怎么来理解这个现象呢？在价值投资人看来，市场的存在只是为了你来服务的。能够给你提供机会，让你去购买所有权，也会给你个机会，在你很多年之后需要钱的时候，能够把它出让，变成现金。所以市场的存在是为你而服务的。这个市场从来都不能告诉你，真正的价值是什么。它告诉你的只是价格是什么，你不能把市场当作你的一个老师。你只能把它当作一个可以利用的工具。这是第二个非常重要的观念。但这个观念又和几乎95%以上市场参与者的理解正好相反。 第三，投资的本质是对未来进行预测，而预测能得到的结果不可能是百分之百准确，只能是从零到接近一百。那么当我们做判断的时候，就必须要预留很大的空间，叫安全边际。因为你没有办法分辨，所以无论你多有把握的事情都要牢记安全边际，你的买入价格一定要大大低于公司的内在价值。这个概念是价值投资里第三个最重要的观念。因为有第一个概念，股票实际上是公司的一部分，公司本身是有价值的，有内在的价值，而市场本身的存在是为你来服务的，所以你可以等着当市场价格远远低于内在价值的时候再去购买。当这个价格远远超出它的价值时就可以出卖。 这样一来如果对未来的预测是错误的，我至少不会亏很多钱；那么常常即使你的预测是正确的，比如说你有80%、90%的把握，但因为不可能达到100%，当那10%、20%的可能性出现的时候，这个结果仍然对你的内生价值是不利的，但这时如果你有足够的安全边际，就不会损失太多。假如你的预测是正确的，你的回报就会比别人高很多很多。你每次投资的时候都要求一个巨大的安全边际，这是投资的一种技能。 第四，巴菲特经过自己五十年的实践增加了一个概念：投资人可以通过长期不懈的努力，真正建立起自己的能力圈，能够对某些公司、某些行业获得超出几乎所有人更深的理解，而且能够对公司未来长期的表现，做出高出所有其他人更准确的判断。在这个圈子里面就是自己的独特能力。 能力圈概念最重要的就是边界。没有边界的能力就不是真的能力。如果你有一个观点，你必须要能够告诉我这个观点不成立的条件，这时它才是一个真正的观点。如果直接告诉我就是这么一个结论，那么这个结论一定是错误的，一定经不起考验。能力圈这个概念为什么很重要？是因为“市场先生”。市场存在的目的是什么？对于市场参与者而言，市场存在的目的就是发现人性的弱点。你自己有哪些地方没有真正弄明白，你身上有什么样的心理、生理弱点，一定会在市场的某一种状态下曝露。所有在座曾经在市场里打过滚的一定知道我说这句话的含义。 市场本身是所有人的组合，如果你不明白自己在做什么，这个市场一定在某一个时刻把你打倒。这就是为什么市场里面听到的故事都是大家赚钱的故事，最后的结果其实大家都亏掉了。人们总能听到不同新人的故事，是因为老人都不存在了。这个市场本身能够发现你的逻辑，发现你身上几乎所有的问题，你只要不在能力圈里面，只要你的能力圈是没有边界的能力圈，只要你不知道自己的边界，市场一定在某一个时刻某一种形态下发现你，而且你一定会被它整得很惨。 只有在这个意义上投资才真正是有风险的，这个风险不是股票价格的上上下下，而是资本永久性地丢失，这才是真正的风险。这个风险是否存在，就取决于你有没有这个能力圈。而且这个能力圈一定要非常狭小，你要把它的边界，每一块边界，都定义得清清楚楚，只有在这个狭小的边界里面才有可能通过持续长期的努力建立起真正对未来的预测。这是巴菲特本人提出的概念。 这四个方面合起来就构成了价值投资全部的含义、最根本的理念。价值投资的理念，不仅讲起来很简单、很清晰，而且是一条大道、正道。正道就是可持续的东西。什么东西可持续？可持续的东西都具有一个共同的特点，就是你得到的东西在别人看来，在所有其他人看来，都是你应得的东西，这就可持续了。如果当把你自己赚钱的方法一点不保留地公布于众时，大家都觉得你是一个骗子，那这个方法肯定不可持续。如果把赚钱的方法一点一滴毫无保留告诉所有的人，大家都觉得你这个赚钱的方法真对，真好，我佩服，这就是可持续的。这就叫大道，这就叫正道。 为什么价值投资本身是一个正道、大道？因为它告诉你投资股票，其实是在投资公司的所有权。投资首先帮助公司的市值更接近真实的内在价值，对公司是有帮助的。你不仅帮助公司不断地增长自己的内在价值，而且，随着公司在3.0文明里不断增长，因为增长造成的公司内生价值的不断增长，你分得了公司价值的部分增长，同时为客户提供持续、可靠、安全的回报，你对客户提供的也是长期的东西。最后的结果帮助了经济，帮助了公司，帮助了个人，也在这个过程里面帮助了自己，这样你得到的回报是你应得的，大家也觉得你得到的是你应得的。所以这是一条大道。 如果你是一个什么都没有的人，你首先抽2%佣金，赢的时候再拿20%，如果输的话把公司关掉，明年再开一个公司，当你把这一套作为跟大家讲的时候，大家会觉得你得到的东西是应得的吗？ 这就是价值投资全部的理念。听起来非常地简单，也非常合乎逻辑。可是现实的情况是什么样的？在真正投资过程中，这样的投资人在整个市场里所占的比例少之又少，非常少。几乎所有跟投资有关的理论都有一大堆人在跟随，但是真正的价值投资者却寥寥无几。于是投资的特点就是，大部分人不知道你做的是什么，投资的结果变成财富杀手。我们刚刚经过的这次股灾牛熊转换就是一个最好的例证。 而投资的大道上却根本没人，冷冷清清。人都去哪了呢？旁门左道上车水马龙！为什么走小道呢？因康庄大道非常慢。我们在生活里也知道，一个公司的成功需要很多人，很多时间，需要不懈的努力，还需要一些运气。所以这个过程是一个很艰难的过程。 另外一个很难的地方是你对未来的判断也很难。投资的本事是对未来进行预测，真正要理解一个公司、一个行业，要能够去判断它未来5年、10年的情况。不确定因素太多，绝大部分行业、公司没有办法去预测那么长。但是不是完全没有？也不是。其实你真正努力之后会发现在某一些公司里面，在某一些行业里，你可以看得很清楚，十年以后这个公司最差差成什么样子？有可能比这好很多。但这需要很多年不懈的努力，需要很多年刻苦的学习，才能达到这样的境界。 当你能够做出这个判断的时候，你就开始建立自己的能力圈了。这个圈开始的时候一定非常狭小，而建立这个圈子的时间很长很长。这就是为什么价值投资本身是一条漫漫长途，虽然肯定会走到头，但是绝大部分人不愿意走。它确实要花很多很多时间，即便花很多时间，了解的仍然很少。 你不会去财经电视上张口评价所有的公司，马上告诉别人股票价格应该是什么样。你如果是真正的价值投资人绝对不敢这么讲；你也不敢随便讲5000点太低了，大牛市马上要开始了，至少4000点应该抄底；不能讲这些，不敢做这些预测。凡是把圈画得超过自己能力的人，最终一定会在某一个市场环境下把他自己彻底毁掉。市场本身就是发现你身上弱点的一个机制。 做这个行业最根本的要求，是一定要在知识上做完完整整、百分之百诚实的人。千万不能骗自己，因为自己其实最好骗，尤其在这个行业里。只要屁股坐在这儿，你就可以告诉别人假话，假话说多了连你自己都信了。但是这样的人永远不可能成为优秀的投资人，一定在某种市场状态下彻底被毁掉。这就是为什么我们行业里面几乎产生不了很多长期的优秀投资人。我们今天谈论的一些所谓明星投资人，有连续十几年20%的年回报率，可是最后一年关门的时候一下子跌了百分之几十。他在最早创建基业的时候，基金规模很小，丢钱的时候基金的规模已经很大，最终为投资者亏损的钱可能远远大于为投资者赚的钱。但是他自己赚的钱很多。如果从开头到结尾结算一下，他一分钱都不应该赚。 这就是我前面说的这个行业最大的特点。 所以虽然这条路看起来是一条康庄大道，但实际上它距离成功非常地遥远。很多人被这吓坏了。同时因为这个市场总是让你感觉到短期可以获利——你短期的资产确确实实可以有巨大的变化，所以这会给你幻觉（illusion），想象你在短期里可以获得巨大利益。这样你会更倾向于希望把你的时间、精力、聪明才智放在短期的市场预测上。这就是为什么大家愿意去抄近道，不愿意走大道。而实际上几乎所有的近道都变成了旁门左道。 所以我们看到在长期，至少在美国的交易记录，几乎所有以短期交易为目的的各种各样的形形色色的所谓的战略、策略，几乎没有长期成功的记录。而那些真正长期的、优秀的投资记录中，几乎人人都是价值投资者。 短期的投资业绩常常受到整个市场运气的影响，和你个人能力无关。比如说给一个很短的时间，不要说1、2年，在任何时候，一两个礼拜，都会出现一些股神。在中国过去8个月里，都不知道出现了多少股神了。好多股神却最后跳楼了。在短期永远都可以有赢家输家，但是长期的赢家就很少了。所以哪怕是1年、2年，甚至于3年5年，甚至于5年10年，很好的业绩常常也不能够去判定他未来的业绩如何。例如有人会告诉我他业绩很好，就说是5年、10年，如果我看不到他实际的投资结果，我仍然没有办法判断他的成功是因为运气还是能力。这是判断价值投资的一个核心问题，是运气还是能力。 市场可以在连续15年的时候，平均累计回报是14%。这时你根本不需要做一个天才，只要你在这个市场里，你的业绩就会非常好；可是也会有时候在市场里连续十几年，回报是负的，如果你在这个时候回报会非常优秀就又不一样了。所以如果我看不到你具体的投资内容，一般来说很难判断。但是如果我的一个投资经理可以连续15年以上都保持优异的成绩，在正确的道路上研究，一般来说基本上就成才了。这时就是能力远远大于运气，我们基本上就可以判定他的成功。也就是说，在这个行业里，要在很长时间持续不断地艰苦的工作，才有可能真正地成才，恐怕要15年以上。这就是为什么虽然这条康庄大道一定会通向成功，但交通一点都不堵塞，走的人寥寥无几。但恰恰这就是那些想走一条康庄大道、愿意走一条艰苦的道路的人的机会。这些人走下来，得到的成功确确实实在别人看来就是他应得的成功。 所以我希望今天在座的同学能够下决心做这样的人，走这样的道路，取得这样应得的成功，这样你自己也心安。你不再是所有的钱都靠着短期做零和游戏把客户的钱变戏法一样变成自己的钱。 我提醒那些尤其还在学校里面念书、想进入这个行业的的学生，扪心问一问自己，你有没有受托人责任Fiduciary duty，有没有受托人的基因。如果没有，奉劝你千万不要进入这个行业，你进这个行业一定是对社会的损害。当然可能在损害别人的时候把自己搞得很富有。但我不认为我可以在这种情况下觉睡得很好，日子过得很好；虽然很多人可以。我希望你们不是（这样的人）。 四、价值投资在中国是否适用？ 下面我来讲一讲最后一个问题。既然价值投资是一个大道，它在中国能不能实现？ 在过去几百年里，股票投资确实是在长期能够给投资人带来巨大利益的。我们也解释了为什么会是这样的情况。这个情况不是在人类历史上历来如此，只有在过去三百年才出现了这样特殊的情况。因为人类进入了一个新的文明状况，我们叫现代化，我也可以叫它3.0科技文明。这是一个现代科学技术和现代自由市场相结合的文明状态。那么中国是不是一个独特的现象呢？是不是只有美国、欧洲国家才有可能产生这种现象，而中国是个特例呢？很多人在分析到很多事的时候都说中国是特殊的。我们确实在现实中也发现中国很多事情和西方、美国不一样。但是在这个问题上，就是我们今天讨论的核心——投资问题上，中国是不是特殊呢？ 如果绝大部分人都在投机，价格在很多时候会严重脱离内在价值，你怎么能够判定中国未来几十年里仍然会遵循过去两百年美国经济和美国股票市场所展现出来的基本态势？作为投资人，投下去之后如果周围的人都是劣币驱逐良币，价格确实有可能长期违背基本价值。如果这个长期长到足够长，如果我的财产不能够被保障怎么办，如果中国不再实行市场经济的基本规范怎么办？回答这个问题也非常关键。这涉及到对未来几十年的预测：中国会是什么样子呢？ 我谈谈我个人的看法，价值投资在中国能不能实现这个问题确实让我个人困惑了很多年。投资中国的公司意味着投资这个国家，这个国家可能会出现1929年，也可能会出现2008年。事实上今年的某些时候很多人认为我们已经遇到了这个时刻，也可能再过几个月之后我们又碰到同样的问题，完全是有可能的。你只要做投资，只要在市场里你就永远面临这个问题。在做任何事情之前要把每一个问题都认真想清楚。这个问题是不能避免的，必须要思考的。 首先我们还是用数据来说话。我给大家看一下我们能够搜集到的过去的数据，对中国股市和其他市场的表现做一个比较。图5是美国从1991年底到去年底的数据，我们看到其表现几乎和过去两百年的模式是一样的，股票的投资在不断地增加价值，而现金在不断地丢失价值，这都是因为GDP的不断增长，和过去两百年基本上是一样的。 接下来我们看一看中国自1991年以来的数据。中国在1990年以后才出现老八股，1991年才出现了真正的股指。我想请大家猜一猜中国在这段时间里是什么样子呢？至少我们知道在过去的这3个月，中国股市是一片哀鸿。股票在过去是不是表现得和过去3个月一样呢？我们看看图6。 我们看到的结果是，中国在过去二十年里的模式（Pattern）几乎和美国过去两百年是一模一样的。1991年至今的大类资产中，同样的一块钱现金变成4毛7，跟美金类似，黄金当然是一样的，上指、深指一直在增加，固定收益的结果基本也是增加。但不同的是，它的GDP发生了很大的变化。因为GDP的变化，它的股指、股票的表现更加符合GDP的表现。也就是说，比美国要高。在这样一个不发达的国家，我们居然看到了这样一个特殊的表现形式。我们看到的是在过去几十年里，第一，它的基本模式和美国是一样的；第二，它基本的动力原因也是GDP的增长。由于中国的GDP增长在这个阶段高于美国，直接导致的结果是它的通货膨胀率也高，现金丢失价值的速度也高，股票增长价值的速度也高。但是基本的形式一模一样。这就很有意思了。 我们看到过去这二十几年里，当中国真正地开始走回到3.0文明本质的时候，它的表现几乎和美国是一样的，形态也是一模一样的，虽然我们的速度要快一些。虽然上指和深指过去25年涨了15倍，年化回报率12%，但是我相信所有的股民，包括在座的各位，没有一个得到这个结果的。因为没有人过去在股票上的投资涨了15倍。但有一家从股市成立第一天开始就得到这个回报，她就是中国政府。中国政府从第一天就得到这个回报。大家担心中国的债务比例比较大，但是大家常常忘掉中国政府还拥有这个回报，她在几乎所有的股份里面都占据大头。其它炒股的人没有一个人得到这样的结果。一开始的时候，没有人认为中国会有和美国几乎同样的表现，因为我们走的路不一样。但当真正回到现代化本原，3.0文明本原的时候，最后的结果实际都是一样的。 那么我们看具体的公司是不是也是这样呢？我举几个大家耳熟能详的公司看一看：万科、格力、福耀、国电、茅台，这些公司确确实实从很小的市值发展到现在这么大，最高的涨了一千多倍，最低的也涨了三十倍（参见图9）。 有没有人在过去二十年里投资赚了一千倍？你投资万科一家就是一千倍，这是存在的。当然真正能赚到一千倍的只有最早的国有股份原始股，因为上市第一天就涨了十倍。所以原始股现象我单列出来。第一天之后大家都可以投，如果买了仍然可以赚近百倍，伊利110多倍。这个指数并不是抽象的指数，而是实实在在的，出现了这些公司，这些公司从很小的公司变成了很大的公司。 香港也是一样的，香港没有原始股的概念，投资腾讯实实在在可以获得186倍的回报，从第一天开始投就可以了，时间还短，上市时间是04年，在过去10年里面增长了186倍。这些公司都是有很多生意是在中国的（参见图10）。海螺、光大、港交所、利丰等等，并不是只有这些公司这样，只是正好这些公司大家都比较熟悉。举这个例子是为了说明指数并不是抽象的。 同期的或者早期的美国，一些公司大家也耳熟能详，伯克希尔Berkshire从1958年上市到现在涨了26000倍，IRR都是相当的，同时在美国上市的百度、携程，IRR增长最快的好几个都是中国公司（参见图11）。 今天不谈个股，只是说明这个现象是存在的。股指不是一个抽象的东西，股指是由具体的一家家公司组成。确确实实在过去两百年我们走了好多不同的路，但是当我们选择3.0文明正道的时候会发现，它表现出来的结果确实和其它3.0文明国家几乎是一样的。 这个现象怎么解释呢？我们怎么理解过去这几十年的表现呢？更重要的，我们要问的，就是在下面这几十年里，中国股市会不会出现同样的现象？会不会出现新的一轮这样的一些公司？也可能是同样的公司，也可能是不同的公司，但是同样会给你带来几百倍上千倍的回报。这种可能性存在吗？这是今天我们要回答的最后一个问题。 我们要回答中国是不是独特，要纵观整个中国现代化的历程。中国现代化是在1840年以后开始的，她是被现代化，而不是主动的现代化。如果中国按照自己的内生发展逻辑不会走到这一步。最主要的一点原因是，中国的政府力量非常强大，在这样的情况下不可能产生所谓的自由市场经济。中国历史上市场经济萌芽了好几次，但是没有一次形成真正自由的市场经济。中国政府从汉代以后一直是全世界最稳定、最大、最有力量、最有深度的政府。这跟我们的地理环境有关系，跟地理地貌有关系，今天我不细谈这个问题。实际的情况是，在过去两千年里这个国家非常强大，非常稳定，所以所谓的3.0文明不可能在这里诞生。但是不能在这里诞生不等于不可能被带入。 我们今天看到的现代化不是简单的制度的现代化，这是我们理解中国从1840年以后发生变化的本质。我们的变化不是文化的变化，不是经济制度的变化，我们今天遇到的变化是文明的变化，是一种文明形态的变化。 这个文明形态的变化和公元前九千年农业文明的革命是一样的类型，那时候农业文明的出现是因为偶然因素。中东地区最后一次冰川季结束，农业开始变得可能了，正好两河流域出现了一些野生植物可以被食用，出现了一些野兽可以被圈养，所以出现了农业文明，一旦出现之后立刻迅速传遍世界的各个角落。今天我们看3.0文明是自由市场经济+现代科技，这两种形态的结合产生了一种新的文明状态。在过去两百年3.0文明的传播过程中，我们可以看到很多和2.0文明传播很相似的地方。 3.0文明的发展像2.0文明的出现一样，几乎都是由一些地理位置上的偶发事件决定的，并没有什么绝对的必然性。因为地理位置的原因，西欧最早发现了美洲。它那边只有3000英里，我们这边通过太平洋要6000英里，而且因为洋流的原因，要差不多9000英里的航程。中国也没有什么动力去找美洲。欧洲发现了美洲之后就形成了环大西洋经济。环大西洋经济最大的特点是没有政府的参与。只有在这种情况下，才能出现一个没有政府参与的、完全以市场化的企业、个人为主体的这样一个全新的经济形态。这个经济形态又对我们的世界观提出了挑战，为了应对这些世界观出现了现代科学，现代科学又带来了一场理性革命，对过去古老的知识作出了新的检验，也就是启蒙运动。就是在这样的一系列的背景、事件之后，出现了所谓的3.0文明，现代科技文明。 这种情况确实在中国的社会体制下几乎不可能发生。但从2.0文明可以看到，无论从什么地方开始，一旦新的文明出现以后，就会迅速地向全球所有的人传播，旧的很快被同化掉，这跟人的本性有关。根据我们今天对人类共同的祖先biology的理解，人都具有同样的本性，所有人的祖先都来源于同一个地方、同一个物种。五六万年以前人类开始从非洲大出走，用了差不多三五万年的时间从非洲最早的摇篮出走到遍布全球。人类出走经历几条不同的线，其中一个分支进入亚洲、进入到中国，最后覆盖美洲大陆。 因此，人的本性分布是一样的，无论从聪明才智、进取心、公益心这样的分布也是差不多的。人类这个物种从本性来讲，都追求结果的平等，接受机会的平等。追求结果平等的本性使得每一种新的更先进的文明状态出现的时候能够在较短时间内迅速传播到世界的每一个角落，接受机会平等的机制就使得每个社会都有自己的文化精神，能够创造出一套制度，能够慢慢地在这个演变的过程中渗透到疙疙瘩瘩的地方。整个过程其实蛮痛苦的，从不平等到平等。 所以文明的传播早早晚晚地会发生。原来的文明程度、文化程度比较高的地方传播的速度会快一些；没有经过殖民、或经过部分殖民的传播速度也会快一些；这就是为什么日本为什么成为亚洲第一，是因为它没有经过殖民时代；中国次之，印度至今因为曾经是一个全殖民的社会，要慢一些。 这些细节我们就不谈了，但是总的来说，中国是从大概1840年之后就一直在走现代化过程，但一直没有完全明白现代化本质究竟是什么。我们在1840年以后几乎尝试了所有各种各样的方式。最早我们从自强运动开始，当时的想法是只要学习洋人的科技就可以了，其它跟原来都是一样的。后来发现不灵，不成功，当然其中有太平天国运动，我们跟日本对抗了五十年左右等等。日本走的路我们没有走，很大原因是我们认为必须跟它倒过来。到了1949年之后，前30年走的又是另外一条路，实行的是集体经济，是完全的计划经济体制。我们几乎把其它可以试的方式都试了一遍。从70年代末开始我们尝试的路子终于回到了3.0文明的本质——自由市场经济+现代科技。在此之前走了一百五十年，到最后发现全都不成功，就这最近35年试了两个东西，一个是自由市场经济，一个是现代科技。政治制度也没有很大变化，文化也没有很大变化。但最近这35年我们发现整个中国所有的经济形态突然之间和其它的3.0文明惊人的一致。 也就是说中国真正进入到3.0文明核心就是在过去35年的时间里。在此之前的现代化进程走了一百五十年，我们的路走得比较曲折，有各种各样的原因，就是一直没有走到核心的状态去。 直到35年前，我们才真正回到3.0文明的核心，也就是自由市场经济和现代的科学技术。可一旦走上了这条道路之后，我们就发现中国经济表现出和其他3.0文明经济非常惊人的相似性。就是我们刚才在这个图表里看到的，股票市场、大宗金融产品过去二、三十年的表现，包括个股、公司表现都很惊人。当中国开始和3.0文明相契合的时候，它表现出来的方式和其他的3.0文明几乎是一样的。所以在这一点上，中国的特殊性并没有表现在3.0文明的本质上，中国的特殊性表现在它的文化不同，它的政治制度安排也有所不同。但是这些在我们看来都不是3.0文明的本质。 那么，中国有没有可能背离3.0文明这条主航道？中国因为政治制度的不同，很多人，包括国内、国外的投资人都有这样一个很深的疑虑，就是在这样的一个政治体制下，我们现代化的道路毕竟走了将近两百年，我们毕竟选择走过很多其它的路，我们有没有可能走回头路？ 我们知道，中国在1949年以后前30年走的是一个没收私人财产、集体化的道路，能够这样走也是因为这样的政治体制。那么在今天的情况下，我们还有没有可能再次走回头路、抛弃市场经济呢？我认为这是一个投资人必须要想清楚的问题，否则很难去预测未来3.0文明在中国的前景，也就很难预测价值投资在中国的前景。不回答这个问题，想不清楚，心里不确定，市场的存在就会曝露你思维上和人性上、心理上的弱点。你只要想不清楚，你只要有错误就一定会被淘汰。 所有这些问题都没有标准答案，都是在过去两百年被一代又一代知识分子反复思考的问题。我今天讲的这个问题是我个人的思考，也是困惑我个人几十年的问题。 关于这个问题，我的看法是这样的。我们需要去研究一下3.0文明的本质、铁律是什么。我们前面已经粗浅地讲到了， 3.0文明之所以会持续、长期、不断地产生累进式的经济增长，根本的原因在于自由交换产生附加价值。而加了科技文明后，这种附加价值的产生出现了加速，成为一个加速器。参与交换的人、个体越多，国家越多，它产生的附加价值就越大。这最早是亚当.斯密的洞见，李嘉图把这种洞见延伸到国家与国家、不同的市场之间的交换，就奠定了现代自由贸易的基础。这种理论一个很自然的结论就是不同的市场之间，如果有独立的市场、有竞争，你会发现那些参与人越多、越大的市场就越有规模优势。因为有规模优势，它就会慢慢地在竞争过程中取代那些单独的交易市场。也就是说，最大的市场会成为唯一的市场。 这在2.0文明时代是不可想象的，我们讲的自由贸易就是从这个洞见开始的，没有这个洞见根本不可能有后来的自由贸易，更不要说有后来所谓全球化的过程。从英国十八、十九世纪的自由贸易开始一直到二十世纪九十年代初全球化第一次出现才被最后证明。这样在全球化以后我们今天也可以有这样一个新的推论，就是现代化的铁律：当互相竞争的两个不同的系统，因为有1+1大于2和1+1大于4两种机制同时存在交互形成，交换的量越大，增量就越大，当一个系统一个市场的交换量比另外一个系统大的时候，它产生的附加值速度在不断加速，累进加速的过程最后导致最大的市场最后变成唯一的市场。到了九十年代初到九十年代中期，这个情况在历史上第一次出现，从此不再出现第二个全球市场。这在人类历史上从没有出现过。李嘉图预测两个相对独立的系统进行交换的时候，两个系统都会得利，所以自由贸易是对的。当他讲这个问题的时候也没有预料到最终所有的市场能够形成唯一的市场，最大的市场成为唯一的市场。这是在二十世纪九十年代中期最后实现的。 这恰恰就是3.0文明在过去几十年基本的历史轨迹。最早开始的时候是英国和美国环大西洋经济，他们把这种贸易推给自己的殖民地，经历了一战、二战。在二战后形成了两个单独的循环市场，一个是以美国、西欧、日本为主的西方市场；另一个是以苏联、中国为首的，开始的时候，单独循环的另外一个市场。显然欧美的市场要更大一些，它的循环速度也更快一些，遵循的是市场经济的规则，所以就变得越来越有效率。开始的时候应该说还是旗鼓相当，但几十年之后我们看到了美苏之间的差别，我们看到了西德和东德之间的差别，我们看到了中国大陆和香港、台湾的差别，我们今天依然可以看到南韩和北韩之间的差别，等等不一而足。结果就是在九十年代初之后，随着柏林墙倒塌，随着中国全面拥抱市场经济，第一次出现了人类历史上一个很独特的现象叫全球化。这时候3.0文明才开始真正表现出它的本质，我把它叫做3.0文明的铁律。这就是这个理论的本质，这个铁律所预测的情况，确确实实出现了这样一个全球的、统一的、共同的、以自由贸易、自由交换、自由市场经济为主要特征的全球经济体系。 市场本身具有规模效益，参与的人越多，交换的人越多，创造出来的价值增量也就越多，越大的市场资源分配越合理，越有效率，越富有、越成功、也就越能产生和支持更高端的科技。相互竞争的不同市场之间，最大的市场最终会成为唯一的市场，任何人、社会、企业、国家离开这个最大的市场之后就会不断落后，并最终被迫加入。一个国家增加实力最好的方法是放弃自己的关税壁垒，加入这个全球最大的国际自由市场体系中去；要想落后，最好的方式就是闭关锁国。通过市场机制，现代科技产品的种类无限增多，成本无限下降，与人的无限需求相结合，由此经济得以持续累进增长，这就是现代化的本质。这个事情出现之后我们就能明白东德和西德的差别，南韩和北韩的差别，改革开放之前的中国和台湾和香港的差别。为什么伊朗冒着放弃自己认为保命的核武器项目，一定要加入到这个大的市场？这个大的市场是唯一的市场，像伊朗这样一个很小的闭环市场完全不足以去产生真正的高科技；不要说伊朗，中国都不可以；不要说中国，苏联都不可以。 基本上我们现在新信息出现的速度是这样的，每过几年就是在此之前全部人类信息的总和。这个速度在十年前大家计算是八年，我估计这十年的变化速度还在加快。1+1大于4的铁律不断在重复，速度更快。市场如果小的话一定会落后。中国已经加入WTO15年了，在此之前市场经济也已经差不多持续了二、三十年了。在这种情况下，任何经济体在单独地列出来之后就会形成相对比较小的市场，这个市场在运行一段时间之后必然越来越落后。中国如果改变了它的市场规则，或者离开了这个共同的市场，它就会在相对短的时间里迅速地落后。我相信像在中国这样一个成熟的、有成功的历史和文化沉淀的国家里，这种情况绝大多数人是不会接受的。中国不是没有可能短暂离开这个大的市场，但是中国没有可能永远成为失败者。中国人、中国文化在经历了几千年的成功之后不愿意失败。如果中国文化、中国人在经历几千年的成功之后不愿意失败，那么任何短暂的离开、偏离3.0文明的主轨，很快就会被修正。 虽然这个修正从历史的长河来看非常短暂，在我们每个人的生活中间可能相对来说还是比较长。但是在这个长度中仍然可以有自由市场经济，仍然可以寻找到足够的安全边界。这个时间段是可以忍受的，这个时间段并不比我们十几年里面连续的市场低迷更可怕。你可以假设我们这个社会可能背离3.0文明一段时间。当你这么认为的时候，你对3.0文明铁律的理解仍然可以让你在有足够安全边界的情况下进行价值投资。 回到投资上，因为这样的原因，我们回过来看价值投资在中国的展望。 我认为中国今天的情况基本上是介于2.0文明和3.0现代科技文明之间，差不多2.5文明吧。我们还有很长的路要走，也已经走了很长的路。所以我认为未来中国会继续在3.0文明主航道上走下去应该是个大概率的事情。因为她离开的成本会非常非常高，像中国这样一个文化、一个民族，如果对她的历史比较了解的话，我认为她走这样的道路，尤其是大家已经明白了现代文明的本质后，再去走回头路的可能性是非常小的。中国离开全球共同市场的几率几乎为0。中国要改变市场经济规则几乎也是非常小概率的事件。所以，中国在未来二三十年里持续保持在全球市场里、持续进行自由市场经济和高度现代科学技术的情况是一个大概率事件。中国经济走基本的3.0文明的主航道仍然是大概率事件。而我们看到真正3.0文明的主道其实和政治、文化关系不大，而和自由市场经济+现代科技关系极大，这是真正的本质。这是很多投资人，尤其是西方投资人对中国最大的误解。 只要中国继续走在3.0现代科技文明的路上，继续坚持主体自由市场经济和现代科学技术，基本上它的主要大类资产的表现，股票、现金的表现大体会遵循过去三百年成熟市场经济国家基本的模式，经济仍然会坚持累进式的增长，连带着出现通货膨胀，股票表现仍然优于其它各大类金融资产，价值投资理念在中国与美国一样仍是投资的大道、正道，仍然可以给客户带来持续稳定的回报，更加安全、可靠的投资回报。这就是我认为价值投资可以在中国实行的最根本性的一个原因。 另外一个情况是，我认为价值投资不仅在中国可以被应用，甚至中国目前不成熟的阶段使价值投资人在中国具备更多的优势。这个原因主要是，今天中国在资本市场中所处的位置，资本市场百分之七十仍然是散户，仍然是短期交易为主，包括机构，也仍然是以短期交易为主要的目的。价格常常会大规模背离内在价值，也会产生非常独特的投资机会。如果你不被短期交易所左右、所迷惑，真正坚持长期的价值投资，那么你的竞争者会更少，成功的几率会更高。 而且中国现在正在进行的经济转型，实际上是要让金融市场扮演越来越重要的融资角色，不再以银行间接融资为主，而让股票市场、债券市场成为主要资金来源，成为配置资源的主要工具。在这种情况下，金融市场的发展规模、机构化的程度、成熟度都会在接下来的时间里得到很大的提高。当然如果把眼光只限在眼前，很多人会抱怨政府对市场的干预过多、救世不当，等等，但是我认为如果把眼光放得长远一些，中国市场仍然是在向着更加市场化、更加机构化、更加成熟化的方向去发展，对于下一步经济发展会扮演更重要的角色。真正的价值投资人应该会发挥越来越重要的作用。 所以今天我看到各位这样年轻，我心里还是有一些羡慕的。我认为在你们的时代里，作为价值投资者，遇到的机会可能会比我还要多。我感觉非常地运气，能够在过去这二十几年里师从价值投资大师，能够在他们麾下学习、实践。你们的运气会更好。但我还是希望大家能永远保持初心，永远要记住这两条底线：第一，要永远明白自己的受托人责任，把客户的钱当作自己的钱，当作自己父母辛苦血汗积攒了一生的保命钱。你只有这样才能真正把它管好。第二是要把获取智慧、获取知识当作是自己的道德责任，要有意识地辨别在这个市场里似是而非的理论，真正地去学到真知灼见，真正的洞见，通过长期艰苦的努力取得成就，为你的客户得到应得的回报，在转型期为推动中国经济发展做出自己的贡献，这样于国、于家、于个人都是一个多赢的结果。 我衷心祝愿各位能够在正道上放胆地往前走！因为这里面既不交通堵塞，风景也特别地好。也不要寂寞，因为这个行业里充满了各种各样的新奇，各种各样的挑战，各种各样的风景。我相信各位在未来一定可以在这条路上走得更好。坚持努力十五年，一定可以成为优秀的投资人！ VNPY官方期货CTP Python量化交易开源框架
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  认清一个人的人品，只需跟他经历这几点！
  • wdg  

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  （01） 人际相处，最重要的莫过于人品。 什么叫人品？ 品，是等级。 人品，是指一个人的等级。 如果一个人的人品极差，就意味着此人有重大道德缺陷。如果你和他恋爱结婚，或是职场共事，多半会被坑到极惨。 （02） 知乎大V梦见原野，说过一件事： 一个女孩儿，认识了一个男子。 两人第一次到小公园散步。男子问女孩儿：你要不要吃糖葫芦？ 女孩儿：不想吃。 ……不想吃就算了。 第二次到公园时，男子仍问：要不要吃糖葫芦？ 女孩：不想吃。 ……这次也算了。 第三次，男子还问，女孩生气：你要吃自己吃，说过两次的了，人家不想吃吗。 男子匆匆哦了一声，就跑开了。不一会儿，他抱着一大捧糖葫芦回来，很羞涩的对女孩说：我们来公园三次了，每次都遇到个卖糖葫芦的老奶奶，寒冬腊月，可怜的老人家冻惨了，所以我一直想把老人家的糖葫芦买下来，请你吃。 女孩震惊了：这个男纸，好有爱！ 如此善良，人品差不了！ 嫁啦！ ——可万万没想到，女孩嫁过去后才发现，对方竟然是个暴力男，动辄殴打她。 而且还劈腿。 （03） 女孩儿不堪男子暴力，离婚后才发现，早在男子与她恋爱之初，就始终脚踏两只船，一直在劈腿。 女孩儿无法理解，那么善良有爱的男纸，看到卖糖葫芦的老奶奶都落泪，怎么偏偏对她那么狠？那么毒？伤害她欺骗她殴打她？ 这是为什么呢？ （04） 人性是复杂的。 如果你以直线式思维理解人性，就很可能看错人。 我有个朋友，自己开了家公司。遇到桩差不多的事情。 这位老板，曾去人才市场招聘。在门口，看到一个求职者坐在台阶上休息。走时把手机拉到台阶上了。另一个年轻人看到，急忙捡起来追上，把手机还给失主。 当时老板就感觉，这孩子拾机不昧，品性不赖。就上前询问，问年轻人愿不愿意去自己公司就职。 年轻人求之不得。 老板认为自己得到了个罕有的人才，委以重任，连同公司的钥匙，都交给了年轻人。 虽然年轻人的表现并不突出，但老板想：只要人品没问题，假以时日，多多栽培，年轻人肯定会有出息的。 可万万没想到，有次老板出差，在路上就接到电话——公司被盗！ 老板赶紧回来，才知道盗了他公司的，就是他最信任的年轻人。 当他出差后，年轻人假传老板指令，说是当天放假。 等员工们全都离开，年轻人叫来搬家公司，把公司的电脑设备一古脑的全都搬走了，能卖的卖，不能卖的扔。这些硬件的损失倒不太大，让老板心疼的是所有的客户资料，全因此事付之一炬。 可怜的老板，怎么也想不明白。明明那年轻人挺好吗，你看他捡到别人的手机，并没有据为已有，而是追上去还给失主，多好的品性呀。 捡到手机都不昧，怎么到他这里，就突然变性了涅？ （05） 我们的思维，是走直线的。 看到男子在摆摊老奶奶面前流泪，就断定他善良有爱。看到年轻人捡起手机还给失主，就认为年轻人品性极好。 这个思维模式，并没什么问题。 有问题的，是人性本身！ 人性不一定非走直线。 或者说：人性如猫，走不走直线，取决于老鼠。 那么，什么是老鼠呢？ ——人自身的欲念、与欲望！ （06） 人性不一定非走直线，这在心理学上，称之为道德许可效应。 普林斯顿大学的贝努瓦·莫林和戴尔·米勒两名教授，征召一些大学生，分成两个组，进行辨论。 辩论的主题是：女生蠢又笨，只配在家里看孩子。 毫无疑问，这是个错误的命题。参赛的两组学生，反方还好办，只要驳斥这个胡说八道就行了。 艰难的是正方，要绞尽脑汁的以偏盖全。总之，在这场辩论赛中，反方步步得分，而正方则一败涂地。 辩论赛后，两名教授让所有的学生们，再参加一场招聘场景，以大老板的身份，从几名候选人中，挑选出适合做高管的人。 候选人中，有男也有女，而且女性候选人更优秀。 意想不到的事儿发生了——凡是在辩论赛中，反对“女生蠢又笨，只配在家里看孩子”观点的学生们，毫不犹豫的把优秀女性候选人全部排除，选择了差劲男性。 而正方，被强迫支持“女生蠢又笨，只配在家里看孩子”观点的学生们，反倒能够客观的筛选。 怎么会这样涅？ 这，就是人性的道德许可效应。 （07） 道德许可效应，就是当一个人认为自己“道德高尚”时，更容易做不道德的事儿。 换句话说：当人自认为是好人时，更可能做坏事。 ——见了卖糖葫芦的老奶奶而落泪的男纸，毫不犹豫的暴力劈腿，因为他认为自己太善良了，这么善良的人劈个腿打个老婆，咋啦，不行吗？ ——捡到失主手机归还的年轻人，在得到老板信任后，把公司盗卖一空，因为他认为自己人品太好，总是为别人着想，应该也替自己打算一下了。 ——那些口头上支持女性权利的人，行动中可能对女性更挑剔、更苛刻。 警惕那些以正直、善良而自居的人，他们很有可能也做出坏事来。 （08） 道德许可效应，让人性在这里拐了个弯。 让直线式思维判断，统统落了空。 那么我们该怎么判断人品呢？ ——仍然是直线思维式的，但要洞穿道德许可效应的幻像。 第一：要看一个人的言谈，他是自我标榜者多，还是倾听的时候多？ 第二：看这个人是付出者，还是给予者？ 第三：接受工作时，他是反抗意愿明显，还是立刻行动起来？ 第四：遇到挫折时，他是沮丧？抱怨？还是淡静？ 第五：这个人爱读哪些书？喜欢哪类型的人？ 第六：他是否有足够的幽默感？还是沉迷于人格表演？ 第七：他有没有自我觉察力？有没有自我认知能力？ （09） 评判一个人的人品，要看他的稳定性。 看他的性格是不是大起大落，大转大合，让你的预期落空。 所以诸葛亮说，人品有七个要素： 第一看他是否尊重自己，是否有自尊。有自尊者才有事业心。 第二看他是否爱惜自己。不爱惜自己的人，连自己都伤害，别人又算个毛？ 第三看他的性格是否沉静，动辄一惊一炸，见个卖糖葫芦老奶奶都落泪的人，多半是戏精。 第四看他是否有勇气，战胜惰性，活出名堂。 第五看他是否足够豁达，不会动辄钻牛尖角，情绪化严重。 第六看他够不够通透机变。太僵化的人，活得憋屈，说不定哪天就跟个定时炸弹一样炸了。 第七看他的志向。有远大志向者，目光远，格局大，很少会扯些鸡毛蒜毛，干出劈腿伤人等卑劣之行。 自尊、自爱、沉静、勇气、豁达、通透、志向，这七个要素，听起来似乎都明白，但在现实中的应用，却不啻七座无法逾越的山峰。 python量化交易论人品
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  未来十年，中国哪些行业最赚钱？
  • wdg  

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  刚刚毕业的，或者毕业几年的年轻人，经常有这样的困惑： 例如我是去长江存储呢，还是去东风汽车研发中心呢？ 我是去成都京东方呢，还是去武汉搞芯片研发呢？ 我是去一汽大众做研发呢，还是去华为做行销呢？ 我想说，除非两个选择真的差距很大，否则别人没办法给出答案，因为这涉及到个人的兴趣，努力，勤奋，知识储备，性格，毕竟关系着提问人的前途命运。 不过今天，我们可以从2017年的经济数据简单分析下，中国经济哪些新产业在崛起，实际上。那些正在崛起的产业，我们很容易从生活中观察到。 下图是国家统计局发布的2017年中国GDP的构成，罗列了十大产业： 制造业毫无悬念是第一大产业，占了GDP的29.32%。仅次于制造业的第二大产业是批发和零售业，77744亿元，占GDP的9.4%，增长为7.1%，和制造业总量增长是同步的。由于批发和零售也是销售产品为主，这个可以看成是制造业和农业的衍生产业，本质上也是受制造业影响，这两产业合计占38.72%。由此可见，制造业是我国当之无愧的第一大经济发展发动机。 实际上，观察中国经济有一个至关重要的关键指标，就是PPI，工业品价格出厂指数，这个指标反映了工业品的供求程度，在需求增大的时候，由于产品会走向供不应求，出厂价格就会上升，而在需求降低的时候，产品走向供大于求，所以出厂价格就会下降。 1月10日，统计局公布全国工业生产者出厂价格（PPI）指数：2017年全年PPI同比上涨6.3%，结束了自2012年以来连续5年的下降态势。 PPI的上涨，一方面说明了中国去落后产能取得了巨大的成效，去年刮起的环保风暴，本质上就是大力去除低端落后产能，另一方面也说明需求在提升，由于全球经济也在回暖，去年的出口就增长比较多。 实际上，PPI这个指数，在全世界主要国家中对中国的意义最大，为什么呢？ 因为制造业和批发零售业是中国第一大和第二大产业，总计占了中国经济的38.7%，这个比例远高于世界主要经济大国，PPI如果下降，说明产品处于供大于求的状态，制造业发展容易趋向低迷，中国经济的总态势就很难好得了。反之则说明产品在走向供不应求，中国经济总体态势很容易向上。 比如，2018年1月26日，位于江西九江的钢铁厂江西萍钢现场向5000余名员工发放了2.78亿元的现金，平均每人5万年终奖。 近年来一直处于降薪重灾区的钢铁行业，在2017年总算是逆袭了一把，多家钢企净利润突破百亿人民币，同时钢铁行业员工收入普遍增加，这背后是去产能带来的市场回暖和价格上升。 再来看看其他产业的情况： 第三大产业是金融业65749亿元，增长为4.5%，占GDP的7.95%。 第四大产业是建筑业55689亿元，占GDP的6.73%。 第五大产业是房地产业53851亿元，占GDP 6.5%。 建筑+房地产这两项合计占到GDP的13.23%。当然建筑业不只是住房，还包括桥梁、铁路、公路、港口和机场这些基础设施，2017年增长了4.3%，而房地产业主要是房产和地产的开发，买卖，租赁，中介，物业等，在2017年增长了5.6%。 我们很容易看到，基础设施+房地产占到了中国经济的13.24%，实际上如果算上对工程机械，水泥，玻璃，钢铁，家电，建材，家具等的拉动，虽然没有具体数据，但是合理估计能够占到GDP 20%左右，很容易带动经济总量上扬。 基建+房地产是我国经济发展的第二大动力，也是中国的支柱产业。因此一旦经济不好，尤其是作为第一大产业的制造业不景气的时候，就要大搞基础设施投资拉动经济发展，也就是我们俗称的铁公基（铁路，公路，基础设施，铁路和公路投资额很大因此单列）。 在这个过程中，中国的基础设施建设在过去十几年也得到了突飞猛进的发展。 以高铁为例，2017年中国光是在本土修铁路就花了8010亿，高铁新通车3038公里，总里程达到了2.5万公里，占全球66.3%。 其中2017年西北地区首次全面进入国家高速铁路网，标志就是宝鸡到兰州高速铁路通车。 由于基础设施的进步，2017年中国的交通运输的航空业和高铁都呈现大幅增长态势，以航空业为例，民航局估计2017年旅客运输量5.49亿人次、同比增长12.6%，这体现了消费升级的态势。 有的在崛起，有的在没落，比如：公路客运受到冲击最大的就是长途大巴车业务和城际大巴车业务，乘客越来越少了，都去坐高铁了。 比如，以前从深圳到桂林旅游，100%坐大巴，需要10个小时以上，自己开车也很麻烦，后来通了高铁，3个小时多点就可以到，而且舒服的多。 尤其是旅行时间24小时以上的那种长途大巴，随着高铁逐渐接入全国城市，早晚会彻底消失。 还有一个变化是城镇化的发展。比如，把城市老旧区域进行改造翻新，改善老百姓居住条件，居民在住进更好的住房和小区住户，往往也会花钱进行装修和购买家电，经济增速很容易就被拉动了。比较典型的就是中国的棚户区改造计划。 棚户区改造除了改善老百姓的居住条件以外，还刺激经济发展。通过逐渐开始货币化安置，也即是直接把补偿现金给棚户区拆迁户，这样拆迁户可以购买新房，起到去库存的效果，同时也会带动居民在搬进新家的时候进行装修，或者购买家具，家电，带动消费。 那么被改造的棚户区空出来的土地，除了可以新建更高级的小区以外，还可以拿到作为商业中心进行开发，建造新式购物中心综合体，城市面貌得到改善，而且进一步刺激和增加消费。 比如，很多人的老家市区近几年就新修建了大型购物中心，电影院，超市，高端餐饮，幼儿培训，高端服装品牌，大型地下停车场融为一体，外观现代立体，这是老家城市里从来没有出现过的新事物，整体环境大大上升了一个档次，让人恍惚觉得是在省会甚至是在一线城市逛街，一开业就人流量爆棚。 我们不能否定房地产的正面作用，要知道人一天中大部分时间是呆在室内的，尤其是现在大城市居民，外出吃饭，购物，看电影，儿童玩乐中心基本都在大型商业综合体，改善小区和住房居住条件，建造新式商业中心是提高居民的生活水平。 房地产的问题是，一个是相对于发展制造业，相对来说来钱太容易了，这会造成对房地产的依赖性。 我一直强调一个观点，一个人，一个公司，一个城市，一个国家，都要做困难的事情，这样才能够进步，这样才能够强大。 扶植一家优秀的制造业发展壮大，往往需要很长的时间，但是一旦发展出了一个制造业巨头，就可以对一个城市的发展造成巨大的正面收益。中国很多城市，一个城市就只有一个制造业巨头，但是这个制造业企业往往能成为当地经济发展的支柱。 比如，珠海格力集团，现在一年能够产生150-200亿人民币的税收，这还不包括研发投资，建设投资，员工工资转化成的消费需求，十年下来就是1500-2000亿税收 另外一个问题是，房地产过热对老百姓生活水平影响很大。 一个简单的数字，一个100万的房子上涨1%，就是1万元，而一个年薪5万的员工薪资上涨10%，也才5000元，薪资上涨的结果很容易被房价吞噬了。 如果不发展房地产，这个问题应该如何解决呢？一个是中央转移支付和投资，一个是承接沿海先进地区的制造业转移，还有就是发展旅游业和服务业。 在中央调控下，各大城市房价，尤其是一线城市在2017年保持稳定的态势，这是一件好事，毕竟居民人均可支配收入每年增长还是在7%以上，保持个房价三五年的稳定，会因为居民收入的不断增长，而回到合理的水平。 而目前中国面临的问题是，基建+房地产投资边际收益在不断递减，第二大发动机在逐渐失速，中国经济需要制造业以外的新动能推动。 前面说了，房地产和基建两大产业，如果加上对制造业的拉动，那么占国民经济比例可以达到大约20%左右，是仅次于制造业+批发零售业的第二大经济拉动力量。但是在今后，基建和房产，将越来越难以成为中国经济的拉动力量，其原因是边际效应正在递减。为什么边际效应会递减呢？这背后还是中国的基础设施和城市建设越来越好了。 以高铁为例： 2008年开通京津高铁，成为中国第一条时速300公里以上的高铁 2009年时速350公里的武广高铁建成通车， 2010年上海到杭州，上海到南京的沪杭和沪宁高铁通车 2011年北京到上海的时速350公里的京沪高铁通车 2011年时速350公里的广深高铁通车 我们可以看到在2011年的时候，中国人口最密集的城市高铁就已经全部修好了，北京，上海，广州，深圳四大一线城市全部通了高铁。 实际上，到2011年中国经济实力最强的五个省份，广东，山东，江苏，浙江，河南，也全部有了高铁。 第6到第12名的省份，四川，湖北，河北，湖南，福建，上海，北京，除了福建和四川也都有了时速300公里以上的高速铁路。 可见中国的高铁，总体上是先从最赚钱的线路修起，越是往后修的高铁，沿途经过的人口和经济总量会越低，收益也就会逐渐减少。 2011年通车的京沪高铁就是中国最赚钱，投资最具效益的高铁，投资修建其他任何一条高铁，其收益都不会有京沪高铁高，除非中国能出现另外两个城市取代北京和上海的位置，而且沿线城市实力还要高于南京，济南等。 再以东三省为例，2012年哈大高铁修通，沿线光是大连，沈阳，哈尔滨，长春四个城市的人口加起来就已经占了东三省人口总量30%，加上沿途其他城市辽阳，铁岭，松原，四平，鞍山，营口，能够占到东三省人口40%。 再往后在东三省修的任何一条高铁线，其收益和价值都不可能有哈大高铁大。 从高铁的修筑，我们就可以明显的看到随着基础设施网络逐渐完善，投资边际收益在不断递减。 当然我是支持尽快把全国的中小城市都用高速铁路连起来，趁着现在国家还有钱，整体处于快速发展期，必须全速完成建设，把基础设施全面完善，不然以后进入发达国家之后的发展平稳期，加上老龄化社会，大搞基建很可能就没机会了。 这就好比你十年前你月入1000，觉得花300元很心疼，由于收入快速增长，现在月入两万，回想当年花的300元，就会觉得300元无所谓了。 另外一个原因是，如果现在不建，等到以后逐渐迈入发达社会，人工成本和环境成本都会进一步上涨，那个时候建会更贵。 基建如此，房地产开发也是如此，对经济拉动作用在下降。 虽然房地产+基建投资在边际收益在国内不断递减，但是在基础设施不发达的第三世界国家，我们还是有很大市场的， 所以我们要实施一带一路走出去，拓展国际市场。但是我们要看到，第三世界国家还很穷，总体市场还很小，是根本无法和中国相比的。中国经济总量占全球15%左右，美国大约占25%，欧洲大约25%，日本大概6%，也就是中欧美日占了全球大约70%，剩下的30%是其他国家，也就是说，即使中国在剩下的所有国家里面占到了50%的份额，也就是拿下全球15%而已，刚好和中国差不多。 事实上，2018年的到来还有个特殊的意义，就是第一批00后成年了，这对中国的房地产业意味着什么呢？年轻人还会往大城市跑，因此小镇，县城，小城市的房价是可以想象的。 不管是房地产还是基础设施，都是让人来使用的，小城镇的年轻人在大幅减少，就不要指望长期会保持快速增长。所以大城市会相对安全。 所以说，我们要寻找基建+房地产之外的经济新动能，毕竟中国制造业占GDP比例虽然远远超过其他国家。 幸运的是，从2017年来看，中国经济增长新动能已经形成了，而且这个新动能预计在2018年将会超过房地产和基建，成为仅次于制造业的中国经济第二增长动力来源，这就是信息传输，软件和信息服务业。 没错，你天天能在新闻上看到的马云，马化腾，刘强东，丁磊等都在这个行业。 从规模上看，信息传输，软件和信息服务业还仅仅是第七大产业，2017年产值为27452亿元，但是其增长高达26%，是中国主要产业中增速最快的产业，遥遥超过其他所有主要产业。 十大主要产业里，其他增速能超过10%的只有租赁和商业服务，产值为22163亿，增长为10.9%，这也是第八大产业。租赁和商业服务业是做什么的呢？ 比如汽车租赁，可以间接反应旅游市场。 比如律师和法律服务，包括各种民事案件和刑事案件的法律服务。 比如建筑工程机械和农业机械租赁。 还比如，公证服务，职业中介（比如各种求职网站），知识产权服务比如申请专利等等。 我们回到信息传输，软件和信息服务业本身，这几年中国老百姓能够切身体会到的生活方式变革和创新，应该说大部分是来自这个行业，例如我们现在用的移动支付，我们用的共享单车软件等等。 而现在云计算和人工智能又在快速兴起，阿里已经在国内云计算业务遥遥领先，腾讯在奋起直追，华为也宣布要在2020年成为世界五朵云之一。 2017年12月的乌镇世界互联网大会，所有大佬的演讲都在谈人工智能。 从2017年26%的超高增速来看，我们可以毫不犹豫的说，移动互联网，云计算和大数据，人工智能仍然是现在中国最大的风口，也是个人可以参与和分享社会财富分配的最大风口。 对于普通人来说，要想获得一份高工资高收益的工作，进入信息产业仍然是最佳选择，尤其是现在云计算，大数据和人工智能正在全面兴起的阶段，人才处于高度紧缺的状态。不要忘了几年前兴起的移动互联网已经给我们的生活带来了多么大的改变。 软件及其衍生的服务价值是如此重要，已经超过了硬件的价值，2017年全球市值最高的公司，前七位是苹果，谷歌，微软，亚马逊，Facebook，腾讯和阿里，苹果其实也是半个软件公司。 程序员的黄金年代结束了吗？没有，远远没有，事实上才刚刚开始，所有的行业，所有的企业，所有的产品都要进行数字化改造，地球上所有的物体都要全部连接在一起。 在过去的几年，我们会想到出租车，自行车，手表和互联网有什么关系吗，而现在他们就在逐渐变成可连接的物体。 程序员这个职位绝不仅仅是BAT这样的互联网公司需要，所有的企业，从自行车，手表，手机，平板电脑，出租车公司，到快递公司，钢铁公司，电网公司，家电公司，机床公司….都会需要实现数字化。 我们再从另外一个角度来观察，登陆国家统计局的官网，可以查询到下面两张图，2017年和2016年两年各个主要产业的产值。 把2017年各个产业的产值和2016年最终核实的各个产业的产值相比，我们可以得到下图： 仅仅看名义增量，制造业为28418亿元，仍然是核心支撑产业。 批发和零售业增量为6453亿元，排在第二位。 我们可以说，制造业+批发零售业确实是中国经济增长第一大发动机。 如果我们再接着往下看，可以看到2017年经济增量，建筑业为5986亿元，房地产业为5660亿元，加起来增量为11646亿元，是2017年GDP增加的第二大发动机。 接下来增量最大的就是信息传输，软件和信息技术服务业了，增量为5553亿元，我们可以很清楚的看到，这个增量数字已经和建筑业的5986亿元和房地产业的5660亿元不相上下，离批发和零售业的6453亿元也相差不远，而其增速高达26%，在所有行业里面遥遥领先，是唯一一个增速超过11%的行业。 按照这个增速，2018年信息产业会毫无悬念的超过建筑业和房地产业，甚至可能超过批发和零售业成为仅次于制造业的中国经济第二大增长动力。 实际上，信息产业对国民经济的带动还不只这些，正如制造业的发展促进了批发零售业一样，信息产业发展也大大促进了物流行业的发展。 交通运输，仓储和邮政业是2017年中国经济第六大产业，产值36803亿元，增长为9%，增速明显快于经济增速，对国民经济起到了拉动作用。快递物流的疯狂发展，就是受到了信息产业的带动。 实际上，除了带动快递物流，信息产业更大的作用莫过于带动制造业效率的提升，中国将信息化优势与制造业进行结合，这将进一步增强制造业的竞争力，形成技术护城河。 展望未来十年，中国以汽车（尤其是电动汽车）和电子（尤其是集成电路）两大核心为主的制造业，以及新崛起的信息和软件服务产业，将逐渐成为中国经济增长的双核动力，大批世界级公司将从这些行业诞生。 在这些行业的拉动下，就业人口将逐渐往新兴制造业或者第三产业转移。 产业的兴衰是经济发展的客观规律，看清产业的发展趋势，对我们每个人是有好处的。 曾有读者留言说，你说国家有前途，会继续快速发展，但是我所在的企业工资普遍不高，而且已经几年不加薪了，你说的国家发展跟我又有什么关系呢？ 回答很简单，在中国经济以6.5%以上的增速发展的大背景下，如果你的行业续几年不加薪，要么你自己不行，要么是企业不行，要么是行业不行，弄清楚原因之后，你就要寻找新的方向了。 比如，作者是从某个大国企出来的，当时觉得很犹豫彷徨的，虽然工资不高也没什么涨幅，但国企像个家一样，不时发各种福利，我洗衣粉肥皂毛巾一直都用不完，五险一金齐全，假期制度完善，真要想放弃这些，离开习惯而舒适的环境跳槽出去内心还是很恐惧的，但是真的下决心出来之后，发现外面的世界其实没有想象的那么可怕，比想象的还要大，真的是海阔天空啊。 在国家总体向前的大背景下，机会是很多的，只要内心积极乐观，多提升自己的能力，主动而不是被动的适应时代的变化，我们只会过的更好而不是更差。 python量化交易宏观 经济 VNPY资料
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  中国不是低欲望社会，而是欲望达成率低的社会
  • wdg  

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  有人说，中国现在已进入了“低欲望社会”。国内媒体近期也聚焦于清心寡欲的年轻人和“佛系”的90后，批评现在一部分年轻人没有进取心、没有野心的生活状态。 媒体向我们传达的讯息是：社会整体的欲望值下降，对中国的经济增长会造成损害，让中国变得越来越像经济泡沫破灭后停滞发展的日本社会…… 虽然，我们最近看到了各种抨击“低欲望社会”的说法，但是它们在逻辑上否经得起推敲呢？在当下中国社会生活的人，究竟是应该提高自己的欲望值，还是应该保持一种“低欲望”的生活方式？ 01 别再责备“佛系年轻人”， 经济低迷才是“低欲望”之因 所谓的“低欲望社会”这个说法来自于日本的经济评论家大前研一。他在《低欲望社会》一书中警告日本国民：大量不婚、不生、不买房的年轻人，已经使日本进入了低欲望社会。 按照大前研一的定义，所谓低欲望社会，是指作为社会主体的新世代不愿再背负风险和债务，丧失物欲、成功欲、结婚欲、生子欲、甚至是性欲，因而远离时尚、远离名牌、远离买车、远离喝酒、甚至是远离恋爱。在以“勤俭”为美德的中国人看来，这种态度其实在道德上颇为可取。 不过，抛开道德不论，从经济角度看这种趋势就不那么美好了。 虽然日本政府长期实行低利率政策刺激经济，社会仍然出现了通货紧缩的情况。无论物价如何降低，消费也无法得到刺激；银行信贷利率一再调低，而日本30岁前购房人数依然逐年下降；年轻人对于买车买房几乎没有兴趣，奢侈品消费被嗤之以鼻，反而是“宅”文化盛行…… 当整个社会全面进入这一状态的时候，经济的发展就会进一步滞缓。之前被“高欲望社会”掩盖的各种矛盾和问题，也随之慢慢浮现。 中国会因为陷入“低欲望”而走上日本过去的道路吗？我们首先需要大致了解下日本“低欲望社会”的成因。 自从上世纪90年代以来年日本的经济泡沫破灭之后，经济发展就进入持续低迷的时期，平均年GDP增长率不足1%，被称之为“失落的20年”。在大致这段时间出生、成长的一代人，逐渐丧失了工作奋斗的欲望，成为失落的一代人。 据日本官方的调查，21世纪前10年间收入阶层分布变化显示：日本总劳动力4500多万人中，年薪400万日圆以上的中产人数十年来下降共400多万人，低薪群的人数增加400多万，而同时收入2000万日圆以上的巨富却增加2.2万人。 与此同时，日本在美国的次贷海啸后再次陷入衰退，丢失了大量工作机会。这使得日本的失业率从80年代鼎盛时期接近0%的“完美比例”，一度上升到5%以上。 可见，日本社会结构这些年发生了较大变化：赤贫的人在减少，但是低薪者和减薪者在大量增多，实际上贫富差距依然在增大。不过，这种差距不再是底层和顶层之间的差距，而是陷入贫困的中产阶层与高收入者的差距增大。 大量低收入的中产阶层消费能力持续下降，人们不愿消费的情况又反过来造成了社会的商业活动减少、公司经营不景气从而带来人们降薪甚至丢工作的情况，使得社会进一步陷入“低欲望”。 看上去这像一个循环论证：经济越差越会造成低欲望，低欲望反过来又使得经济变得更差……不过，从源头来看，低欲望社会的根源其实就是经济发展停滞造成的。如果经济没有变差，普通人并不会毫无理由的变得清心寡欲、追求所谓宅寂的生活。 一切的根源在于经济。 但是，从最近几年的数据来看，日本的经济复苏迹象很明显。但如果在经济复苏的时候，人们依然是保持着“低欲望”，那就真的有点不寻常。 我们从日本的“失业率”、“出口贸易额”、“资本流向”、“日经指数”、“CPI增长率”等几方面数据来看，日本经济复苏的势头其实并不差。 日本失业率从金融海啸后的5%以上下降到现在2.7%；出口贸易先抑后扬，目前处于十年来的最高值，资本流向自2013年以来基本都是正向，且数额巨大； 外国旅游者对经济的贡献度也来到历史最高点；CPI指数早已经超过08年的近十年高点；增加最明显是日经指数，从十年前金融海啸之后不足1万点已经来到现在的23000点以上。 日本这些年的经济回暖，有目共睹，很多经济数据甚至好于中国大陆（尤其是股市）。然而，日本年轻人群仍然流行所谓的“丧文化”，没有奋斗的动力。 这才是最危险的讯号，它说明：日本虽然表面上经济有所恢复，但实际已进入了资本主义发展的末期，或者叫老化期。 这是一个“过熟”的发展阶段，社会阶层的流动性已消耗殆尽，资本主义的发展进入了从“阶层”到“种姓”社会的转变过程中。此时，经济的转好，收入的提高，都已经无法继续激发人的奋斗动力。 此情此景，将会成为我们的未来吗？ 02 中国社会的欲望值并不低， 但欲望的达成度很低 当进入“种姓资本主义”阶段，阶层分布恒定不变，个人奋斗已经显得没有什么用了。于是，反而因此激发了另一种经济模式，那就是“宅经济”和“丧经济”。 这两种经济类型，喂养了生活于中下层的社会成员，让他们能吃饱、能喝足、甚至满足一点小小的个人欲望，让他们能开心的生活下去，持续为资本的掌握者输血。 所谓的“低欲望”经济，实则是与全球社会阶层的分化同构的。中下层收入者越庞大，“低欲望”的经济就越繁荣。 根据美国皮尤研究中心（Pew Research）中心数据：近半个世纪以来，全球中间阶层的收入在持续缩水，底层的收入占总财富的比例在上升。也就是说：中产更穷，穷人收入稍增，两者共同构成了庞大的中低收入层。 位于这一阶层的人们，毫无大志向，事业上完全靠混，只是追求一点个人欲望的满足。 他们甘心一辈子打工混日子，直接放弃了购房、结婚、购豪车等等开销很大的“高欲望”选项，却与此同时选择了网络直播、网购仿冒货、AV电影等等价格便宜的消费形式。 其实，哪里有什么“低欲望”，全是因为高消费的高欲望满足不了，中低收入者这才被迫转向了低欲望的消费。 其中的道理和所谓“口红经济”一样：经济萧条、收入减少的时候，口红的消费反而变多，因为人们手上已经没有大钱买昂贵的商品，只好花小钱买买便宜货过瘾。 明眼人应该看得出来，金融资本主义在今天的发展已经和传统的道德和价值观构成了矛盾。“低欲望”在道德上是合理的，但是在经济上却是不合理的。经济机器的滚滚向前，源动力在于周期性的激发人内在的欲望和冲动。 假如缺了这个环节，资本主义经济根本无法确立，人类依然会生活在节奏缓慢的农业社会。那里有田园牧歌、乡村教堂、简朴而慢节奏的生活，但却少了影视明星、娱乐八卦、奢侈品消费和满大街的洗浴按摩。 两者区别其实没有什么所谓的善与恶、先进与落后，问题仅仅在于，社会上的大多数人会怎么选择。 不过，现在的人们很可能连自由选择权也没有了。你的欲望和选择权并不是直接产生于你自己，而是来自电视、网络、手机、直播室，以及种种社会现实的灌输和影响。 操控着你的欲望起起落落的媒体机构，其实都是被资本操控的马前卒。这意味着：你的人生本质上很类似于一种“二手人生”，从最根源的欲望这一环开始，就已不受你自己的控制。人，无非是资本的玩物和工具而已。 资本的玩家早就注意到了人口结构的改变和低欲望社会的来临，多年前已布局相关产业。从网上的直播室到街边的洗浴按摩店，从不断壮大的AV相关产业链到公然贩卖仿冒品的购物网站，中国的第三产业投资当中有相当一部分流入了这类“低欲望”产业。 这样做目的只有一个，那就是满足屌丝们对欲望的渴求以及虚荣心，让他们继续踏实搬砖，心甘情愿贡献出自己的劳动力和微薄的收入。以低薪工作大肆掠夺劳力，以廉价的大众消费激发人的欲望、掠夺其财富积累。中下收入阶层不知不觉掉入这个经济陷阱中，永无出头之日。 根据国家统计局数据，2017年全年社会消费品零售总额达到36.6万亿元，比2016年净增3.4万亿元，同比增长10.2%，预计来年增势更猛。 在全球贸易保护主义盛行的今天，经济增长将更加依赖于内需拉动，其中，消费的增长直接关系到经济增长。用各种方法忽悠占人口大多数的中下收入阶层消费，也是维护经济稳定的一种手法。 嫌房价太高导致没钱消费？现在不是在力推便宜的公租房吗？省下来的钱正好继续用来直播打赏、买假货。这才是我们的现实：富人们直接表演“高欲望”的生活，屌丝们只能透过屏幕观看，越看越羡慕。只要这种羡慕还存在，社会阶层的结构就会永远稳固。 说穿了，把“低欲望社会”怪罪到年轻人头上，说他们自甘堕落，这不过是国内传媒新炮制出的噱头，用来忽悠人的。这件事的根源显然并不在于年轻人自己。 退一步说，即使我们如日本那样进入了低欲望社会，就一定会带来社会灾难吗？日本人民是不是因为“低欲望”而生活在水深火热之中了？ 事实上，现在日本仍然是人口素质最高、社会最安全、平均工资保持在高收入的亚洲先进国家。低欲望并没有毁灭日本。 与之相反，中国最大的问题并不是什么“低欲望”，而恰恰在于社会过度的“高欲望”。 其连锁反应导致了一系列的经济、社会问题，例如中国经济的产能过剩、高能耗、高污染、食品安全隐患、假货横行、年轻人为金钱丧失伦理底线等等问题，都来自于我们无法填满的生产的欲望、消费的欲望、投机的欲望…… 所有这些零散的欲望一点一滴累积起来，让社会整体的欲望值爆棚，以至于我们不得不一再降低我们的底线，来适应、满足这种永无止尽的欲望。 欲望和底线不可共存。如果要让我在“高欲望、无底线”的社会和“低欲望、低增长”的社会之间做一个选择，我宁愿选择后者。 在了解到社会的基本结构和庸众的思维方式后，你需要做的是反其道而行：降低消费欲望，提高收入欲望。最重要的是远离大众传媒的洗脑，让自己成为社会中清醒的“少数派”。 只有如此，你才有可能摆脱“被低欲望”的中下阶层，爬出这个深不见底的阶层泥沼，获得更有自主权的人生。 python量化交易科技新闻
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  如何面对生命中的黑天鹅，这是我见过最好的答案
  • wdg  

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  原标题：惜命的最好方式不是养生，而是折腾自己 那些杀不死你的，会使你更强大。 （望君细读，定有收获） 1这样的悲剧正在逼近你 先来说说2017年的两个热点事件。 第一个：钱宝骗局。 昨日跑完步，坐公园长椅上休息时， 碰见旁边两位阿姨正在聊天。 一个说：“哎，这日子没法过了。” 另一个问：“怎么了？” “我儿子把钱投进钱宝，现在全亏了。” “投了多少？” “60万。我得替他还债。” “你儿子欠债，为什么你来还？” “60万里头，有20万是他借的。 媳妇已经给我儿子下了最后通牒： ‘你自己解决，解决不好咱俩就离婚。’ 儿子急得想跳楼，我只有拿出养老钱。” 第二个：中兴跳楼事件。 2017年最后一个月， 元旦在即，新年在望。 中兴网信研发组主管欧建新， 却在12月10日这一天， 接到了公司强制性劝退的通告。 42岁的他在26楼郁闷一阵后， 突然一推窗，纵身跳了下去。 在26楼徘徊的那几分钟里， 我不知道他脑子里在想些什么。 也许，他想着那句对家人无法开口的话： “对不起，我失业了。” 他就这样走了，留下两个年幼的孩子和四个年迈的老人。 2你迟早会遇到那只可怕的黑天鹅 我为什么要提这两个热点事件呢？ 因为我想讲讲近十年全球最牛思想家塔勒布提出的“反脆弱”。 在讲“反脆弱”之前， 我先说说塔勒布提出的另一个概念——黑天鹅。 何为黑天鹅呢？ 17世纪之前， 欧洲人在看了成千上万的白天鹅后， 得出结论：“天鹅都是白色的。” 直到有一天，他们来到澳洲， 发现这里居然还生活着黑天鹅， “啊，世上原来还有黑天鹅存在。” 他们“天鹅是白色的”的信仰立即崩塌。 根据这个意外的黑天鹅事件， 塔勒布提出了著名的“黑天鹅理论”： “非常不可能发生和无法预测的事件， 存在于世界上每一种事物之中。” “黑天鹅”事件具有三大特点： ●它具有意外性。 ●它会产生巨大的破坏性影响。 ●尽管事后可以解释，但事前难以预测。 不要因为你没有看到黑天鹅， 就以为这世上不存在黑天鹅， 其实，这世上每天都在发生黑天鹅事件： 钱宝网崩盘是那位阿姨的黑天鹅。 被公司突然辞退是欧建新的黑天鹅。 英国公投脱欧是欧盟的黑天鹅。 川普当选总统是美国人的黑天鹅。 闺蜜引发弹劾是朴槿惠的黑天鹅。 塔勒布总结说： “这世上唯一不变的就是变化， 每一种事物、每一个行业， 都迟早会迎来那只可怕的黑天鹅。” 3脆弱的反义词并不是坚强 问大家一个问题： “脆弱的反义词是什么？” 大家首先想到的肯定是这些词： “坚强”，“坚固”，“坚韧”…… 但塔勒布说：“脆弱的反义词不是这些，而是反脆弱。” 什么是反脆弱呢？ 桌上放着一个玻璃杯， 你过路时不小心碰到了它， 咣当一声，它摔得粉碎。 碰到意外袭击，玻璃杯就受损了，所以说它是脆弱的。 健身房吊着一个沙包， 你左一个勾拳右一个勾拳， 沙包虽然晃荡起来，但并没有受损。 碰到意外袭击，它保持了原样，所以说它是坚韧的。 希腊神话里，有一种九头蛇， 它长着九个头， 你砍掉它一个头，它会长出两个头。 碰到意外袭击，它不但没受损，反而变强了，所以它是反脆弱的。 也就是说，当黑天鹅来袭时， 事物在它面前会表现出三种状态： 脆弱的，会受到损伤。 坚固的，会保持原样。 反脆弱的，会变得更强大。 根据事物在黑天鹅来袭时表现出的三种状态， 塔勒布提出了著名的“反脆弱理论”： “有些事情能从冲击中受益，当暴露在波动性、随机性、混乱和压力、风险和不确定性下时，它们反而能茁壮成长和壮大。” 反脆弱性比坚韧性更为强大， 因为再强大再完美的坚韧性， 也可能因为不断遭遇袭击而破损， 就像沙包，总有迎来破损的一天。 但反脆弱性不同， 它会因为不断遭遇袭击而变得更强大， 所以它是比坚韧更高层级的存在。 4杀不死你的，使你更强大 20世纪初， 美国凯巴伯森林松杉葱郁， 4000多只鹿在这里出没。 凶恶的狼是鹿的天敌。 为了保护鹿群，政府决定聘请猎人： “去杀死那些凶恶的狼。” 20年里，6000只狼丧命于猎人枪下。 天敌的大量死亡， 让鹿群有了自由自在的空间， 于是它们开始了自由自在的繁殖， 鹿群很快从4千只扩充至10万只。 这十万只鹿自由自在地啃食树木， 啃完了小树，就啃大树。 啃完了乔木，就啃灌木。 于是森林一天一天地变得枯黄。 终于，可怕的“黑天鹅”来了， 瘟疫开始在鹿群中疯狂传播， 十万只鹿死得只剩下8千只。 政府这才意识到天敌的作用， 于是又把狼群“请回了森林”， 没过几年，鹿群和森林又恢复了生机。 我为什么要讲这个故事呢？ 就是想诠释塔勒布发现的黑天鹅危机： “我们一直有个可怕的错觉， 就是认为波动性、随机性、不确定性是一桩坏事， 于是想方设法要去消除它们。 但正是这些我们想消除它们的举动， 让我们更容易遭到黑天鹅的攻击。” 鹿和狼的故事，讲的就是这个道理。 所以，塔勒布郑重告诫我们： “风会熄灭蜡烛，也能使火越烧越旺。 在这个充满变化的时代， 我们应该拥抱波动性、随机性、不确定性， 要利用它们，而不是躲避它们。 我们要成为火，渴望得到风的加持。” 也就是说，要应对那只必将到来的黑天鹅， 我们一定要主动拥抱波动和风险， 提高自己的“反脆弱性”， 只有这样，我们才能成为越挫越强的九头蛇。 正如尼采所说：“杀不死我的，使我更强大。” 5关于职场：为什么好学生的生存能力往往不佳？ 原因：越稳定的越脆弱 解决之道：提高冗余备份 塔勒布在《反脆弱》中讲了一个故事： 约翰和乔治是双胞胎兄弟， 约翰在世界500强银行工作， 而乔治是一名出租车司机。 约翰拥有一份完全可预测的收入， 享有各种福利和一个月的带薪年假： “我喜欢这份稳定的工作， 它让我拥有了稳定的收入。” 而乔治呢，收入极不稳定。 运气好的日子，他能赚几百英镑。 运气差的日子，他甚至赚不回油钱。 但一年平均下来， 他的收入实际与约翰相差无几。 但乔治总是抱怨：“我工作不好，没有约翰稳定。” 1998年，金融危机爆发。 工作稳定的约翰一下失了业， 50多岁的他只好四处找工作， 但没想到却四处碰壁： “在银行工作的那20多年里， 我学会的只是简单的人事安排工作， 这种简单能力很难派上其他用场。” 失了业，面对高额房贷， 约翰急得跺脚：“我该怎么办啊？” 而金融危机的爆发， 对乔治来说几乎毫无影响： “我照样开我的车，赚我的那点钱。” 塔勒布在分析这样的大量案例后， 得出结论：越稳定的越脆弱。 “你的工作越是稳定， 你对组织越是依赖， 那你抗风险的能力就越弱。” 为什么很多好学生的生存能力往往不佳？ 因为他们借助学校好、学历好、成绩好， 找到了一个可靠的组织， 拥有了一份稳定的工作， 但因安于稳定、安于舒服， 而在时代的推进中变得越来越脆弱。 “当一个人被确定性锁死， 基本上就从猎手沦为了猎物。 你的人生之路固化、未来发展固化。 一旦遭遇那只黑天鹅， 一旦环境否定了你， 就会引发大崩盘或大崩溃。” 欧建新跳楼就是一个例证。 那身在职场中的我们， 该如何应对那只突然袭来的黑天鹅呢？ 提高反脆弱性：增加冗余备份。 何为增加冗余备份？ 就是要与时俱进地学习，成为“T”字型人才。 “T”字的一竖代表“所在领域”， 就是你要尽力成为你所在领域里很难替代或无可替代的人。 “T”字的一横代表“知识面”， 就是同时你要尽力拓展知识面， 成为一个拥有横向整合能力的人。 只有你成为了“T”字型人才， 你才能拥有冗余备份来应对意外。 也就是说，我们要拥有随时离开体制的能力。 这个体制，是指任何我们供职的机构。 用罗振宇的话说就是：U盘化生存。 一旦遭遇了那只黑天鹅， 我们可以像U盘一样， 随时能插到下一台计算机上工作。 6 关于投资：为什么喜欢冒险的人最终会输得很惨？ 原因：久走夜路会撞鬼 解决之道：采取杠铃策略 2015年，e租宝崩盘， 几十万人血本无归。 2017年底，钱宝网崩盘， 又是几十万人血本无归。 不知道大家有没有注意到一个现象， 就是凡是喜欢冒大风险追求高投资的人， 最后几乎无一例外的输得很惨。 为什么呢？ 因为久走夜路必会撞鬼， 你迟早会撞到那只黑天鹅。 “懂投资的人和不懂投资的人， 有一个很大的差别： 不懂投资的人可能对十次， 但错一次就足以抹去前面十次的收益。 懂投资的人可能错十次， 但只要一次成功， 就能赚回前面所有失败的损失。” 那我们应该如何投资呢？ 塔勒布说：采取杠铃策略，增强投资的反脆弱性。 杠铃策略是什么意思呢？ 顾名思义，就像杠铃一样， 中间无物，重量都放在两端。 一端是极度的风险规避， 一端是极度的风险偏好。 也就是说，我们投资时， 不能将100%的资金全投到非常安全的渠道上， 因为投资的收益太低。 也不能将100%的资金全投到高风险的渠道上， 因为万一撞到黑天鹅，就万劫不复。 更不要将100%的资金全投到中等风险的渠道上， 因为两头都不占——既没有高回报，也无法避免遭遇黑天鹅。 正确的投资方法是： 将90%的资金投到非常安全的渠道上， 虽然收益不高，但可以避开黑天鹅。 将10%的资金投到高风险高回报的渠道上， 如果遭遇黑天鹅，只是损失10%，不会要了你的命。 但如果黑天鹅并没有来袭， 你就拥有了非常高、甚至是无上限的收益。 股神巴菲特就是这么干的： “我永远把大部分资金放到安全稳妥的渠道上， 我也永远保持对高风险的小额追逐。” 7 关于婚姻：为什么说“我养你”是世间最毒的情话？ 原因：差距越大，关系越不稳定 解决之道：减少脆弱因子 在电视剧《我的前半生》中， 罗子君就是因为老公承诺“我养你”， 用八年时间把自己变成了什么都不会的家庭主妇， 于是，当老公提出离婚要求时， 她只能一把鼻涕一把泪地控诉： “是陈俊生把我娶回家， 是他叫我不要工作的， 是他许诺我一个完美幸福的人生……” 但哭诉，从来没有任何作用。 所以一定不能把幸福完全寄托于男人身上， 因为任何婚姻都会出现黑天鹅。 很多家庭出现离婚， 过程一般是这样的： 刚结婚时，你俩实力相当， 所以一开始婚姻非常稳定。 但结婚之后，他不断努力上进，而你呢，选择了原地踏步，于是你俩开始逐渐出现差距。 当差距大到一定程度后， 他就会越来越看不上你， 同时，因为他的实力越来越强， 所以受到的外界诱惑也越来越多， 终于有一天， 他选择了另一个和自己层次差不多的人， 开始了另一段“目标契合”的爬山之旅。 婚姻就像爬山，两个人在山脚相遇， 擦出爱情火花，约好一起登上顶峰。 前行路上，你觉得累，便不想爬了。 你停在山脚，以为可以等他回来。 却不知，他在半山腰时， 遇到了另一个愿意与他一起前行的人。 你骂他没良心也好，始乱终弃也罢， 他终究是不会回来了——你的目标是偏安一隅，他的目标是蓝天白云。 方向不同，分手成为必然。 所以说那句“我养你”， 其实是世间最毒的情话。 因为他养着养着， 就把你养成了“废物”。 虽是好心，但办了坏事。 所以，要想应对婚姻中的那只黑天鹅， 最好的办法就是增强自己的反脆弱性。 结婚女人如何增强反脆弱性呢？ 那就是减少你的脆弱因子。 如何减少你的脆弱因子呢？ 那就是一定要保持单身力。 单身力主要包括三方面： 一是经济上要尽量独立， 二是精神上要尽量独立， 三是思想上要尽量独立。 他能赚钱，你也能经济独立。 他能出去应酬，你也能打发时间。 他能升职加薪，你也能独当一面。 他说“我很好”，你也能说“可我也不差”。 在婚姻中，要和在职场中一样， 要永远保持你的成长性。 因为没有永远的婚姻，只有共同进步的夫妻。 8 关于教育：你的孩子为什么会成为妈宝男？ 原因：越是拒绝风险就越是脆弱 解决之道：保持压力源 先讲两个小故事。 第一个故事是“安兰德”贡献的： 几年前的一天， 我儿子从滑梯上掉下来， 把一条手臂两根骨头都摔折了， 我老婆都吓哭了， 但医生却神色轻松： “不用担心，小孩恢复能力很强，过几个月就会好。” 过了几月，果然恢复了。 去医院复查时，“安兰德”问： “受过伤的胳膊，将来会不会使不上劲。” 医生说：“不会，骨折过的地方再长好，会比以前更结实。” 果然，一切如医生所说。 “安兰德”说：“我现在都忘了儿子是哪条手臂受过伤。” 另一个故事是作家王芳讲的： 我有个朋友，是个医生， 他每天都强迫儿子洗无数次手， 不让他接触任何脏的东西。 但令人万万没想到的是， 他儿子五岁时死于了皮肤病， 因为过度的防护， 他儿子的皮肤已经失去了抵抗力。 为什么会出现这样的情况呢？ 塔勒布在《反脆弱》中提出： “生命体和组织在不断受到非致命伤害后，会产生自我补偿机制。” 这句话是什么意思呢？ 就是说我们越是“接触”小伤害， 就会因自我补偿机制而变得越来越强。 反之，我们越是“拒绝”小伤害， 就会因“过度保护”而变得越来越弱。 现代社会为什么会出现越来越多的妈宝男和成年巨婴？ 就是因为我们的过度呵护， 抑制和扼杀了孩子的反脆弱能力。 这就叫“溺爱成灾”。 喜欢张爱玲写的《非走不可的弯路》： 在青春路口，有条小路召唤着我。 母亲拦住我：“那条路走不得。” 我不信。 “我就是从那条路走过来的，你还有什么不信？” “既然你能从那条路走过来，我为什么不能？” “我不想让你走弯路。” “但是我喜欢，而且我不怕。” 上路后，我发现母亲没有骗我，那的确是条弯路，我碰壁，摔跟头，有时碰得头破血流，但我不停地走，终于走过来了。 多年后，张爱玲一位年轻的朋友， 也站在了她当年走过的小路路口， 张爱玲忍不住大喊： “那条路走不得。” 她不信。 “我母亲就是从那条路走过来的，我也是。” “既然你们都可以从那条路走过来，我为什么不能？” “我不想让你走同样的弯路。” “但是我喜欢。” 朋友虽然碰壁连连，但她最后还是走了过来。 忙着为子女铺平人生道路的我们， 请一定要记住： 千万不要替孩子阻挡一切苦难和风险， 而是应该让孩子活在一定的压力源中， 犯小错，才能避免大错。 不惧伤害，才能变得强韧。 就如张爱玲在《非走不可的弯路》的结尾写道： “在人生的路上，有一条路每个人非走不可，那就是年轻时候的弯路。没有这一成长过程，就没有真正的成长。” 9 关于读书：我们为什么要读经典？ 原因：脆弱的东西经不起时间考验 解决之道：善用林迪效应 很多读者常在后台问我： “我现在应该读什么书？” 我答：经典书籍。 “那什么是经典书籍？” 我答：存活了很久的书籍。 读书，为什么一定要专注于读经典呢？ 经济学中有个著名的林迪效应， 说的是： “对于会自行消亡的东西， 每多存在一天， 它所剩时日的期望值就会减小一些； 而对于不会自行消亡的东西， 每多存在一天， 它所剩时日的期望值会增大。” 根据林迪效应，塔勒布提出了“反脆弱林迪效应”： “对于会自然消亡的事物， 生命每增加一天， 其预期寿命就会缩短一天。 而对于不会自然消亡的事物， 生命每增加一天， 则意味着更长的预期寿命。” 塔勒布这样说： “真正的好书是具有反脆弱性的。 已经流传了十年的书会再流传十年， 已经流传了千年的书会再流传千年。 只火一两年就消失的书， 不管是多么的惊世骇俗， 都没有必要花时间去阅读它。” 我之所以谈这个话题， 不仅仅是想告诉大家读书之道， 更想提醒大家注意两个事情： 第一个：不要患上信息焦虑症。 在这个信息大爆炸时代， 完全没必要天天刷手机， 完全没必要担心错过什么重要信息， 今天产生的信息，放到一年后去看， 你会发现99.99%都是垃圾。 第二个：一定要学好“老技术”。 我们在忙着追求新技术的同时， 一定要掌握好那些经典老技术。 塔勒布说得好： “一项技术存活的时间越久， 其预期剩余寿命就越长。 这在互联网、机械、工程等等领域， 已经得到了很好的印证。” 我们既要懂得“辞旧迎新”， 更要懂得“辞新迎旧”。 10 关于管理：为什么强大的诺基亚会消失？ 原因：不愿拥抱波动和风险 解决之道：主动性试错 诺基亚曾是全世界最牛的手机公司。 2005年，诺基亚达到巅峰时， 其全球手机市场占有率高达72.8%， 比现在苹果、三星、华为加起来还多。 但巅峰之后，诺基亚迅速衰落， 现在几乎已消失于大众视野中。 诺基亚为何这么快就陨落了呢？ 因为2007年黑天鹅出现了——乔布斯发明了智能手机。 iPhone这只黑天鹅， 当时并没引起诺基亚的重视， 诺基亚工程师测试iPhone后说： “手机并不需要这么多附加功能， 屏幕又那么脆弱，一定没有未来。” iPhone虽没引起诺基亚的重视， 但却得到了Android的强烈喜欢。 Android立马借鉴苹果的新发明， 然后开始向诺基亚开火， 跟不上时代的诺基亚迅速一落千丈。 后来，诺基亚CEO约马奥利沮丧地说： “乔布斯打开了一个魔盒， 然后Android将我们送上了绞刑架。” 关于创业和管理， 我觉得海尔总裁张瑞敏有句话说得特别好： “所有企业只有他杀死亡和自杀重生两种结局。” 所谓他杀死亡，就是死于黑天鹅事件。 所谓自杀重生，就是主动试错，寻求涅槃重生。 智能手机诞生后， 马化腾一直忧心忡忡。 “每个时代都有划时代的产品， 我们应顺应移动互联网趋势， 开发移动社交软件。 错过这个风口，就是灭顶之灾。” 为了尽快逼出一款好的移动社交软件， 腾讯内部成立了三个团队， “谁做得最好就上谁的。” 最终，张小龙团队脱颖而出， 创造了我们今天使用的微信。 现在，马化腾谈起微信时仍然后怕： “若微信是别人家的产品， 那腾讯真的是难以招架了。” 近十年，腾讯为何发展如此迅猛？ 因为他一直在“主动地试错”。 觉得一样东西可能有发展前景， 就立马成立几个团队去研发它： “要允许适度浪费，失败了也不要紧。” “不主动试错，你就会错过大宝藏。” 就是在一次次主动试错中， 腾讯创造了最牛的社交软件“微信”。 创造了最牛的手游“王者荣耀”。 对于企业管理和未来发展， 我们要记住塔勒布的一句话： “反脆弱性与波动性、随机性、不确定性结伴而生。 如果你不愿拥抱波动和风险， 就会与反脆弱性失之交臂。” 11 真正的强者，永远喜欢变化 写了这么多， 我最后来总结一下， 请大家一定要记住两句话： ●这世上唯一不变的就是变化。 ●非常不可能发生和无法预测的事件，存在于世界上每一种事物之中。 也就是说，你迟早会撞见那只可怕的黑天鹅。 那我们该如何应对黑天鹅呢？ 提高自己的反脆弱性： ●减少脆弱因子 ●提高冗余备份 ●采取杠铃策略 ●善用林迪效应 ●保持压力源 ●主动性试错 塔勒布在《反脆弱》的结尾说： “脆弱的事物喜欢一成不变的安宁环境， 而活的东西才喜欢波动性。 验证是否活着的最好方式， 就是查验你是否喜欢变化。” 真正的强者，总是喜欢变化。 所以说：惜命的最好方式不是养生，而是折腾自己。 那些杀不死你的，会使你更强大。 本文转载自“拾遗”（ID：shiyi201633）。 一个有趣、有品、有态度的文化生活微刊。 期货低佣金开户 股票低佣金开户 Python量化交易
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  关于股市最简单的逻辑
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  股市和其他旁氏骗局也不是完全没有区别，区别在于股市因为捆绑了国家的经济，其他旁氏骗局是没有办法创造新的钱来托的，而股市可以，因为它的背后是政府。现代的金融制度，使得央行拥有理论上的无限铸币权。那政府能不能通过创造货币的方法来使得这个局维系下去呢？理论上是可能的，货币来源于商业银行的信贷行为，证金公司获得银行信贷入市本身是创造了大量的信贷，这会创造出“准货币”，也就是M2的增长来进到这个局。 最近被催更得好厉害，其实该说的早就已经说过好几遍了，你们不审美疲劳，我自己已经创作疲劳了。大家还是那么关心股市，简单谈谈，这个话题已经纠缠太久了。 非常简单，人人知道的道理： 股市产生的收益=上市公司的利润分红+股民的投入-（印花税+手续费+上市公司圈走的钱 +融资利息+配资公司的利息+套利成功者的利润） 天上不会掉馅饼，股市并不会凭空产生财富，股市只是个市场，作用是交换。所有的真实增长来自于上市企业的利润。如果上市企业的利润分红比较吝啬，甚至可以在大局中忽略的话，唯一的净流入就是后来股民的投入。 一个依靠后来者投入维系先入者的局已经说得嘴烂，不赘述。 （印花税+手续费），这两项的抽血与交易量正相关，现在中国股市的交易量都在万亿级别，也就是说交易的损耗如果按万三来算，这每天起码三亿多消耗是逃不掉的。这些是纯成本，没法避免的。 上市公司圈走的钱，包括IPO和再融资等等，股民朋友们银转证，把钱从自己的银行账户里划出去打新股后，这钱就到了上市公司的账上了。如果上市公司产生的利润分红及不上股市里融资圈走的钱的话，就是纯付出了。 融资入场者的利息，这个也是纯成本，如果融资流入的速度大于利息支出的速度的话，我们能看到的是正贡献，这都体现在股民的投入里，利息是纯成本。 配资公司的利息收入，这个原理上和上面的差不多，但实际效果却不一样。在配资刚刚起来那会儿，后来的投资者的流入是远高于利息损害的。 然而配资公司就是民间高利贷的另外一种形式而已，其利息已经一点不逊色于民间高利贷了。你们想象一下，有没有正常的公司，可以靠高利贷解决资金问题？ 股市不过是个公开的企业融资的办法，高利贷是企业无法承受的东西，会产生恶劣的影响和悲惨的结局，这个是常识。为什么换一个马甲，高利贷变成民间配资公司，转一道手，给投资者，再给卡几道手续费税费等交易磨损，就会变成一项可持续的业务呢？ 当一门生意被高利贷拖垮这种事情已经不成为新闻的时候，为什么我们会对本质上也是民间高利贷的配资业务，最后项目的结局不是太美好感而到意外呢？ 这难道不是早已经注定的，靠常识就能搞清的吗？有什么好稀奇的呢？ 当资金快速涌入市场的时候，这些高利贷资金推升着资产价格，而当每月两分，三分的高利贷开始在不断增加的本金的基础上抽取利息，养活整条利益链条上的从业者的时候。 股民朋友们应该要知道，放高利贷者的法拉利和兰博基尼，证券公司富丽堂皇的总部大楼，整条产业上高收入的金融从业人员，都是你们养活的。 如果投资能起到正确配置社会资源的作用，从而产生社会的正收益，上市公司在完成融资后大显神威，那么这一切都是成本而已。 否则，这些都是要股民同志们做衣食父母的胃口奇大的巨婴。 套利成功者的利润暂且不表，我们把这个等式再简化一下： 投资者的收益=上市公司的分红利润的增加-广义交易成本-套利成功者的利润 当股市上涨100%的时候，如果GDP只有7%的增长，民间高利贷开始收割，成为广义交易成本中一支新生力量，上市公司的分红如果不达到100%并且还要再加上所有高利贷收益的话，救市能有什么解？ 国家队直接买买买，那么国家队在式子里的位置有两个地方。 股市产生的收益=上市公司的利润分红+股民的投入-（印花税+手续费+上市公司圈走的钱 +融资利息+配资公司的利息+套利成功者的利润） 一个是套利成功者的利润，另外一个是“其他股民的投入”。你们觉得国家队是会赚呢？还是会赔呢？ 前者对股市是纯成本，后者对股市而言才是贡献。为什么有人觉得国家队赚钱是福音一样？ 我们来谈论一下最后一项，套利成功者的利润。 我们现在先假设，有一家从来不分红的公司，我们有a、b、c、d四位股民朋友，他们各打中了新股500股，价格是20，每个人给上市公司圈走10000元，上市公司圈钱抽走共计40000元。每位投资者手上还有10000元现金在手上，也就是传说中的“子弹”。 净值的计算方法永远是股票持仓数量×股价+现金。这个时候大家都一样。 我们的股民a以22元的价格卖100股给股民b a的持仓减少为400，b支付2200元现金给a，b的持仓变成600股。这个时候大家的净值都是增加的！这个时候企业没有发生任何变化，但我们所有人的净值都是增加的。 a继续卖了100股给c，这个时候用24元的价格，我们的情况又变化了： a再将手上的300股一下以26的价格抛售，d是个右侧交易者。听闻大神们在朋友圈质问他“有些人在泡沫里越来越富有，有些人在泡沫里越来越聪明，你要做哪个？”等至理名言，果断成为成熟的右侧交易者，从a这里以26买下了300股。 所有人的净值又都增加了，真是个全民股神的时代。b这个时候的净值是傲视群雄的，完全有理由嘲笑一下a、c、d不行。 a的净值最低，其余的入场越早的人净值越高，入场越晚的越低。不过这都不算什么，因为所有人的净值都增加了，人人都是股神。 唯一变化的是a出场，拿着利润离开了股市，从此股价是路人。 这里假设上市公司没有贡献任何利润分红，也没有印花税和手续费，所有股民也没有借高利贷炒股，一切成本忽略不计。如果你要更加贴近真实市场的话，不妨去比一比上市公司的分红和后面这几项哪个多哪个少。 a离开桌子之后，桌面上所有人的资产在上市公司没有贡献任何利润的情况下，都是盈利的，钱从哪里来呢？一桌麻将竟然出现所有人都赢钱的情况，大家都觉得很合理，这就是上半年真实发生的事情！ 桌面上的总资金变少了，大家一点都不慌，60日均线没破，有什么好担心！ a已经是路人，这个时候如果b要以25元的价格，卖200股给c的话。 c和d的子弹都只有不到三千，这意味着他们能承受的b的400股股票的价格至多不会超过（2600+2200）/400=12元。想再出货的唯一出路是腰斩以下。 当然，这不是股市模型，只说明一个简单的事实：不考虑上市公司利润分红和广义的交易手续费的情况下，股市是零和的。 当零和游戏这一个局中有人盈利套利走人了，对剩下所有人而言都是个坏消息。 而如果上市公司的利润分红赶不上高利贷的话，这就是个负和游戏，负和游戏里有人获利离场了，更加不是个好消息。 我们计算净值的方式是（持仓股数量×最新股价+现金），这个计算公式似乎很科学很正确，然而我们计算的是所有的股票数量乘以最新的股价。 如果最新的股价是18，我们持仓20000股，虽然18这个价格上只有300股，我们的净值却依然是假设我们20000股全部能以18这个价格瞬间卖完。我们拿这个衡量我们的财富。 整个基金行业的业绩标准是基于净值的曲线的。 市值怎么计算？市值是最新的股价乘以总股本，如果18是最新的股价，虽然只有300股有人愿意以18买，总股数有一亿股的话，该公司还是值18亿。 是的，整个金融业都在讨论的概念就是这样子的。 我们再回到最初的简单道理： 股市产生的收益=上市公司的利润分红+股民的投入-（印花税+手续费+上市公司圈走的钱 +融资利息+配资公司的利息+套利成功者的利润） 如果上市公司的利润分红赶不上后面那些乌泱泱的一大坨成本和损耗，那么负和的局里唯一的正能量就是其他股民的投入，这个东西是不是无上限的呢？ 换言之，有没有无止尽的旁氏骗局呢？ 股市和其他旁氏骗局也不是完全没有区别，区别在于股市因为捆绑了国家的经济，其他旁氏骗局是没有办法创造新的钱来托的，而股市可以，因为它的背后是政府。 现代的金融制度，使得央行拥有理论上的无限铸币权。那政府能不能通过创造货币的方法来使得这个局维系下去呢？ 理论上是可能的，货币来源于商业银行的信贷行为，证金公司获得银行信贷入市本身是创造了大量的信贷，这会创造出“准货币”，也就是M2的增长来进到这个局。 我们知道旁氏骗局对资金的渴求是越来越大的，如果增加货币供应总量来维持我们式子后面那乌泱泱的一大坨，就是央行印钞票来给放高利贷者买豪华跑车了，画面太美。 那央行印钞有没有制约因素呢？当然有！再下去就要政治不正确了，点到为止，各位自己继续思考下去。 来源：天上不会掉馅饼 作者：许哲 PYTHON量化交易科技新闻
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  为什么花花绿绿的纸可以换实实在在的东西，甚至是一辆能跑的汽车乃至飞机？现在电子支付手段更便捷，我们甚至连纸也看不见，用手机扫一扫，我们就能把能真能填饱肚皮的食物带回家。这一切都是怎么实现的？ 货币是央行的负债，央行的资产负债表必须均衡。要释放出更多的货币，是需要更多的资产的，而不是凭空捏造的。 关于这点，许多朋友有疑问，我打算通过解释这句话谈谈我对货币的看法。 关于货币的一个由来已久的问题：为什么花花绿绿的纸可以换实实在在的东西，甚至是一辆能跑的汽车乃至飞机？现在电子支付手段更便捷，我们甚至连纸也看不见，用手机扫一扫，我们就能把能真能填饱肚皮的食物带回家。这一切都是怎么实现的？ 不要用简单的”政府的信用是纸币价值的保证“这样笼统的话来打发自己，从原理和根子上去理解货币，对认识财经事件的意义特别重大。尤其是最近大家都在讨论的美联储的货币政策，到底是什么意思，为什么大家那么关心美联储的缩表和加息？ 最早的纸币可能要追述到宋代的”交子“，更早的唐的”飞钱“不被认作是货币。所谓飞钱，是唐代时普遍使用铜作为货币，而商人做生意携带大量的铜非常不方便，于是把钱交给官府或者私人商铺，换取一张凭证，在其他地方兑现回铜钱，解决携带不方便的问题。 相当于汇兑业务，但飞钱不直接参与交易，所以不能算货币。 到了宋代，进一步发展出了”交子“。交子同样是商人不方便携带大量金属而把钱交给一个机构换取一张纸质凭证，在异地兑现成金属货币。不同的是，交子可以直接交易。假设甲在官府存了一百贯钱，而甲又要支付给乙一百贯钱，那么甲无须兑现后再支付，直接将交子给乙方，由乙方决定是兑现出来，还是保留这张纸，用于以后的支付。 可见交子作为一种纸币，所以有价值，是因为它能兑换成铜钱。因为存储的方便和直接可以支付，自然没必要一拿到交子就去兑现，交子直接可以当钱用的话，交子的发行方写出来的纸直接就拥有购买力，这是种难以抗拒的诱惑。 最早交子发起于民间，主要是四川地区，因为发行方抗拒不住诱惑，超量发行交子，屡屡引发官司，导致宋朝政府意识到了问题的严重和……当中的甜头。 在目睹了无数次挤兑的恶劣社会影响与民怨四起，官府当机立断决定！……自己来赚这个好处。我们都知道官府垄断会发生什么样的事情。 但据《宋史》的记载，宋哲宗绍圣年间，每界交子增发的数量少的有几十万缗，多的已达数百万缗，远远超出了天圣年间确立的发行限额。由于缺乏发行额度的控制，最后交子的发行量居然变成没有一定之数。宋徽宗崇、观年间更甚，崇宁元年在每届定额之外增造200万缗，崇宁二年增造1143万缗，崇宁四年增造570万缗，大观元年增造554万缗。由于交子发行量太多，宋徽宗改交子为钱引之后，居然不肯兑换旧有交子。 民间形容纸币之轻，称之为“使到十八九，纸钱飞上天”。在此情况下，会子在日常生活与交易中逐渐不被认可。所谓“民愈不售，郡县科配，民皆闭门牢避，行旅持券终日有不获一钱一物者”。嘉熙三年（1259年）大臣李韶概括说：“楮券日轻，民生流离，物价踊贵，遂至事无可为”。 一旦纸币最后兑现的抵押物不足，那么纸币的价值必然是随着缩水的。纸币的价值并不是纸张的价值，而是背后的信用。当然也有些例外，例如津巴布韦币那样纸币本身纸张的价值更高的话，再发行货币倒变成亏本买卖了。 我们就拿铜钱做抵押的纸币来说，商人直接直接用纸币支付本质上是一种债权转换，发行商号本来欠我一百贯铜钱的，现在不用还给我了，直接还给你就行了。换言之，交子是发行商号的负债，是商人的资产。支付交子是债务转移的过程，纸币是一纸借条。 所以纸张能买到货真价实的食物并不是什么魔法，而是一笔债务转移，最后纸币能从发行发那里获取到实物的（铜也好，黄金也好，盐也好）。如果商人用交子买了一百斤米的话，事实上，他是用这张交子背后的铜去换了米，并没有黑魔法符咒附在纸上。 而如今社会普遍施行的中央银行制度，也就是中央银行是唯一能发行交子的商铺。我们使用的钞票，本质上都是央行的负债，我们的资产。许多国家的货币上，都印有央行行长的签名，本质上这就是欠条上欠款方负责人的签字。 换言之，我们用货币交易，本质上是央行对我们的负债的转移。本来央行欠我的不用还我了，直接给下家。在金本位制度下，纸币就是纸黄金，我们用纸币买汽车，其实是用黄金去换取了汽车，只不过黄金统一存在美联储那里，我们拿美联储票据（也就是美元）去买。 为什么微信余额扫一下能在超市里买东西也变得不神秘了。腾讯相当于在人民币纸币上多增加了一层，因为微信的余额能1：1挂钩人民币，微信支付相当于腾讯对我们的负债的转移。我们微信充值100元的时候，是腾讯欠了我们100元，然后我将这追债的能力赋予了超市，超市收到微信余额有权利向腾讯索取兑现成人民币转账到自己的账上。如果腾讯倒闭了，或者腾讯在没有人民币存入的情况下，偷偷给自己的账户加了几个零，那微信余额就会变得购买力不足。微信余额依赖的是腾讯的信用，我们相信它一定能兑现人民币，才有价值。 那我们天天使用的人民币背后是什么呢？这就要打开中国央行的资产负债表。在中国人民银行的官网上，调查统计司的统计数据里找到“货币当局资产负债表”就对了。 人民币是央行的负债，而人民币背后能兑现的东西就是央行的资产。我们手上的人民币拥有多少价值，取决于央行资产端里到底有些什么资产。也就是欠条背后欠的到底是什么？ 我们通过查阅历年的数据不难发现，央行这些年来最主要的资产有八成是外汇。啥意思呢？人民银行欠我们的财产里八成是欠我们外汇，也就是各国的货币。当然现代货币制度要复杂一些，有信用派生的问题。 将金本位制里的黄金替换成外汇，大致能理解这个逻辑。当一家发行纸黄金的商铺，自己储备的黄金越来越少，对于它发行出去的纸意味着什么。同样地，当央行的外汇储备下降的时候，对人民币也就意味着什么。 在《关于债务结构最简单的逻辑》（点击可查看）里我提到了费雪的通缩螺旋。 这里提到了真实负债上升，是指广义货币流速下降的时候，通货紧缩发生了，彼时企业欠的是钱，而钱变得更贵了相当于真实负债上升。而当债务规模不断攀升时，央行要做的事情是相反的，让钱变得更贱，这样就相当于减轻了企业的负债，防止通缩螺旋的发生。 当初借来100万，到期要还110万，而此时的110万如果还不如当初的100万值钱的话，相当于借款人占了个大便宜。这样做的目的是防止可怕的通缩死亡螺旋。 那现在矛盾的地方是：外汇储备不断减少，使得人民币这张小欠条背后的资产变少，但是债务问题越来越严重，需要货币越来越多。这如何是好？也就是我上文最后提到的意思。 等等，资产负债表要均衡，那外汇和对应人民币的比例是什么？可不就是人民币汇率嘛。 同样的外汇储备，甚至越来越少的外汇储备要释放出越来越多的人民币来，一来我们可以提高货币乘数，但那个毕竟有上限，还有一个办法是可以让人民币贬值，这样我们就能在有限的资产基础上，释放出更多的人民币，稀释越发严重的债务问题。 如果真有那么自由，我们用1美元释放出6.5人民币自己修改成1美元释放出个8人民币就能解决人民币发行问题，从而让债务问题烟消云散，那汇率问题就不会那么纠结了。 央行的资产端，那些外汇可不是天上掉下来的，所谓的外汇就是别国央行发行的货币。也就是别国央行的负债。再换言之，我国人民币发行的基础，是受制于别国央行的资产负债表规模。 如果我们理解了人民币发行的背后，其实是外汇的代汇券，那么人民币的多寡就取决于流入的外汇的多寡，而非央行本身的调控意愿。我曾经提到过，所谓的铜融资交易，不过是种变相的资本流入。 上图中的绿底白线是铜的报价，蓝线是人民币汇率。在“8.11汇改”前，铜价的暴跌和人民币汇率的坚挺（笔笔直啊！），与之前的相关性形成了鲜明的对比。 如果理解了人民币是一种央行外汇资产的债权，而铜融资业务的停顿导致外汇储备净增长逆转，同时又不得不发行数量可观的人民币维系住资产价格避免房地产市场崩溃导致死亡螺旋。那么8.11的汇改到底是主动的政策策略修改呢？还是被迫的承认：我们需要更少的外汇资产做抵押的同时，却要发行更多的人民币维系资产价格泡沫。 中国银行间的“铜业拆借”融资的日渐凋零，说到底是外汇净流入和流出的转变。当央行的资产端主要是外汇，而外汇供应总量仰他国央行鼻息的时候，作为全球最重要央行的美联储的举动就突然变得比央行还央行了。 不确切得说，我们的资产都是央行的负债，而央行的资产八成是美联储的负债，那美联储便是中国央行的央行。换言之，美联储的资产负债表规模（美元总量），变相决定着以外汇储备作为发行基础的中国央行的资产负债表规模（人民币总量）。 美联储在几轮QE后的货币政策正常化，使得美联储的资产负债表规模不再放大。而与此同时中国央行的资产负债表规模开始收缩，意味着全球美元不变的情况下，美元从中国央行的资产负债表里抽离出来，现象就是中国的外汇储备下降。 这也就是为什么美联储最近抛售国债和MBS，并且讨论加息会让国内讨论那么热烈的原因了。美联储的QE是凭空印出美元来购买国债和MBS（住房抵押债券）的，这会造成美联储的资产（国债和MBS）增长，释放出来全新的美元（美联储负债），使得全世界的美元凭空变多。相反的，抛售这些资产，回收相应的美元，会使得全球美元变少。 回想美联储扩张资产负债表后，便宜的美元套利活动，通过变相的资本流入到高收益率地区（包括中国），形成套利。其中最关键的因素有两项： 1.两地的利差，美元的利息与中国地区的投资收益率； 2.人民币汇率。 当美联储的基准利率上浮，而中国地区的投资收益率下降后，美元信用回归，并不存在美元去哪里了的问题。信用可以派生也可以注销，当利息变高，无利可图的情况下，这部分信用就消失了。表现出来的现象是美联储的资产负债表规模不再变大，甚至变小。而撤出的过程中，又会把人民币汇率进一步拉低，从而使得套利活动变得更加无利可图。正反馈过程开始。 用流程图描述的话： 美元利息低，中国投资收益率高=》借美元买人民币投资中国（美联储与中国央行双扩表）=》（1）（2） （1）中国央行资产负债表扩大，发行更多人民币=》人民币计价资产价格上升，资产投资的收益率上升。如果货币增长速度快，资产价格本身的庞氏收益会高于实业的技术进步红利。 （2）买入人民币的行为导致人民币汇率升值，以美元计价投资收益增长。 （1）and（2）=》汇率资产价格双丰收=》吸引更多拆借美元买人民币投资中国（美联储与中国央行双扩表）=》（1）（2） 外部硬约束在于美联储的扩表不是无限制的。 美联储不再扩表 or 加息=》美元的总量变少，美元变贵=》中国央行的资产端变少，发行人民币有两个选择： （A）汇率贬值，同样甚至更少的外汇储备能发行更多的人民币保住人民币计价资产=》汇率崩溃=》以美元计价投资回报率变负=》资本逃离=》更少外汇储备，央行资产端变更少。 （B）汇率保持坚挺，同样的汇率更少的外汇储备减少人民币发行总量=》资产价格崩溃=》以美元计价投资回报率变负=》资本逃离=》更少外汇储备，央行资产端变更少。 所谓战略主动，是指不在乎别人选什么，反正结果都差不多。而不是指速度上要比别人手快，抢先一手就沾沾自喜那种。 如果再假设，由于美联储扩表导致中国央行的被动扩表的行为推升的资产价格里，有大量杠杆的话，那么资产名义价格的上涨就会遇到《关于债务结构最简单的逻辑》一文提到的泡沫的生住坏灭的必然过程。 为今之计，中国央行的资产端必须要不那么依赖外汇储备，以其他方式作为人民币发行的可信基础。但要把占近乎八成的资产置换掉，又谈何容易。而国内资产价格作为累累债务的抵押品，又是如此得碰不得，债务情况还在不断恶化的情况下，是动大手术的合适时机吗？ 总之，这家，难当啊！ （附：Bloomberg 编制的中国海外并购金额变化图） 既然都扯到美联储的资产负债表了，那就再附加个彩蛋吧： 红线是美联储资产负债规模表，蓝色是标普500指数。不扩表就捉鸡～～ Python量化交易宏观经济 作者：许哲 来源：知乎 VNPY官方期货CTP Python量化交易开源框架
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  清华博士反思：该不该读博士？
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  传统的中国社会对学历有一种很盲目的崇拜，这种想法在当代社会也存在，这也是诱使作者当初读博的一个重要原因。然而知识是远远超出了学历所能表达的范畴，而且崇拜和追求是两码事，自己崇拜的东西并不一定适合自己，所以他希望通过自己的经历为师弟师妹提供一个参考，选择读博一定要经过充分地调研和慎重地思考。 作者：周会，现为美国哥伦比亚大学博士后研究员 来源：学术中国（xueshuzhongguo） 本文获授权转载。 大家可能看过这么一个段子，“楼下有哥们在打电话：‘我操，要不是我赌博，我现在起码有十几万，一个月八千多没问题，现在每个月就八百，买张火车票就没了。我他妈真的不应该赌博啊！’ 我听了一愣，后来想了想，判断他说的是‘读博’，不是‘赌博’。”这不是黑读博，而是反映一个现状。现在中国的读博成本真是高的吓人，导致很多博士还没出去找工作呢，就已经开始惴惴不安如坐针毡。 在5月26日论坛君推送过一篇《博士生之困：继续科研还是养家糊口》（点击可查看）的文章，“我们为什么做科研？科研的目的是发表文章？”这个问题困扰着很多处在读博的十字路口的同学；任职于中国科学院高能物理研究所的张双南教授就收到了这样的问题。“科学研究是一个非常特殊的职业”，张双南教授在键盘上敲出这样一句，“需要天赋、基础、训练以及持续不断地并且充满激情地投入大量的精力——可即使如此，也不一定能够取得所谓的成功。” 这位“大牛”与后辈分享着最简单朴实的经验：从事科研的主要动机应该是“喜欢”，是探索未知世界的兴奋。 而我们也可以看到网络上的激烈讨论，比较客观的看待这个问题的是“我为什么读博以及我为什么不读博”这篇文章，罗列了读博和不读博的原因。但今天我们是想梳理的是我们该反思一下的是该不该读博士？因为在明白了读博是自己的一个选择和奋斗外，就会简单的多。 清华博士反思：该不该读博士？ 作者：周会 前几天系里毕业生聚餐，我作为研究生代表有一个很短的发言，我说“至今回想起来，当初读博士的选择并不是一个慎重的经过充分调研和思考的决定”，同学们一片哗然，虽然当时我试图说的是“选择了一条路，就把这条路走好”这个非常正能量的论点。 大三升大四的时候，自己特别迷茫，回想起来，自己当初读博的初衷和现在的想法也截然不同了。 和很多更低年级同学聊天的时候，当他们说自己想读博的时候，我都会劝他们慎重地考虑一下，至少要想清楚两个问题——“是不是喜欢研究”，“是不是做好准备从事以研究为主的职业”，如果这两个问题没有想清楚，那就是应该再考虑一下的。 很显然，就我个人而言，我当初的判断是错误的。免试推研的时候，我一心想去与本专业相关的企业工作，因此，选择了读博。当时我完全没有意识到，去企业工作也有不同性质的工作，可以做研发，可以做设计，也可以做工程，不同的职位对基础知识与技能的需求是不同的。 不过，读博的过程中，我也想，既然选择了读博，就把博士读好，就像我一直坚持的想法，既然未来很迷茫和不确定，就尽自己所能把当下的事情做好。有时候，路是越走越宽的，当你把当下做好的时候，你的目标和轨迹也许会发生变化。 传统的中国社会对学历有一种很盲目的崇拜，这种想法在当代社会也存在，甚至存在于像我这样的年轻人心目中，这也是诱使我当初读博的一个重要原因。这种学历崇拜坑害了很多人，却很少有人去戳破这件事情。在传统的中国社会，大学生稀少，人们觉得上了大学就是一件很不了起的事情，一定是学习成绩出类拔萃的，我想这是学历崇拜的一个根源。后来，越来越多人知道有硕士和博士这种东西，这两类人是比学士更有学识的人，于是便有了对更高学历的崇拜。 其实，这里面有两个问题。 首先，大家潜意识里面觉得学历=知识，其实知识是远远超出了学历所能表达的范畴的，知识存在于社会的各个方面。比如，中国有很多濒临失传的民间工艺，这都是非常宝贵的知识，因此，我觉得，从儿时开始学习，继承一门濒临失传的传统工艺是有意义的，也是有价值的。如果社会因为崇拜创新而崇拜高学历，这也是完全站不住脚的，因为，创新是一个和知识同样宽泛的概念。 另外一个问题，崇拜和追求是两码事，自己崇拜的东西并不一定适合自己，自己未必喜欢，也未必擅长。因此，对高学历的崇拜和对高学历的追求是两件完全不同的事情。 然而，不幸的是，这种对学历的崇拜存在于很多用人单位中，对于以研究为主的单位，对博士的青睐是完全正确并且绝对必要的。然而，有很多单位在宣传的时候喜欢标注自己的员工中有多少是博士学历的，并没有仔细考虑这说明了什么，从我看来，这只能勉强地说明该单位研发的能力，甚至这一条都不能很严谨地说明。 然而，用人单位可能并没有错，为什么这么说呢？几年前我去中治赛迪参加社会实践的时候，遇到了一位清华的老学长，我问他企业更喜欢招本科、硕士还是博士的时候，他说企业招什么样的人，要看高校中最优秀那一部分人选择了读硕、读博还是本科毕业直接工作。 我深以为然，因为本科中有相当一部分非常优秀的同学选择了读博士，所以企业选择博士是有道理的。然而，企业如果看重的是读博前的背景，那么博士期间的经历便显得非常尴尬。这是一个对博士毕业生本身、对用人单位都无益的恶性循环，博士由于非正当原因选择读博，用人单位也由于非正当原因招聘博士。受害最大的还是博士本身，如果毕业后从事与博士研究无关的事情，五年的光阴莫不如用来早点在工作岗位上历练。 成熟的企业有非常完善的培训机制，这种培训可能长达数年，而且对员工在本职岗位中的提升比读一个博士更加重要和直接。归根结底，国家和社会也是受害者，人才的浪费对于国家和社会都是非常严重的悲剧，一部分优秀的人最好的年景的数年是徒劳无功的。 很显然，这个恶性循环正在逐渐被打破，一部分用人单位开始不再学历唯上，本科生能做的工作不再招收硕士，硕士能做的工作不再招收博士。同时，一部分有想法的人放弃了读博士和硕士的机会，甚至放弃了本科阶段学习的机会。前一段时间，国家出台了允许大学生休学创业的政策，不过，我一直觉得在清华休学创业本来就是没问题的，甚至可以休学去周游世界。国家的目的在于鼓励创业，创业失败了还有继续学业这样一条退路。不过，我觉得休学就业也是应该鼓励的，就业不见得比创业低一等，也不见得对社会作出的贡献比创业小。 在我刚读博士的时候，很多人问我读博士最大的收获是什么，刚开始被问这个问题的时候，我会一脸优越感地告诉他这个问题太大了，我也很难回答，仿佛自己被问了“人为什么活着”一样的局促和忸怩。博士毕业的时候，每当再被人问到这样的问题，我会简短地回答他“科研能力”，当然，科研能力是一项综合能力，但是，我觉得回答其他任何能力都是不准确的。 于是，后来我思考博士为什么叫“博士”呢，应该叫“专士”才对啊，“硕士”这个词倒还有那么一点贴切。后来我研究了一下这两个词，这两个词都是古词新用的，硕士原指“贤德的人，有学问的人”，博士在秦汉时是掌管书籍文典、通晓史事的官职，后成为学术上专通一经或精通一艺、从事教授生徒的官职，如明代初期，朱允炆曾封方孝孺为“文学博士”。现代的硕士和博士学位都是泊来品，所以，最早将“Master”翻译为“硕士”，将“Doctor”翻译为“博士”还是很有道理的。 本科教育的通识教育与专业教育是一个太大的话题，在此我也无意涉及，但是，大家都同意硕士是专业教育的，而博士，是一个严重的以某一特殊职业导向的培训工作，甚至不能称之为教育。博士是以科学研究为职业导向的训练过程，理所当然，是不应该有任何优越感的。 所以，社会对于女博士恋爱婚姻问题上的偏见是完全没有任何道理的，我觉得女博士和男本科生的搭配是没有任何问题的。相反，我觉得本科毕业就去闯荡社会的男生自带成熟和沧桑的魅力，和女博士是非常完美的搭配。 我写下这一篇，主要是由于身边有太多根据错误的原因选择读博的同学了，不仅读的过程中很痛苦，读下来在求职的时候更加痛苦。我当时也算是由于错误原因选择读博的一个典型了，我不知道如果早点选择就业现在自己是什么模样，也无法知道了。不过我还是比较幸运的，因为我是属于“干一行，爱一行”那种人，可以适应不同的轨迹。人生历程中的“蝴蝶”效应是非常有趣的，就是你不知道哪个决定会改变你的一生。 作者简介：周会，现为美国哥伦比亚大学博士后研究员。2006年至2010年于清华大学热能工程系获工学学士学位，2010年至2015年于清华大学热能工程系获工学博士学位。曾获国家奖学金、清华大学综合一等奖学金、清华大学优秀博士学位论文一等奖、清华大学优秀博士毕业生、清华大学林枫辅导员奖等荣誉。 Python量化交易科技新闻
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  曼昆带你一览宏观经济学简史
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  随着认识的加深和人才的更迭，宏观经济学的研究从最初出现的简单到现在的完善。本文主要描述了宏观经济学的简史，以及常用宏观经济学理论的演进过程，对于我们了解宏观经济学、学习宏观经济学有很大帮助。 上帝将宏观经济学带到人间， 并不是为了提出和检验优美的理论， 而是为了解决实际问题。 ——N·格雷戈里·曼昆 经济学家总喜欢摆出科学家的姿态。我知道这样，因为我自己就是那样。当我给大学生上课时，我有意将经济学领域描述为一门科学。我的物理系同事也许觉得好笑，因为我们将他们看作表兄弟。但我们会很快提醒那些听众：经济学家构造理论，要用缜密的数学、收集个体和总体行为的大量数据、采用最为复杂的统计技术，来得到没有偏见和意识形态影响的经验判断。 当我在美国经济努力摆脱衰退时，用了两年时间在华盛顿作经济顾问后，我注意到，宏观经济学并不是作为一门科学产生的，而更象是一种工程学。上帝将宏观经济学带到人间，并不是为了提出和检验优美的理论，而是为了解决实际问题。况且，它带来的问题，并非合乎尺寸。它带给我们的问题，譬如1930年代大萧条，是史无前例的经济衰退，包括收入如此令人沮丧、失业如此普遍，以至于可以毫不夸张地讲，资本主义的可行性受到了质疑。 本文描述宏观经济学的简史，以及我们所学会的理论的演进过程。我的前提是，两类宏观经济学家的努力，促进了该领域的演进，此即那些将该领域理解为一种工程学的宏观经济学家、以及那些更愿意视之为一种科学的宏观经济学家。工程师首要的是解决问题。 相反，科学家的目标是理解这个世界是如何运作的。宏观经济学家研究的重点在这两种动机之间随着时间而变化。早期的宏观经济学家是试图解决实际问题的工程师，后来几十年的宏观经济学家则对发展分析工具、建立理论原理更感兴趣。然而，这些工具和原理，在寻找得以应用的方式方面，则非常慢。 随着宏观经济学的演进，一个反复出现的话题是科学家与工程师之间的相互作用——有时是生产性的、有时不是。宏观经济学在科学和工程之间的重大分离，应该是我们所有这些在该领域工作的人面对的令人惭愧的事实。 为了避免任何歧义，在故事开始时我应该指出，我所讲的事情并不是一个好孩子和坏蛋的故事。不论是科学家还是工程师都不能认为在道义上高人一等。这个故事同样也不是深刻的思想家和头脑简单的水暖工的故事。通常，科学教授在解决工程问题时，并不比工程教授在解决科学问题时做得更好。不论在哪一个领域，尖端的问题很少成为问题，智力挑战也是一样。 正如这个世界既需要科学家又需要工程师一样，两种思维模式的宏观经济学家都需要。不过，我还是相信，如果宏观经济学家始终记住他们的领域具有双重角色，那么该学科的进展将更为顺利、更卓有成效。 1 凯恩斯革命 “宏观经济学”一词首次出现在学术文献是在1940年代。可以肯定的是，宏观经济学的主题，即通货膨胀、失业、经济增长、经济周期、货币和财政政策，长期以来激起了经济学家的兴趣。例如，18世纪，大卫•休谟（1752年）讨论了货币投入的短期和长期影响；在许多方面，他的分析看起来很象人们在现代货币经济学家或中央银行的分析中看到的东西。 1927年，庇古出版了以《产业波动》为题的着作，试图对经济周期提供解释。尽管如此，宏观经济学作为一个独特而又活跃的研究领域，却是在大萧条的阴影下出现的。没有任何事象危机那样引起人们的关注。 大萧条对生活在那个时代的人，产生了深远的影响。1933年，美国失业率达到了25%，真实GDP比1929年的水平低31%。同这次海啸相比，美国经济之后的所有波动，都是平静海面上的涟漪。该领域杰出经济学家的自传体文章，比如劳伦斯•克莱因、弗兰克•莫迪利亚尼、保罗•萨缪尔森、罗伯特•索洛、以及詹姆斯•托宾，都证实大萧条是其职业生涯中的一个重要激励事件（Breit and Hirsch, 2004）。 约翰•梅纳德•凯恩斯的《通论》，对于如何理解这些发展，是专业讨论的焦点。上述五位诺奖得主均从第一手经历中证实了这一点。托宾记录了他在哈佛大学时的下述反应，他在1930年代末和1940年代初是那里的一个学生：“年长的教师基本是坚决反对的……年轻的教师和研究生则对凯恩斯的书充满热情。”正如通常情形那样，对于新思想的冲击，年轻人比年纪大的人更有眼光。 凯恩斯和马歇尔，在1930年代是经济杂志引用最多的经济学家，在1940年代是仅次于希克斯之后获第二多引用的经济学家（Quandt,1976）。这种影响持续了许多年。在1966年至1986年期间，即使凯恩斯在期初就已去世了二十年，但他在获得引用方面仍排在第14位（Garfield,1990）。 凯恩斯不仅影响了经济研究，而且影响了教学。萨缪尔森的经典教科书《经济学》初版于1948年，其组织结构反映了他察觉到对于入门者应提供什么样的专业知识。供给和需求，现在我们在向新生讲授经济学时处于核心位置；在608页的教科书中，直至第447页才引进来。 最先讲的是宏观经济学，包括财政政策乘数、节俭悖论等概念。萨缪尔森写到（第253页）：“尽管这种分析的大部分，应该归功于英国经济学家约翰•梅纳德•凯恩斯，但目前，其广大的基础被所有学派越来越多的经济学家所接受。” 当现代的经济学家阅读《通论》时，其经历既令人兴奋、又令人沮丧。一方面，该书是伟大思想应用于社会问题的着作，其流行性与深远影响毋庸置疑；另一方面，尽管尽管此书的分析是广博的，但它看起来似乎在逻辑上并不完整。太多的线条仍悬在那里。读者会不停地问，将所有部分联结在一起的经济模型是什么？ 于是，在凯恩斯出版《通论》不久，一代宏观经济学家通过将他宏大的理论转换成更为简单、更为具体的模型，来回答这一问题。其中，最早、也是影响最大的尝试，是33岁的约翰•希克斯（1937年）提出的IS-LM模型。其后，26岁的弗兰克•莫迪利亚尼（1944年）拓展并更为充分地解释了模型。 至今，IS-LM模型仍是对凯恩斯的解释中，在中级水平的宏观经济教科书中最广泛使用的模型。批评IS-LM模型的一些凯恩斯主义者抱怨，该模型过度简化了凯恩斯在《通论》中的经济观点。在某种程度上，这种批评是对的。不过，简化和过度简化之间的界限通常是不明确的。 当希克斯和莫迪利亚尼等理论家，对凯恩斯主义模型进行发展，以适于课堂教学，克莱因等计量经济学家则致力于更具应用性的模型，使之能够分析数据和用于政策分析。随着时间的推演，为了变得更为现实，这些模型变得越来越大，逐渐包括了数百个变量和方程。 到1960年代，已经有了许多竞争性的模型，它们中的每一个都以当时最出色的凯恩斯主义者的投入为基础，比如同克莱因相联系的Wharton Model、同Otto Eckstein相联系的DRI模型（Data Resource, Inc.）、同Albert Ando和Modigliani相联系的MPS模型等（MIT-Penn-Social Science Research Council）等。这些模型被广泛用于预测和政策分析。MPS模型多年来由美联储维护，并成为FRB/US模型的前身，后者至今仍被美联储的员工维护和使用。 尽管这些模型的细节不同，但它们之间的相似性远比其差异显着。它们从根本上都拥有凯恩斯主义结构。在每一个模型的背后，模型构造者的脑海中都有一个同今天讲授给大学生的同样的简单模型：将金融条件和财政政策同GDP的各组成成分联系在一起的IS曲线，决定利率（作为令货币供给与货币需求均衡的价格）的LM曲线，以及描述经济中的价格水平如何随着时间而变动的、某种形式的菲利普斯曲线. 作为一种科学，《通论》获得了极大的成功。它所激发的革命，吸引了当时许多最优秀的年轻学者。他们的丰富成果，为理解短期经济波动提供了新的方式。作为对于这些事件的反应，萨缪尔森（1988）做出了简洁的总结：“凯恩斯革命，是20世纪的经济科学的最重要事件。”他那一代的许多经济学家，均持有这种看法。 不过，凯恩斯革命不能简单地理解为科学性的进展。在很大程度上，凯恩斯和凯恩斯主义的模型构建者，具有工程师的视角。他们受现实世界中问题的激发，且一旦他们建立了理论，他们就迫不及待地将它们付诸于实践。直至1946年去世，凯恩斯本人深深地卷入到政策建议的提供。 早期的美国凯恩斯主义者亦是如此。托宾、索洛和埃克斯坦（Eckstein）在1960年代都用了一定时间，离开学术研究，在经济顾问委员会工作（Council of Economic Advisers）。1964年最终通过的肯尼迪减税方案，在许多方面都是新出现的凯恩斯主义共识、以及体现这种共识的模型的直接结果。 2 新古典主义 到1960年代末，凯恩斯主义共识开始出现裂缝。这些裂缝最终会成长为裂痕，或许最终导致宏观经济学共识的瓦解，并削弱主流经济计量模型的自信。面对这种处境，对于经济的更古典的观点会重新出现。 新古典经济学的第一波是货币主义，其最着名的支持者是米尔顿•弗里德曼。弗里德曼（1957年）对永久性收入假说的早期研究，并不是直接针对货币和经济周期，但它确实对经济周期理论有潜在影响。它部分是对凯恩斯主义消费函数的一种攻击，而后者为财政政策乘数提供了基础，它是凯恩斯主义理论和政策处方的关键所在。如果正如弗里德曼的理论所表明的那样，暂时性收入的边际消费倾向很小，那么财政政策对均衡收入的影响，将比许多凯恩斯主义者相信的那样小得多。 弗里德曼和施瓦茨（1963年）的“美国货币史”同经济周期有更早直接的联系，它同样削弱了凯恩斯主义的共识。绝大多数凯恩斯主义者把经济视为天生不稳定的，不断受到不断变化的投资者“动物精神”的打击。弗里德曼和施瓦茨认为，经济不稳定性不应该归结为私人部门的行为，而应该归结为货币政策的无能。 其弦外之音是，政策制定者如果遵循简单货币规则、而不损害之，他们应该为此感到满意。尽管弗里德曼建议的关于货币总量稳定增长的规则，今天很少有人遵循，但它却是目前世界许多央行为之努力的通胀目标制的前驱。 弗里德曼在1968年的美国经济协会主席就职演说，以及费尔普斯（Phelps, 1968），将目标对准凯恩斯主义模型中的最脆弱联系纽带：菲利普斯曲线关于通货膨胀和失业之间的交替关系（trade-off）。即使没有凯恩斯本人的认可，但至少从萨缪尔森和索洛（1960年）开始，某种形式的菲利普斯曲线就已成为凯恩斯主义共识的一部分，萨缪尔森和索洛认识到了这种交替关系的理论脆弱性，他们的论文补充了关于长期交替关系和短期交替关系为何不同的警告。 但后来的文献过于轻松地忘记了所有这些警告。菲利普斯曲线为完成凯恩斯主义模型，提供了方便的方式，而传统的凯恩斯主义模型在解释“为什么价格不能令市场均衡”和“价格水平如何随时间调整”等问题时总是遇到困难。 弗里德曼认为，在可以应用古典理论和货币为中性的长期，通胀和失业之间的交替关系将不再成立。数据中之所以出现这种交替关系，是因为在短期，通胀通常是预料之外的，而预料之外的通胀能够降低失业。弗里德曼认为的特定机制，是工人的货币幻觉。对于宏观经济学的发展来说，更重要的是弗里德曼将预期置于舞台的中心。 它为第二波的新古典经济学——“理性预期革命”——提供了准备。在一系列极具影响力的论文中，罗伯特•卢卡斯拓展了弗里德曼的观点。在他的“经济计量评估：一个批评”中，卢卡斯（1976）认为，由于主流凯恩斯主义模型没有认真考虑预期，因而在政策分析方面没有用处；其结果是，对于构成这些模型的、估计的经验关系，如果实施的是另一种政策，则这些关系很可能不再成立。 卢卡斯（1973）还提出了一种基于不完全信息、理性预期和市场出清假设的经济周期理论。在该理论中，只有在令人们预料不到、并引起他们混淆相对价格的条件下，货币政策才起作用。巴罗（1977）提供的证据显示，该模型同美国时间序列数据一致。萨金特和华莱士（1975）指出了其关键的政策含义：由于不可能系统地出乎理性的人们的意料之外，故旨在稳定经济的系统的货币政策注定会失败。 第三波的新古典经济学，是Kydland & Prescott (1982)和Long & Plosser (1983)的真实经济周期理论。正如弗里德曼和卢卡斯的理论一样，这些理论同样建立在下述假设之上：价格瞬时调整以实现市场出清——它同凯恩斯主义的理论化存在完全的不同。不过，同新古典先驱们不同的是，不管是有意还是无意，真实经济周期理论在解释经济波动时，忽略了货币政策的任何作用。而是将重点转向技术随机冲击的作用，以及这些冲击引起的消费和闲暇的跨期替代。 作为三波新古典经济学的结果，宏观经济学领域变得越来越严谨、越来越同微观经济学中的分析工具密不可分。真实经济周期模型是阿罗－德布鲁一般均衡理论的具体的（specific）、动态（dynamic）的例子。事实上，这也是他们的主要卖点之一。随着时间的发展，这些研究的支持者回避了（backed away from）经济周期由同货币因素向对立的真实因素驱动的假设，并开始强调他们的研究在方法论方面的贡献。 今天，许多来自于新古典传统的宏观经济学家，乐于向凯恩斯主义关于粘性价格的假设让步，只要该假设嵌入的是在下述方面适度严谨的模型：模型中的经济主体是理性的（rational）和前向的（forward-looking）。由于强调重点的上述变化，相应的术语也在不断演进，现在这类研究通常贴士“动态随机一般均衡”理论的标签。不过，我将比这个故事领先一步。 三波新古典在1970年代和1980年代涌现之时，它们的一个目标是：不论在科学方面还是在工程方面，削弱旧凯恩斯主义宏观经济计量模型的基础。在他们的论文“凯恩斯主义宏观经济学之后”中，萨金特和卢卡斯（1979）写到，“在政策方面，核心的事实是：凯恩斯主义政策建议，在科学的意义上，比非凯恩斯主义经济学家、甚至经济学家之外的人士，缺乏更为合理的基础。” 尽管萨金特和卢卡斯认为凯恩斯主义工程学以有缺陷的科学为基础，他们亦知道新古典学派迄今仍没有一个能够提交给华盛顿的模型：“我们考虑将最好的现有均衡模型，作为更好的、未来的模型的原型；我们希望它将表明在形成政策方面能够取得实际用途。”他们还冒险说，“如果我们幸运”，这种模型将在“10年之内”可以得到。稍后，我将重新回到“上述推测是否如他们所愿那样发展而成”这个问题。 正如这些引文表明的，那些从事新古典运动的经济学家，并没有为他们的意图感到羞愧，亦没有为他们的成绩感到谦卑（were not shy about their intentions or modest about their accomplishments）。在1980年题为“凯恩斯主义经济学的灭亡”一文中，卢卡斯甚至提出了一个更为坦率的看法：“人们不可能找到少于40个好的经济学家，将他们或他们的成果标榜为‘凯恩斯主义’。 确实，如果称之为‘凯恩斯主义’，人们甚至会感到恼火。在学术研讨会上，人们不再认真对待凯恩斯主义的理论化；听众开始彼此吹口哨或窃笑。”不过，就在卢卡斯兴高采烈地为凯恩斯主义经济学写悼词的时候，该专业已开始迎接“新凯恩斯主义”一代。 3 新凯恩斯主义 在经济周期方面被凯恩斯主义方法所吸引是经济学家，很久以来就在微观基础问题上受到刁难。确实，克莱因在1946年的一篇文章中（最早使用“宏观经济学”一词的文章之一），开篇提及：“许多新近对于经济体系构建的数学模型，尤其是经济周期理论，同个体家庭或企业的行为（必须以经济行为的全部理论为基础）有密切的联系”。 在某种程度上，所有现代经济学家都是古典经济学家。我们向我们的学生讲授最优化、均衡和市场效率。如何调和对于经济的两种观点，即一个是亚当•斯密的看不见的手和阿尔弗雷德•马歇尔的供求曲线、一个是凯恩斯对遭受有效总需求不足的经济的分析，自宏观经济学开始成为一个独立的研究领域以来，就是一个深邃的、但不断受到困扰的问题。 早期的凯恩斯主义者，譬如萨缪尔森、莫迪利亚尼和托宾，认为他们在有时称为“新古典－凯恩斯主义者综合”的观点中，得到了调和。这些经济学家相信，斯密和马歇尔的古典理论，在长期是正确的，但看不见的手在短期则会象凯恩斯描述的那样陷入瘫痪。 时间长短之所以重要，是因为一些价格（最显着的是劳动力价格）随着时间缓慢地调整。早期凯恩斯主义者相信，古典模型描述的是经济逐渐向其演进的均衡状态，但凯恩斯模型则为可以将价格合理地视为既定的时间段的任何时刻的经济，提供了更好的描述。 新古典－凯恩斯主义综合（neoclassical-Keynesian synthesis）是合乎逻辑的，但同时也是模糊和不完整的。对于这些缺陷，新古典经济学家的反应是拒绝综合和重新表述，而新凯恩斯主义经济学家则认为，有许多东西应该保留。 他们的目标是利用微观经济学的工具，为早期凯恩斯主义者实现的令人不安的妥协，提供更多的缜密性。新古典－凯恩斯主义综合，很像1940年代建造的房屋：新古典经济学把它视为过时的体系，并得出了必须拆除的结论，而新凯恩斯主义则欣赏其古老的工艺，并把它作为重建的机会而热烈拥抱。 可以恰当地称之为“新凯恩斯主义”的第一波研究，是对一般均衡的研究（Barro and Grossman,1971和Malinvaud,1977）。这些研究旨在利用一般均衡分析工具，来理解当市场不能出清时的资源配置的结果。工资和价格被视为给定的，分析重点放在：一个市场不能出清，如何影响相关市场的供给和需求。根据这些理论，一个经济能够确定它自身处于几种体系（regime）下的哪一个，而这取决于哪一些市场正在经历过度供给、哪一些市场正在经历过度需求。 最为有趣的体系（在能最好地对应于我们在经济衰退期间所能观察到的现象的意义上）是所谓的“凯恩斯主义”体系；在该体系中，产品市场和劳动市场均表现出过度供给。在凯恩斯主义体系中，失业率增加的原因，是劳动需求太低，以至于不能保证现行工资下的充分就业；劳动需求之所以低，是因为企业不能在现行价格下卖出它们所希望的销售量；对企业产品的需求之所以不足，则是因为许多消费者处于失业状态。经济衰退和经济萧条，源于需求不足的恶性循环，而刺激需求可以产生乘数效应。 新凯恩斯主义研究的第二波，旨在探索如下问题：在不存在市场出清假设的情况下，如何将理性预期概念引入模型之中。在某种程度上，这项研究同下述问题有关：通过表明系统的货币政策如何能够在理性预期的情况下稳定经济，来回应萨金特和华莱士关于货币政策无效性的结论（Fischer, 1977）。 从某种程度上讲，它主要受下述研究的激发：如何寻找到经验上现实可行的通货膨胀动态模型（Taylor, 1980）。这项研究的致命缺陷（Achilles heel）是：它需要假定某种形式的劳动合同，尽管从经验基础方面可能是合理的，但很难同微观经济理论相一致。 由于凯恩斯主义传统，过于依赖“工资和价格不能实现市场出清”的前提，因此，新凯恩斯主义研究的第三波，旨在解释为何会这样。它们采用了各种各样的假设。比如：企业在选择改变价格时面临“菜单成本”；企业向工人支付高于市场出清水平的“效率工资”，以提高工人的生产率；以及工资和价格的制定偏离完全理性等。 曼丘（1985）和阿克洛夫与耶伦（1985）指出，在企业具有市场影响力（market power）的情况下，针对价格调整所进行的私人成本收益计算和社会成本收益计算之间，存在很大的差异，因而粘性价格的均衡可以是私人理性（或近似理性）的、而社会方面则是高成本的。 Blanchard和Kiyotaki（1987）表明，私人激励和社会激励之间的这一差异，部分源于总需求的外部性：当一个企业减价时，它提高了真实货币余额、从而提高了对所有企业的产品的需求。Ball和Romer（1990）表明，真实刚性和名义刚性之间具有很强的互补性，因此，旨在避免相对价格变动的任何动机，都将加剧名义价格的惰性。 回顾起来，上述各种新凯恩斯主义研究，都比它们当时看起来的那样，更具相关性和互补性，即使对从事上述研究的人们来说亦是如此。例如，把一般均衡的早期研究视作思路一条是有吸引力的——这类研究通过假定预先设定的价格，为自己播下了自我消亡的种子。事实上，目前的阅读清单已很难看到这类研究。然而，当价格不会即时变动以平衡供给与需求时，人们可以看到同“经济如何运转”相关的思想的进展。 例如，对新凯恩斯主义经济学第一波和第二波之间的关系，它们非常有趣、但很少被人注意到。具体而言，人们可以把第三波视为第一波所凸显的凯恩斯主义体系的核心内容的构建。当企业拥有市场影响力时，它们索要一个超出边际成本的价格，从而它们总是希望在现行价格下卖得更多。 在某种意义上，如果所有的企业都具有某种程度的市场影响力，那么产品市场通常会处于过度供给状态。产品市场的这一理论，通常同具有高于均衡工资的劳动市场理论相联系，比如效率工资模型。在这种情况下，广义的超额供给的“凯恩斯主义”体系，并不仅仅是经济的一种可能结果，而是一种典型的结果。 在我看来，上述三波凯恩斯主义研究，意味着对于短期宏观经济现象，关于看不见的手的失效的一种内在一致的微观经济理论。我们理解了存在价格刚性时市场如何相互作用、预期能够扮演的角色、以及价格制定者在选择是否改变价格时所面临的激励。 作为一门科学，这些研究取得了很大的成功（尽管我作为参与者，不能声称是完全客观的）。这些研究并不是革命性的，但这并不是它的本意。相反，它是一种“反革命”：它们的目的是面对新古典的攻击，试图扞卫新古典－凯恩斯综合的精髓。 这些研究作为“工程”是否同样取得了成功呢？它能够帮助政策制定者设计出对付经济周期的更好政策吗？我在这里的判断是，肯定性必定很少——我一会儿还会回到这个主题。 不过，显而易见的是，新凯恩斯主义者从秉性上看，比那些在新古典传统下进行研究的经济学家，更愿意成为宏观经济的“工程师”。在新古典学派的领军人物中，没有任何一个人（据我所知）曾经离开学术界、并在公共政策部门担任重要职位。 相反，新凯恩斯主义运动，正如早期的凯恩斯主义一代一样，到处都是牺牲几年象牙塔时光、而到首都呆几年的学者，包括Stanley Fischer,Larry Summers,Joseph Stiglitz,Janet Yellen,John Taylor,Richard Clarida,Ben Bernanke和我本人。 在上述经济学家中，前四位在克林顿时代就职于华盛顿，后四位是在布什时代。新古典主义和新凯恩斯主义经济学家的分界线，从根本上讲并不是政治上的左与右；在更大程度上，而是纯科学家和经济工程师之间的分别。 4 题外话与刻薄语（Digression and Vitriol） 长期经济增长的理论和经验，超出了本文的论述范围，但值得指出的是：这些主题在1990年代吸引了宏观经济学家的大部分注意力。这方面的研究令人们的关注焦点，偏离了短期波动，而自半个世纪前宏观经济学诞生以来，短期波动就主导了宏观经济学领域。 之所以会出现增长成为主要研究领域现象，有几个原因。 首先，保罗•罗默（1986）和其它学者的一系列论文，对于经济学中毫无疑问是最引人注目之一的主题，即富国和穷国之间的巨大差距，提供了一组新的思想和分析工具。 第二，新的跨国数据变得可得，并使得系统考察各种理论的有效性成为可能（Summers and Heston,1991）。 第三，美国在1990年代经历了有史以来最长的扩张期。正如早期凯恩斯主义吸引人的原因，在于它同国家的健康直接相关，1990年代的经济意味着，对于那一代的学生来说，经济周期不再具有明显的现实重要性。 当然还有第四个、也是有些累赘的原因，来说明为什么1990年代的宏观经济学新秀被长期增长而非短期波动所吸引：此即新古典与新凯恩斯世界观的紧张关系。当新古典经济学家的领军人物卢卡斯宣称“人们已经不再将凯恩斯主义理论当作一回事”时，凯恩斯主义的领军人物同样高人一等地对待他们的新古典同行。 索洛（1980）在他的AEA主席任职演讲中，将新古典经济学家通过假设排除工资和价格刚性的存在性记忆市场不能出清的可能性，称为“愚蠢的约束”。他指出，“我记得曾经读过，长颈鹿究竟如何通过何种方式向头部供应充足的血液，仍然没有得到很好的理解；但很难设想，任何人可以据此得出长颈鹿并没有长长的脖子的结论，” 几年后在Arjo Klamer（1984）所做的访谈中，卢卡斯评论说：“除了开玩笑，我并不认为索洛曾经试图解决这些问题中的任何一个。”在同部着作的访谈中，索洛解释了他为何不愿意接触新古典经济学家的原因：“假如一个人走过来，在我正在坐着的地方坐下，并向我宣称他就是波拿巴•拿破仑。我愿意同他谈的最后一件事，就是讨论奥斯特利茨战役中的骑兵战术的细节。如果我确实那样做了，那么我就是默认参与了他是波拿巴•拿破仑的游戏。” 从某种程度上讲，这些争论反映了领军学者在对研究目标的看法方面存在差异。卢卡斯似乎是在抱怨，索洛不懂得欣赏新古典宏观经济学所能提供的更严谨的分析；索洛似乎是在抱怨，卢卡斯并不重视其市场出清假设所存在的显而易见的非现实性。他们每个人都各有道理。从科学的立场看，新古典提供的更严谨的分析更为吸引人；但从工程的立场看，新加的严谨的成本太大，似乎到了难以承受的程度。 我之所以详细论述上述争论，不仅是因为它反映了科学家和工程师之间的基本对立，而且是因为它有助于解释未来一代经济学家所做出的选择。思想巨头之间的这些“刻薄话”引起了人们的注意（更多地是以下述方式：围绕着挥拳斗殴的酒吧顾客，不断怂恿那些参与者）。不过，它对于宏观经济学领域是无益的。毫不奇怪的是，许多年轻的经济学家，选择将注意力从经济波动转向其它主题，而避免在这些争论中站在哪一边。 5 “新综合”还是“休战”（A New Synthesis,or a Truce?） 有一句古老格言，称科学进步是一个葬礼接一个葬礼。今天，受益于预期寿命的增加，更准确的说法（如果不是太生硬）应该是：科学进步，是一个退休接一个退休。在宏观经济学领域，随着老一代主要学者的退休或接近退休，他们已经被年轻一代的宏观经济学家代替，而这年轻一代宏观经济学家采用的是更有礼貌的文化。 与此同时，对于理解经济波动的最优方式，新的共识已经开始出现。Marvin Goodfriend and Robert King（1997）将这种共识戏称为“新新古典综合”（the new neoclassical synthesis）。在货币政策研究中，这种综合模型已经得到了广泛的应用（Clarida,Gali,and Gertler, 1999以及McCallum and Nelson,1999）。对这种新综合的更为扩展的处理，是Michael Woodford（2003）这部不朽（在此词的两方面含义上）着作。 如同上一代的新古典－凯恩斯主义综合，新综合试图将它之前的竞争性方法的力量揉合在一起。从新古典模型中，它取用了动态随机一般均衡理论的方法。偏好、约束和最优化是分析的起点，且分析以这些微观经济基础展开。从新凯恩斯主义模型中，它取用了名义刚性，并利用名义刚性来解释，为什么货币政策在短期具有真实效应。 最常用的方法，是假定间歇性调整价格的垄断竞争企业，从而导致了有时称为“新凯恩斯主义菲利普斯曲线”的价格动态。新综合的核心是，将经济视为一个因价格粘性（以及或许各类其它市场不完美）而偏离帕累托最优的动态一般均衡体系。 人们不禁将这种共识的出现，描述为巨大的进步。在某些方面，它确实是；不过，同样也存在不怎么乐观的方面。也许，发生的一切与其说是一种综合，不如说是智力战斗的一种休战，以及双方保全面子的撤退。不论是新古典还是新凯恩斯，都可以关注这一新综合，并宣称某种程度的胜利，而同时忽略隐藏在表面之下的深刻失败。 这一新综合的核心（具有名义刚性的动态一般均衡体系），恰好是人们可以在早期凯恩斯主义模型中看到的。例如，希克斯提出的IS-LM模型，就是试图将凯恩斯的思想放进一般均衡的框架之中（回忆一下，希克斯与阿罗因对一般均衡理论的贡献，共同分享了1972年诺贝尔经济学奖）。 克莱因、莫迪利亚尼和其它建模者，过去曾经试图将一般均衡体系用于数据、以设计出更好的政策。在很大程度上，新综合捡起的研究对象，正是1970年代在新古典的要求下、学术界所丢弃的东西。 作为事后诸葛亮，显而易见的是，新古典经济学家承诺的东西远远比他们能提供的多。他们声称他们的目标，是抛弃凯恩斯主义的理论化，代之以市场出清模型，而新模型能够令人信服地用于数据、进而用于政策分析。若以此为标准，他们显然是失败的。 相反，他们有助于发展一系列分析工具，而这些工具目前已被用于提出另一代假定价格粘性的模型；这种模型，在许多方面与新古典所抨击的模型相似。 在这里，新凯恩斯主义可以声明一定程度的平凡昭雪。新综合抛弃了被索洛称为“愚蠢的约束”、以及新凯恩斯主义通过对粘性价格的研究而旨在抨击的“市场出清假设”。不过，新凯恩斯主义也应该收到批评，因为他在新古典的诱惑下，追求一种结果是过于抽象、现实性不足的研究。对于新凯恩斯主义的研究，克鲁格曼（2000）提出了如下评价：“现在人们能够解释价格粘性如何‘会’发生。 不过，对于它何时发生和何时不发生的有用预测，或建立起从菜单成本到真实菲利普斯曲线的模型，看起来仍然没有很快出现”。即使作为沿此方向进行研究的支持者，我不得不承认，这种评价在某种程度上是正确的。 6 中央银行的观点（The View from Central Banking） 如果上帝把宏观经济学家带到地球上的目的是解决实际问题，那么圣彼得最终将通过我们对经济“工程学”的贡献来判断我们。于是，让我们问问：经济周期理论在过去几十年的进展，改进了经济政策的制定了吗？或者，按照更温和的目标，宏观经济科学的进步，改变了那些涉足政策过程的专业经济学家如何分析和讨论经济政策了吗？ 寻找到回答这些问题的证据的一个地方，是劳伦斯•梅耶（Laurence Meyer）优美的回忆录《在美联储的一个任期》（A Term at the Fed）。1996年，梅耶离开了华盛顿大学经济学教授的职位，作为一名优秀的经济顾问、以6年时间，成为美联储的主管（governor）。他写的书，对于最接近货币政策制定的经济学家如何看待他们的工作、以及他们使用什么样的方法分析经济，提供了一个窗口。 此书给读者留下了如下一个清晰印象：经济周期理论的最近进展，包括新古典和新凯恩斯主义，对于实际政策制定的影响接近于零。梅耶对经济波动和货币政策的分析是睿智的和细微缜密的，但没有显示出现代宏观经济理论的任何痕迹。 对于那些受过盛行于1970年左右新古典－凯恩斯主义综合教育、并完全忽略此后的学术文献的人来说，他的分析几乎是完全熟悉的。梅耶的世界观如果是他的特有癖好，也许很容易作为老掉牙的东西而抛弃，但它不是。它是在世界上的中央银行中占据顶尖职位的经济学家的典型做法。 学术界一个很流行的观点是，他们坚信中央银行受到“规则还是相机抉择”文献的强有力的影响，尤其是始于Kydland and Prescott（1977）的时间不一致研究。人们通常将两大制度变化与这些学术贡献相联系：一些国家（比如新西兰等）中央银行独立性的不断增加，以及全球许多国家采用通胀目标制并作为一项政策制度。 这些制度变化，反过来同货币政策的改进相联系。根据这种思路，我们应该为许多国家在过去20多年经历的低而稳定的通胀，而感谢基德兰德和普洛斯科特。 这种沾沾自喜的看法，会遇到两个问题。第一个问题是，我们观察到的制度变化，充其量只能同理论文献提出的问题做松散的联系。一个独立的中央银行，与一个规则约束的中央银行，并不是完全相同的。美联储很久以前就拥有较高程度的独立性，但甚至对它自己也没有承诺某种政策规则。即使通胀目标，亦是更接近对意向的声明、以及联系公众的一种方式，而不是对某一政策规则的承诺。本•伯南克（2003）曾称之为“受约束的相机抉择”（constrained discretion）。 第二个问题、同时也是更重要的问题是，这些制度变化，并不一定同我们目睹的货币政策的改进相联系。Laurence Ball和Niamh Sheridan（2005）考察了大样本的许多国家，表明通胀目标制的采用，无助于解释近来的低而稳定的通胀。不仅在这些采用通胀目标制的国家，还是在那些没有采用通胀目标制的国家，货币政策都得到了改进。 全球范围的通胀结果的这种改善，或许是因为：世界经济不再不得不去1970年代所经历的那种供给冲击；或者由于中央银行从1970年代的经历中，学会了应该竭尽全力避免高通胀。不过，该证据表明，通胀目标制并不是好的货币政策的先决条件。 在这一点上，格林斯潘下的美联储就是一个例子。按照Alan Blinder and Ricardo Reis（2005），阿兰•格林斯潘无疑是“最伟大的活着的中央银行家”。确实，在绝大多数报道中，在他的领导下，货币政策运行得相当好。 不过，在他掌管美联储的时间内，格林斯潘避免宣称任何政策规则，而是重视借助于声明的灵活性。如下表明了格林斯潘（2003）如何为他的选择辩解：“某些批评家曾经认为，这样一种政策太随意（貌似斟酌）、太难以解释。某些人下结论说，联储局应该通过对正式政策规则处方的单独反应，尽量令操作更为正式。然而，任何沿着此方向的方法将导致经济表现的改善的说法，是非常令人质疑的……规则本身的性质决定了它是简单的，但当经济环境中存在显着的、不断变化的不确定性时，它们不能代替风险管理范式，而后者显然更适于政策的制定。” 不过，尽管格林斯潘讨厌政策规则，通货膨胀在他就任美联储主席期间却是低而稳定的。与基德兰德和普洛斯科特想法，格林斯潘证明，中央银行在显着地舞弄酌情权的同时，中央银行能够产生合意的结果。 7 财政政策的观点（The View from Fiscal Policy） 寻求宏观经济理论实际影响的另一个地方，是财政政策分析。布什ZF在2001年和2003年的减税，提供了很好的研究案例；这部分是因为它们是近来主要以财政刺激对抗衰退的尝试，部分是因为我作为两年的经济顾问委员会主席，非常熟悉作为这一政策基础的大多数经济分析。 可以肯定的是，布什减税政策的设计，有多方面的动机。例如，儿童信贷的扩张，基于政治哲学和社会哲学的考虑，同基于经济的考虑同样多。不过，经济顾问委员会和财政部的经济学家，在制定政策的过程中投入很多，因此考察一下他们使用的工具将很有启发。 布什减税计划的经济分析，一只眼放在长期增长、一只眼放在短期经济周期。其长期视角应该是财政专业的学生熟悉的。最显着的是，布什于2003年对公司资本所得废除了双重征税。国会最终通过的法案并没有完全实现这一目标，但对于红利税率的大幅削减沿着税收中性的方向前进了一大步，减少了相对于红利的留存收益的偏差、相对于股权的债务的偏差、以及相对于公司资本的非公司资本偏差等。 同时，它还沿着对消费而非收入征税的方向，将税法推进了一大步。后一个目标同财政领域的现有文献相一致（例如，Diamond and Mirrlees 1971, Atkinson and Stiglitz 1976, Feldstein 1978, Chamley 1986等），作为经济理论没有什么是特别新的。30年前，阿特金森和斯蒂格利茨写到，此后，一直存在“更偏爱消费税而非所得税的传统推定”。 不过，同该文更为相关的则是对税收政策的短期分析。随着乔治•布什总统于2001年就职，经济在1990年代末股市泡沫破灭后，一头扎进衰退之中。减税的一个目标是刺激经济复苏和就业。当布什总统签署2003年“就业与增长减税协调法案”（Jobs and Growth Tax Relief Reconciliation Act）时，他将该政策解释如下：“当人们的钱更多时，他们就能够将它花费在商品和服务上。 在我们的社会中，当他们需求额外的商品或服务时，必将有人去生产这些商品或服务。当有人生产这些商品或服务时，这意味着一些人更有可能找到一份工作。”其中的逻辑，是典型的凯恩斯主义的。 经济顾问委员会（CEA）被要求对“减税如何影响就业”进行量化分析。我们运用了一个主流宏观经济计量模型，来回答这一问题。当我在经济顾问委员会时，我们使用的具体模型是宏观经济顾问劳伦斯•梅耶在就任联储局主管之前成立并经营的咨询公司所维护的模型。在我成为经济顾问委员会主席的很久以前，该模型就为CEA的成员所使用；事实上，不论是民主党ZF还是共和党ZF，该模型几乎已经使用了20年。 不过，由于宏观经济顾问模型同其它大型宏观经济计量模型（比如联储局维护的FRB/US模型）类似，因而选择这一特定模型并不是至关紧要的。从人类智力发展的历史角度看，这些模型都是克莱因、莫迪利亚尼和Eckstein等早期模型化努力的直接后裔。新古典和新凯恩斯主义的研究，对这些模型的构建只曾产生过非常小的影响。 对于我们这些在学术领域花费了大量精力的人来说，宏观经济政策制定的现实世界是令人沮丧的。令人难过的事实是：过去30年来的宏观经济研究，对于货币政策或财政政策的实际分析，仅仅产生了微不足道的影响。 对于这种现象的解释，并不是政策领域的经济学家忽略了近来的理论发展，而是相反：联储局的成员包括一些最优秀的年轻经济学博士；而不论是民主党还是共和党ZF，经济顾问委员会都从国家最顶尖的研究性大学挖掘人才。现代宏观经济研究没有在实际政策制定过程中得到广泛采用的事实，是它几乎没有用于这种目的的、初步认定的证据。作为科学，相关研究取得了很大的成功，但对于宏观经济“工程”则没有明显的贡献。 8 在教室中（Inside the Classroom） 除了各国首都的权力走廊，还有另外一个经济学教授竭力向更多的听众出售物品的地方，此即大学课堂（undergraduate classroom）。我们这些经常给大学生讲课的人，把我们的工作视为“生产”对好政策的原理有良好理解的市民。我们对授课材料的选择，受“什么对下一代投票者重要”的影响。 如同政策制定者一样，大学生通常对“为理论而理论”的理论没有什么兴趣。相反，他们的兴趣在于理解：现实世界是如何运作的？公共政策如何能够改进经济绩效？除了计划进入研究生院和以学术经济学家作为职业的很少的学生，大学生的视角是工程学的、而非科学的。因此，留意我们选择什么教给学生，是很有用的。同时，再也没有什么更好的地方，能够比广泛采用的大学教科书，能够表明我们究竟在教授什么了。 例如，考虑一下讲授中级宏观经济学的教材。对于上一代人，该课程的最主要三部教材是Robert Gordon、Robert Hall和John Taylor、以及Rudiger Dornbusch和Stanley Fischer的教科书。目前，三部卖得最好的教材分别是Olivier Blanchard、Andrew Abel和Ben Bernanke、以及我自己写的教科书。 上述六部教材的共同点是，每部书至少有一名经济学家受过MIT的研究生教育，而MIT是杰出的工程类学校，占支配地位的宏观经济学传统是萨缪尔森和索洛的宏观经济学。在上述所有教科书中，教授给大学生的基本理论是某种版本的总需求与总供给，且总需求的基本理论则是IS-LM模型。同样的经验可从细阅大学一年级水平的最流行的经济学教科书看到：利用某种版本的新古典－凯恩斯主义综合，可以最好地理解短期经济波动。 我并不是试图表明，随着宏观经济领域的演进，相关的教育是停滞不前的。同30年前相比，目前的教科书格外强调古典货币理论、长期增长模型、以及预期的作用。目前对可以制定出什么样的可实施政策更缺乏自信，同时更为强调政策规则、而不是相机抉择的货币和财政行动（尽管对政策规则的现实重要性尚缺乏证据）。尽管如此，当代学生用以学习和理论经济周期的基本框架，仍然是上一代凯恩斯主义者熟悉的框架。 能够表明上述规律的一个例外，是罗伯特•巴罗写的中级教科书，初版于1984年。巴罗的教科书为针对大学生的宏观经济学，提供了一个清晰、容易理解的新古典方法的入门。此书包含了凯恩斯主义模型，但在教科书稍后部分被掩盖、简化，且给予很少的强调。 此书面世时，得到了很大的关注和称赞。然而，尽管许多宏观经济学家阅读了巴罗的教材并被它打动，但很少有人选择它作为向学生讲授的教材。巴罗希望引起的教育界的新古典革命，从来没有流行起来（took off）；且巴罗的教科书并没有对当时占支配地位的教科书，形成明显的竞争。 宏观经济学教育的这种没能产生革命，同半个世纪以前发生的事情形成了鲜明的对比。当萨缪尔森旨在向大学生引入凯恩斯革命的教科书于1948年初版时，全世界的老师快速地、衷心地拥抱了这种新方法。相反，新古典和新凯恩斯主义的思想，并没有改变如何向大学生讲授宏观经济学。 9 放眼所见没有一个牙科医生（Not a Dentist in Sight） 约翰•梅纳德•凯恩斯（1931）的一个着名看法是：“如果经济学家能够设法将他们自己的思想，视为类似于牙科医生的谦虚和胜任，那将是很了不起的”。他表达的希望是，经济学这门科学，应该演变为一种有用的、日例程的工程学。在这一未来的乌托邦中，避免衰退将同“填洞”一样直截了当。 过去几十年宏观经济学学术的主要进展，同牙科几乎没有什么相似性。新古典和新凯恩斯主义研究，对于那些从事繁杂的实际货币政策和财政政策的现实宏观经济学家，几乎没有什么影响。同样，对于那些未来对宏观经济政策进行投票的年轻人，当他们进入大学课堂时，新古典和新凯恩斯主义研究对他们的老师讲授的内容也几乎没有什么影响。从宏观经济工程学的角度看，过去几十年的研究，似乎不幸是一个错误的转变。 然而，从宏观经济科学的更为抽象的角度看，这些研究可被视为更为积极的。在表明大型凯恩斯主义宏观经济计量模型的局限性、以及基于这些模型的政策处方的局限性等方面，新古典经济学家是成功的。他们令人们察觉到了预期的重要性和政策规则的重要性。 对于解释工资和价格为何不能出清市场，以及更一般地，理解短期经济波动需要何种类型的市场不完全等，新凯恩斯主义经济学家提供了更好的模型。这两种看法之间的紧张关系，尽管并不总是彬彬有礼的，但或许是富有生产性的，这时因为，竞争对智力进展同它对市场的结果一样具有重要性。 它们所导致的创见，正在融入新综合中；这种新综合目前正在发展中，并将逐渐成为下一代宏观经济计量模型的基础。对于我们这些对宏观经济学的科学性和工程性均感兴趣的学者来说，我们可以把近来出现的新综合，视为可以在两方面做出更大进步的、充满希望的迹象。当我们展望未来，宏观经济学家所渴望的谦虚和称职仍然是一种理想境界。 译者：胡怀国 文章来源：Mankiw,N.G.(2006).The Macroeconomist as Scientist and Engineer. Journal of Economic Perspectives, 20(4), 29-46. PYTHON量化交易 VNPY官方期货CTP Python量化交易开源框架 VNPY资料
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  跨越中等收入陷阱，中国应向日本和德国学习
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  本文整理自许小年最新的演讲，他认为在后发的现代化国家中，只有德国日本摆脱了中等收入陷阱，进入了高等收入国家的行列。因为他们实行的是法治化的市场经济，降低了交易成本，提高了市场资源配置的效率，释放了私人资本投入创新的动力。中国要跨越中等收入陷阱，可以向德国和日本学习。 演讲人：许小年 来源：华夏基石e洞察（ID：chnstonewx），本文根据2016年4月9日基石资本客户年会许小年教授《跨越中等收入陷阱》主题演讲整理，文章仅代表演讲人个人观点。 本文经授权转载。 现在很多企业家会关注这些问题：中国是不是已经进入中等收入陷阱？如何摆脱或者跨越中等收入陷阱？这到底是个什么概念？进入中等收入陷阱，投资机会是不是比以前小了？我试图就这些问题和大家做一个分享。 “中等收入陷阱”是经济发展规律 这和中国改革开放以来、甚至49年以来的中国经济历史发展直接相关的。学界以西方标准来划分，把人类社会的发展分为三个阶段： 古代社会：以罗马帝国为代表的西方社会经济和政治的稳定繁荣； 传统社会：公元五世纪西罗马帝国灭亡一直到十五世纪，所谓的千年黑暗时期，其实中世纪并不黑暗； 现代社会：从十五世纪文艺复兴开始，西方进入现代社会。 关于三个阶段的划分也都是见仁见智的，但是从传统社会到现代社会的转型，代表着西方社会、民族翻天覆地的变化，给世界造成了巨大的危机。 1.中国现代化的转型 英国首先转型为现代国家后，别的民族别无选择了，必须跟着现代化，要沿着这个轨迹向前发展，在历史长河中，像中国这样不断自我循环的方式跟不上世界步伐。现代科技、军事显示了压倒性的力量，迫使中国在鸦片战争后，认真思考如何从传统社会进入到现代社会，也迫使日本在19世纪中叶开始明治维新，迫使德国在19世纪中叶，从农业化国家进入工业化国家，启动从传统社会向现代社会转型。 传统社会向现代社会转型，经济上的突出特征是工业化，由农业经济转为工商经济。社会结构上的突出特征是从农村转向城镇，城镇成为经济社会政治文化的中心，不再是以前传统社会那样以农村为基础。 19世纪中叶之后，德国和日本紧随英法推进了本国的现代化事业。中国现代化虽然可以上溯到1840年，开始则是在1894年的甲午中日战争，真正的开始是改革开放以后，这给全世界各个国家、民族带来了经济的超速增长。英国工业化的时候，经济增长率就超越传统社会；19世纪德国日本工业化时，经济增长明显超过了老牌现代化国家英国；我们自己亲身经历了中国改革开放，中国经济现代化的增长速度超过了西方的发达国家。 2.不存在所谓中国模式 为什么现代化、工业化能带来经济的超长增长？为什么从传统社会过渡到工商业文明会使经济起飞？ 第一个原因是打破了传统社会的结构，解放了资源，包括土地、劳动，后期还有资本，这些资源从封建的庄园和分设束缚中解放，资源在市场的自由流动，极大提高了资源的配置效率。这不仅体现为供给和需求的更好衔接，还体现在社会分工和协作得以在巨大的规模上展开，市场经济取代了自给自足的传统经济。分工不断深化提高了生产效率。 这个效率的来源，斯密在伟大的著作中《国富论》指出了。为什么英国能突然发力，使经济高速增长？他考察了英国经济，英国的土地、人力并没有大幅度提高，经济增长应归功于市场经济的发达。资源自由流动基础上，可以进行社会分工、并一步步深化，他举出了著名的例子，过去一个工人负责从下料到抛光的整个生产过程，即使资源总量不变，只要改变这个生产方式，就能几倍十几倍的提高效率。实现生产过程的专业化分工，把下料、成型、钻孔、抛光，全都分解，每个工人负责一个环节，提高了工人技能，也使操作变得简单，可以使用机器进行大批量生产。斯密在世界第一本经济学著作《国富论》中，揭秘了市场经济的有效，表现为能在市场价格信号的指导下，进行社会分工，提高生产效率。 第二个原因是现代化过程中，世界各国建立了产权保护制度，特别是在英国。保护私有产权的制度，刺激了资本积累和技术创新。没有私有产权保护，企业家不会进行长期的研发投资，不会投入大量资源进行技术创新。这个观点是诺奖得主诺斯提出的。他说英国的发展不是因为技术发达，而是因为其制度有效保护私有产权，特别是知识产权，这是企业家持续投入经济现代化的根本原因。 从这样一些历史事件来看，中国的经济在改革开放以来的高速增长，并没有什么奇迹。每个国家、民族在工业化、经济现代化过程中都有这样的经历。从世界范围、历史角度来看，工业化、城镇化都带来了经济的高速增长，不存在什么中国模式、中国特色。 3.经济增长无法持续的根本原因 在工业化之后，我们观察到世界各国都有这样一个现象，就是经济增长停滞。就是现在通俗讲的“中等收入陷阱”。我们要关注这个现象及其背后的逻辑。为什么在初期工业化之后，大多数国家落入了中等收入陷阱？ 这些国家可以分为两类： 第一类，是以前苏联和东欧的计划经济体制国家。在国家力量推动工业化的过程中，也曾经获得经济的高速增长，但到一定程度，如同1980年代前的计划经济国家，它在赶上西方国家的路途上，差距不是越来越小而是越来越大。经济上、技术上的停滞不前，是导致苏联解体和东欧卫星国解体转型的经济方面的重要原因。为什么他们落入中等收入陷阱？原因一个是市场的缺失。计划经济体制下没有市场的空间，资源、效率长期低下，民间激励不足，没有创新的动力，技术落后，单纯依靠国家的强制资本积累来驱动经济增长，必然导致资本的边际收益递减，这就是我们所称的“索罗的诅咒”。 索罗教授是MIT的经济学教授，以增长理论研究获得了诺贝尔奖。他的洞见就是，一个国家可以依靠资本积累、依靠投资来实现一定程度的工业化，来实现经济超出传统经济速度的增长。但是这样的增长无法持续的根本原因，在于资本的边际收益递减。前苏联和东欧国家经济的长期失效，使其对外无法承担冷战军备竞赛的动速，其低效率的经济背上了军备竞赛的沉重负担；对内不能够满足民众日益增长的消费需求，所以这个经济形式就难以为继了。1990年前后，这些国家的经济制度纷纷开始了向市场经济的转型。 从世界的范围来看，计划经济国家的中等收入陷阱，其原因是市场的缺失，使私人资本无法发挥他的创造力，技术上长期落后，仅仅依靠国家官僚体制增加投资来推动经济的增长。 第二类，是东南亚和拉美的权贵资本主义，或者叫民粹资本主义国家。这些国家虽然存在着市场，允许私人资本的经营，但是由于政治结构、制度体系所决定，私人企业家没有把他的精力、时间和资源更多的用于技术创新和理性经营，而是更多的用在和政府建立密切的关系，运用政治上的行政权力获得资源和市场方面的优势，垄断资源、垄断市场而获取利润。结果是这些国家的经济效益和技术水平，也像计划经济国家一样，长期处于落后状态。 另一方面，这些国家的政客用福利和空头承诺换取选票，用民粹主义的一些政策和措施，当选之后造租寻租与商界勾结。在这些国家实行的是人治而非法治。为什么我们要反对人治实行法治？从经济学角度讲，人治提高了交易成本，市场效率无法充分的把握，而法治有明确透明的规则，可以建立起稳定的预期。这种有稳定预期的情况下，企业家才可以进行长期的个别的研发投资。只有明确规则才能显著的降低交易过程中的交易成本。 中国企业家都在抱怨说交易成本太高，因为过去有掌握公权力者吃拿卡要。你最痛苦的不是交易成本，而是不知道他要吃什么、拿什么、卡什么、要什么。没有明码标价，你需要去猜测，所以这个交易成本不仅仅是吃拿卡要那一部分就能表明的，而是远远大于吃拿卡要这些成本。企业家没有一个明确的预期，市场上没有制定明确的规则，事情就很难办。不怕繁难的规则，就怕规则不明确。市场之所以要强调法治，就是要明确规则降低交易成本，就是要树立起稳定的内在的机制，使企业家能进行长期的商业投资和计划，特别是在当前极为重要的研发方面的投资。 由于东南亚拉美实行的是人治而不是法治，交易成本高居不下。虽然有市场，但是效率低下，又没有创新，企业家的精力都用在和政府权力拉关系，这样的经济到了一定程度就更加容易形成中等收入陷阱。 还有另外一类国家，不是中等收入陷阱而是低等收入陷阱，比如说撒哈拉以南的非洲国家。他们不能建立稳定的秩序，工业化、服务化无法发展，到今天依然是传统经济方式，使得他们长期的陷入低等收入陷阱。 凯恩斯模式害了中国 1.德日跨越“中等收入陷阱”的经验教训 在后发的现代化国家中，只有德国日本摆脱了中等收入陷阱，进入了高等收入国家的行列。与拉美和东南亚相比，他们的区别在于： 德国和日本实行的是法治化的市场经济，降低了交易成本，提高了市场资源配置的效率，释放了私人资本投入创新的动力。 在这两个国家，技术在不断前进，市场规模也在不断扩大。但是德日两国的问题，在于经济现代化、法律现代化的同时，保留了传统的政治体制，于是先后走向了集权和战争。这是现代化的历程中，我们不得不汲取的一个沉重教训，就是一个国家的现代化必须是全面的现代化，仅有经济的现代化远远不够。如果政治现代化不能够跟上的话，会给本国民众、给世界造成重大的损失。 2.中国的斯密式增长模式与凯恩斯式增长模式 中国经济的发展轨迹，前30年是模仿苏联的计划经济，实现了以国防建设为中心的非常有限的工业化。这个有限工业化，可以用一个指标来衡量。1978年改革开放的前夜，中国的城镇化队伍只有20%，工业化和城镇化本应是齐头并进的，工业化完成的标志是城镇化起码要超过50%，也就是说一半以上的人口不再从事农业，而是从事工业和商业。20%的城镇化数据，说明前30年里，工业化和经济的现代化都非常的有限，只是提供了保证生存的基本物质条件，国家建立了秩序，保证了国家安全。基本的工业化所取得的这一成就必须给予肯定，但另外一方面，由于工业化水平低下，中国经济水平的整体效益中，人们的生活水平和世界发达国家相比，有相当大的差距。1978年中国开始改革开放，把前30年有限的工业化进一步向前发展，从1978年到1990年末，中国是遵循了斯密式的增长模式。 改革开放30多年，可以划分为两个阶段。 第一个阶段：1978年到1990年末期，我把这个阶段称为斯密增长模式。 整体来看这一阶段，政策上国退民进，资源重新配置，从低效的农业部门转向高效的工商业部门，从低效的国有部门转向高效的民营部门，制度变革，彻底改变了企业家和劳动阶层的激励机制。这一改变，提高了企业家对劳动阶层的生产效率，这是中国经济在改革开放前20年增长的根本动力。 第二个阶段，1990年代末期至今，中国经济的增长模式已经从斯密模式转向了凯恩斯模式。 增长模式的改变是无声无息之中发生的，其主要表现是政府逐渐走向前台，国退民进变成了国进民退，政府的规划替代了市场的资源配置，依靠财政和货币政策拉动投资需求，来维持经济的高速增长。 斯密模式与凯恩斯模式的根本区别 斯密模式与凯恩斯模式的根本区别就在于，前者依靠民间的创造，提高效率来推动经济的增长；后者是依靠政府政策来推动经济增长。 其中，国进民退、政府拉动投资需求、驱动经济增长的代表性政策是1998年的政策。在改革开放的历史上，1998年是中国政府第一次大规模的运用“凯恩斯主义”政策来推动经济的增长。自那以后，政府对经济的干预就变成了常态，起码变成了主流的常态。效益有所提高，但是民营经济在向后撤退，政府不断地向前推进。 这一转变的标志性事件是1998年的扩张性财政。2009年提的是4万亿，政府利用经济干预政策来拉动经济增长的做法达到了一个高峰。在2012年又推出了4万亿2.0，媒体没有高调报道，因为这个政策受到了广泛的批评，根本性的否定。这样做的结果是什么？改革开放前20年的斯密增长模式，把中国从低等收入国家推进到中等收入国家。但是，由于斯密模式转变成凯恩斯模式，到中等收入阶段之后，我们就掉进去了，现在很艰难地在“中等收入陷阱”里挣扎。 为什么收入提高变得越来越困难？为什么中国经济的增长要想维持比较高的速度越来越困难？原因就在于这个经济增长模式的转变。 长期依赖政府的刺激性政策拉动需求和推动经济的增长，带来了严重的后果。我们的企业，包括民间企业、国企在内，不去关注技术进步，不去关注创新，而是每天盼着政府又出台什么政策？哪个行业又得利？我要站到哪个政策的风口上去？风口说早就有了，过去是讲政策风口，现在是讲互联网风口，都想借助互联网的风口和政策风口吹到天上去，而忘记了企业应该做什么事。用经济学上的原理解释，政府不断的进行投资，其结果是索罗教授说的边际收益递减。投资投的越多所获得的效益越少。投的越多，产能越大，价格越低，企业投资回报率降低，这就是投资边际收益递减，减到0的时候，政府刺激性政策已经没有用了。边际收益等于0时，再投资，增长还是停滞，这就是“中等收入陷阱”的由来。 “中等收入陷阱”说的是什么？就是投资的效益基本上已经转为0了。从宏观全局来讲，你现在投钢铁、水泥、煤炭，收益是负的，投资收入比你自身的成本还要低。所以我们已经到了一个节点了，不能靠拉动投资来谋求增长了。 4.凯恩斯式增长模式带来的严重后果 过去十几年间，凯恩斯式的增长模式，使国有经济扩张，加速了投资边际效益递减，造成了严重的后果。 第一个后果是过剩产能。众所周知，国有经济的效益比民营经济显著低，就市场来观察，道理其实很简单：不断依靠投资刺激，形成的生产力超过了购买力的增长，最终形成今天中国经济宏观层面上的第一大难题――过剩产能。这是十几年间靠政府政策拉动投资的结果。现在工厂要去产能，社会稳定也受到影响。 第二个严重后果是地方政府的大量债投。这是今天必须面对的又一大难题。如果没有地方政府的救助，去年应该已经有企业破产，地方政府的债投对中国政府宏观层面的管理做出了一大贡献。 第三个严重的后果是银行资产质量弱化。银行的坏帐现在从账面上来看，已经十分明显，这两年也公布了相关数据。但是因为财务报表造假，可能坏账比率比公布的数据更大。长期的拉动需求来维持增长，确实带来了严重的后果。 向日本和德国学习，对供给侧改革的三个建议 面对着长期拉动需求来维持增长给我们带来的后果，去年中央政府提出强调反向供给策略，坚决从需求侧转向供给侧，否则我们无法跨越中等收入陷阱，进入下一发展阶段。现在大家都在谈供给侧，供给侧到底是什么意思？我的解释就是从政府拉动需求，转到供给侧的企业提高效率，把经济增长的动力从需求侧的政府转向供给侧的企业，让企业重新成为经济舞台的主角，而不是政府。重新回到改革前20年国退民进的方向，供给侧效率的提高是没有止境的，是可以持续的。那么供给侧的政策有哪一些？我有三个建议： 第一，全面准备，而不是结构性准备。所谓结构性准备是有增有减，总是增的比减的多。我们不能再玩名词游戏，全面准备不仅是减轻企业的负担帮助其度过难关，也是把更多的资源留给企业支配，把更多的资源留给市场进行配置，而不是由政府配备。 第二，缩小国有经济的规模，打破行政垄断，创造新的投资机会，创造新的就业机会。改革开放前20年，我们就是不断缩小国企规模，降低政府对经济的干预，降低管制，解除管制，把重心放回到经济发展上去，才取得了经济的高速增长。 第三，按照四中全会的要求，推进司法改革。而司法改革的核心是建立企业独立的司法体系，有效的保护知识产权，鼓励企业长期研发投资，这是供给侧非常重要的一项内容。如果没有司法改革，摆脱中等收入陷阱非常困难。 我认为在世界各个国家，能够突破中等收入陷阱进入高等收入国家行列的，只有日本和德国，而这两个国家，都是法治化的市场经济，这点值得我们去借鉴。 经济下行，遍地都是投资机会 现在的形势，并不意味着我们企业没有投资机会，现在遍地都有机会，投资机会比以前还好。我非常钦佩投资界的圣人巴菲特，他就是喜欢熊市，因为牛市资产价值太高，他喜欢的股票，总是在熊市时大量购买，他重视的是投资回报的高低。所以看来没有机会的时候可能蕴藏了巨大的机会。虽然我们在中等收入陷阱里挣扎，但是必须要看到经过30多年改革开放，中国起码有了基本的产权保护，已经有了《物权法》，反观计划经济条件下，产权是没有保护的。 经过30多年改革开放，市场资源配置和民营企业起码有了半壁江山，在就业方面，民营企业远远的超过了半壁江山，创造了80%的就业机会，GDP 超过了百分之五十，税收也最高也到过50%，这是我们改革开放取得的伟大的成就。就在有限的产权保护下，就在这半壁江山中，我们可以做很多事。现在因为经济下行，实际上是一个好的时机。经济上行的时候，大家都忙着赚钱，没有人想到创新，没有人想着研发投资，只有少数企业去想去做。华为几十年研发投入，从来没有松懈过，才造就它今天的市场地位——不是全国市场地位，而是世界市场地位。华为几十年的研发，厚积薄发，从而成为世界级的企业。 过去很多企业是机会主义式的经营，把精力用在捕捉市场机会，这没有什么错。但是随着市场经济前潮的消失，今天企业的竞争不能再靠机会主义。企业必须踏踏实实的来做强自己的核心竞争力，必须把自己的资源从制造转向研发转向创新。经济的下行，迫使很多企业进行痛苦的转型，这正是我们的投资机会。有一些企业民营企业转不过去倒下了是很正常的，但是一些新的企业带着新的商业模式、新的技术、新的产品来到市场上，这就是我们的投资机会。 勿盲目跟风，中国企业家要学会独立思考 另一个方面，我们所处的时代，是技术不断加速的时代，也有大量的商业机会。现在的一些投资，基本上都是在互联网、医疗、文化产业、娱乐等方面，这和我参加的其他会议上所看到的投资方向都不一样，方向显得比较集中，这让我有点沮丧。 为什么大家都一窝蜂地朝这几个方向去？我们的企业在过去，在制造业红红火火的年代，做的就是同质化的产品，今天的投资又是同质化的方向。中国人、中国的企业家什么时候能有独立思考的能力，什么时候能够有独辟蹊径的勇气？那么我会感到很受鼓舞。不要低估我们的传统行业，投资机会不是只在健康、互联网、文化教育、娱乐等等这些行业，这个只是目前的潮流，目前的风口。实际上传统行业有着非常大的投资机会。但是我们不习惯于独立的思维，进行独立的分析，以为找不到机会。 报纸上记者鼓吹这个潮流，那个方向，事实上这些记者做过企业吗，做过投资吗？为什么我们要跟随他们的脚步呢？万众创业，万众创新，但是你了解创业是怎么回事吗？创业是万众干的事吗？创业成功率是多少？有没有达到5%？舆论在鼓吹互联网+，但你做过互联网吗？没做过为什么要往互联网的方向+呢？两年前我讲过，所谓的O2O，经不起时间的考验。这样讲很得罪人，有一个人曾直接站起来批判我，我没有和他讨论，随着时间的推移，去年一年就有1400多家这样的企业倒闭，今年应该是O2O的暴风年。 现在，我们还在用传统的思维方式做创新试验，这自相矛盾，是一个悖论，所以一定要用创新的思维做创新的试验。 创新的思维是什么？永远保持清醒的头脑，进行独立地分析，不去听信媒体报纸宣传的机会和风口，永远把自己的角色建立在扎实的分析基础之上。 昨天我看到一个做农产品批发的人，他有一级批发市场，二级批发市场，三级批发市场，说这些批发市场的分级量、名额还不够。这些批发市场正是所谓的互联网思维要消灭的中间环节。我看了实际的运作过程，我明白了起码在农产品的消耗环节上，不可能像互联网思维说的那样“去中间化”。因为中间化的效率比你点对点的效率还要高。 投资不是投一个概念，互联网思维认为“去中间化”后的效率高，那是忽悠出来的效率高。你试试点对点将农民和消费者的餐桌通过互联网链接起来，会是什么效果？这必须要提供一定的批量才能规模经济，规模经济很有可能超过了你消灭中间层所带来的成本节约，所以不能够只看概念。全国四千多家的公司去做互联网金融，其创始人大多数没有做过金融。互联网金融的实质是金融，不是互联网，这些公司实质还是在做金融，不是在做互联网。电商的本质是商，不是电，你商得好就做成了电商，所以在最新潮流面前，在各种各样的新奇说法面前，一定要保存我们独立的思考。 以上为今天的分享，谢谢大家。 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  你真的会看财务报表吗？读懂这些，逆袭MBA！
  • wdg  

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  财务三大报表：利润表、资产负债表、现金流量表，是展示一个公司财务状况最为主要的几个报表，如何才能看懂，这里教你几个技巧。 来源：扑克投资家，整理自大成方略纳税人俱乐部 一、利润表的8条投资密码 1.好企业的销售成本越少越好 只有把销售成本降到最低，才能够把销售利润升到最高。尽管销售成本就其数字本身并不能告诉我们公司是否具有持久的竞争力优势，但它却可以告诉我们公司的毛利润的大小。通过分析企业的利润表就能够看出这个企业是否能够创造利润，是否具有持久竞争力。企业能否盈利仅仅是一方面，还应该分析该企业获得利润的方式，它是否需要大量研发以保持竞争力，是否需要通过财富杠杆以获取利润。通过从利润表中挖掘的这些信息，可以判断出这个企业的经济增长原动力，因为利润的来源比利润本身更有意义。 2.长期盈利的关键指标是毛利率 企业的毛利润是企业的运营收入之根本，只有毛利率高的企业才有可能拥有高的净利润。我们在观察企业是否有持续竞争优势时，可以参考企业的毛利率。毛利率在一定程度上可以反映企业的持续竞争优势如何。如果企业具有持续的竞争优势，其毛利率就处在较高的水平，企业就可以对其产品或服务自由定价，让售价远远高于其产品或服务本身的成本。如果企业缺乏持续竞争优势，其毛利率就处于较低的水平，企业就只能根据产品或服务的成本来定价，赚取微薄的利润。如果一个公司的毛利率在40%以上，那么该公司大都具有某种持续竞争优势；毛利率在40%以下，其处于高度竞争的行业；如果某一个行业的平均毛利率低于20%，那么该行业一定存在着过度竞争。 3.特别关注销售费用 企业在运营的过程中都会产生销售费用，销售费用的多少直接影响企业的长期经营业绩。关注时可与收入进行挂钩来考核结构比的合理性，另外，对于固定性的费用可变固定为变动来进行管控。 4.衡量销售费用及一般管理费用的高低 在公司的运营过程中，销售费用和一般管理费用不容轻视。我们一定要远离那些总是需要高额销售费用和一般管理费用的公司，努力寻找具有低销售费用和一般管理费用的公司。一般来说，这类费用所占的比例越低，公司的投资回报率就会越高。如果一家公司能够将销售费用和一般管理费用占毛利润的比例控制在30%以下，那就是一家值得投资的公司。但这样的公司毕竟是少数，很多具有持续竞争优秀的公司其比例也在30%——80%之间，也就是说，如果一家或一个行业的这类费用比例超过80%，那就可以放弃投资该家或该类行业了。 5.远离那些研究和开发费用高的公司 那些必须花费巨额研发开支的公司都有在竞争优势上的缺陷，这使得他们将长期经营前景置于风险中，投资他们并不保险。那些依靠专利权或技术领先而维持竞争优势的企业，其实并没有拥有真正持续的竞争优势，因为一旦过了专利权的保护期限或新技术的出现替代，这些所谓的竞争优势就会消失，如果企业要维持竞争优势，就必须花费大量的资金和精力在研发新技术和新产品上，也就会导致了净利润减少。 6.不要忽视折旧费用 折旧费用对公司的经营业绩的影响是很大的，在考察企业是否具有持续竞争优势的时候，一定要重视厂房、机器设备等的折旧费。 7.利息支出越少越好 和同行业的其他公司相比，那些利息支出占营业收入比例最低的公司，往往是最具有持续竞争优势的。利息支出是财务成本，而不是运营成本，其可以作为衡量同一行业内公司的竞争优势，通常利息支出越少的公司，其经营状况越好。 8.计算经营指标时不可忽视非经常性损益 在考察企业的经营状况时，一定要排除非经常性项目这些偶然性事件的收益或损失，然后再来计算各种经营指标。毕竟，这样的非经常性损益不可能每年都发生。还要考虑所得税的影响以分析净利率。 二、资产负债表的11条投资密码 1.没有负债的企业才是真正的好企业 好公司是不需要借钱的。如果一个公司能够在极低的负债率下还拥有比较亮眼的成绩，那么这个公司是值得我们投资的。投资时，一定要选择那些负债率低的公司，也要尽量选择那些业务简单的公司，业务虽然简单，但却做得不简单的公司。 2.现金和现金等价物是公司的安全保障 自由现金流是否充沛，是衡量一家企业是否属于伟大的主要标志之一。自由现金流比成长性更重要。对公司而言，通常有三种途径来获取自由现金：A、发行债券或股票；B、出售部分业务或资产；C、一直保持运营收益现金流入大于运营成本现金流出。 3.债务比例过高意味着高风险 负债经营对，于企业来说犹如带刺的玫瑰，如果玫瑰上有非常多的刺，你怎么能够确信自己就能小心不被刺扎到呢？最好的方法就是，尽量选择没有刺或很少刺的企业，这样，我们的胜算才会大一些。 4.负债率依行业的不同而不同 在观察一个企业的负债率的时候，一定要拿它和同时期同行业的其他企业的负债率进行比较，这才是合理的。虽然好的企业负债率都比较低，但不能把不同行业的企业放在一起比较负债率。 负债率高低与会计准则无关 不同的会计准则能够把同一份数据计算出相差甚远的结果。所以在分析要投资的企业时，一定要尽量了解该公司使用的是那个会计准则。如果该公司有下属公司，那么一定要注意该公司报表中是不是把所有子公司的所有数据都包含在内了。 6.并不是所有的负债都是必要的 在选择投资的公司时，如果从财报中发现公司是因为成本过高而导致了高负债率，那么你一定要慎重对待它。毕竟，不懂得节约成本的企业，如何能够产出质优价廉的商品？如果没有质优价廉的商品，如何能够为股东赚取丰厚的回报？ 7.零息债券是一把双刃刀 零息债券是个有用的金融工具，既可以节税，也可为投资者带来收益。但投资风险也是存在的。在购买零息债券时，一定要时刻提防不能按期付现。仔细观察该企业的信誉如何，不要被企业的表象所欺骗。零息债券就是一把双刃刀，它可以救人也可以伤人，要努力让零息债券成为自己的帮手而不是敌人。 8.银根紧缩时的投资机会更多 不要把所有鸡蛋放到一个篮子里。保持充沛的资金流，这样，当银根紧缩时，就不会望洋兴叹错过良好的投资机会。 9.固定资产越少越好 在选择投资的企业时，尽量选择生产那些不需要持续更新产品的企业，这样的企业就不需要投入太多资金在更新生产厂房和机器设备上，相对地就可以为股东们创造出更多的利润，让投资者得到更多的回报。 10.无形资产属于不可测量的资产 企业的无形资产和有形资产一样重要，投资者在挑选投资的企业时，也要多了解一下企业的声誉如何。很显然，靠10元钱有形资产产生1元钱利润和靠1元钱有形资产产生1元钱利润的企业当然是不同的，无形资产作祟也。 11.优秀公司很少有长期贷款 长期贷款对优秀的企业来说是没必要的，但并不是说具有高额长期贷款的公司都不是好公司，要分析考虑负债原因，看是不是杠杆收购缘故。 三、现金流量表的9条投资密码 1.自由现金流充沛的企业才是好企业 就像如果树林里没有鸟，你捕不到鸟一样，如果企业根本不产生自由现金流，投资者怎么能奢求从中获利呢？获利的只可能是那些利用市场泡沫创造出泡沫的公司而已。只有企业拥有充沛的自由现金流，投资者才能从投资中获得回报。 2.有雄厚现金实力的企业会越来越好 这样不仅可以让我们的生活安稳一些，也可以避免我们碰到合适的投资机会却没有钱进行投资。 3.自由现金流代表着真金白银 投资者在选择企业时要注意：如果一个企业能够不依靠不断的资金投入和外债支援，光靠运营过程中产生的自由现金流就可以维持现有的发展水平，那么就是一个值得投资的好企业，千万不要错过。这样，宏观经济形势就显得不那么重要了。 4.伟大的公司必须现金流充沛 自由现金流非常重要，在选择投资对象的时候，我们不要被成长率、增长率等数据迷惑，只有充裕的自由现金流才能给予我们投资者真正想要的回报。 5.有没有利润上交是不一样的 如果企业把大部分利润上交给母公司后，在账面上还有和同行业相同的业绩表现，那么你可以选择投资它。 6.资金分配实质上说最重要的管理行为 最好的资金分配方式就是把利润返还给股东，这里有两种方式：一是提高股息，多分红；二是回购股票。 7.现金流不能只看账面数字 不要完全信赖企业的会计账目，会计账目并不能完全体现整个企业的经营全貌。 8.利用政府的自由现金流盈利 利用国家货币的升值或贬值，为自己寻找更多的投资机会。 9.自由现金流有赖于优秀经理人 　　 对于一个企业来说，持续充沛的自由现金流不仅依赖于所从事的业务，在很大程度上也依赖于企业管理层的英明领导。所有，在选择投资的企业时，关注一下企业经理人的表现，也是非常重要的。 PYTHON量化交易大数据分析
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  中国经济这么牛，股市为何那么差？！
  • wdg  

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  很多人不禁要问——中国经济这么牛，股市为何那么差？！高金金融学教授、中国金融研究院副院长钱军研究采用了来自89个国家，138个交易所的近80000家上市公司从1998年至2015年的大数据，分析比较了各国上市公司的基本层面信息，以及企业和 行业的盈利、宏观经济状况与股价和股票收益之间的联系，力图通过大数据透析中国股市的真相。 本文来源：朱钱璧玉谈笑金融（ID：zlqjbb） 在过去的三十年间，中国经济在全球可谓是一枝独秀，创下了GDP增长率世界第一的中国奇迹，然而，在中国经济亮丽的成绩单之下，中国股市的“牛短熊长”却伤透了投资者的心。 很多人不禁要问——中国经济这么牛，股市为何那么差？！ 对于这个困扰了中国和全世界许久的“老大难”问题，在由上海高级金融学院(SAIF)和蓝鲸传媒联合举办的首场Finance Talk活动上，高金金融学教授、中国金融研究院副院长钱军分享了其合著论文《为什么经济增长最“牛”的大国有最“熊”的股市？》的最新研究成果，该项研究采用了来自89个国家，138个交易所的近80000家上市公司从1998年至2015年的大数据，分析比较了各国上市公司的基本层面信息，以及企业和 行业的盈利、宏观经济状况与股价和股票收益之间的联系，力图通过大数据透析中国股市的真相。 真相一：A股投资回报竟不如银行活期存款！ 中国股市的长期收益非常低，如2000年一月一日投1元钱进股市（购买上证综指）并一直持有，到2014年12月31日只剩下0.75元（剔除通胀，含现金红利），回报远低于美国的1.5元，更低于同为新兴经济体的印度和巴西的2元多，甚至还略低于经济长期滞涨的日本。而若把这1元钱以活期方式存入银行，扣除通胀因素后期末净值尚达0.78元，这意味着投资A股的收益回报还不如把钱以活期的方式存入银行。 真相二：A股并非经济的晴雨表！ 1992-2013年间A股市场与GDP增长的相关性仅为9.67%（相关系数的统计显著性也非常低），远低于几乎所有的主要经济体，如美国的46.3%、日本的65%、德国的84.7%、英国的54.4%，以及巴西的43.4% 和俄罗斯的74.5%（以上国家的相关系数的统计显著性很高）。 真相三：A股规模与经济体量远不相称！ 中国股市规模按2014年年底的市值来看已经是世界第二，但是其实相对于中国经济体量现有规模来看仍然很小。目前经济体量已达美国的80%至90%，在今后20多年中国很可能远超美国，然而，不管从上市公司的数量以及规模来看，A股市场远远小于美国。 真相四：上市公司的规模和利润增长率不如非上市公司！ 以净利润占比为例，从2000-2014年间，所有上市公司作为一个整体的年度净利润占比在13.7%-35.1%之间，而同期非上市公司的该项指标在64.9%-86.3%之间，两者差距明显。而且，在这15年间，前者在每一年都无一例外地远远落后后者。 2000-2014年间，上市公司的平均净利润增长率小于非上市公司的增长率，而上市公司的净利润增长率与GDP增长关联性仅为0.39（统计上不显著）。相比之下，非上市公司的净利润增长率与GDP增长的关联性高达0.71（统计上很显著），这表明，中国的GDP增长绝大部分并不是来源于上市公司，而是非上市公司，尤其是非上市的民营企业。 真相五：很多A股上市公司业绩顶峰只在上市前！ 上市前后公司的净资产（股东权益）回报率大幅跳水，上市后公司投资回报率很低。由于实行审批制而且有很高的上市的业绩门槛，在中国A股市场上市的公司大部分均为成熟行业的大型企业，在所属行业或企业正处于顶峰期上市，其业绩一般均在上市前一年准备送交审批时达到峰值，而批准上市后则出现回报率直线回落，增长乏力。 而一大批正处于成长期的新兴企业则因为门槛过高被挡在了A股大门外。美国股市实行市场为主导的注册制，上市企业以新兴行业的成长型企业为主，其一般选择经济形势趋好，行业前景看好，自身业绩较好的牛市时机上市，因此上市后业绩平稳增长，少有中国这种大起大落的现象。 而同样是中国公司，赴海外上市的中国公司（比如BAT）业绩远远好于在A股上市的公司。赴香港或美国上市的中国公司，在上市前后业绩变化不大，没有断崖式跳水的情况，上市后长期投资规模比A股公司小，但是以净现金流衡量的投资收益率却更高。 真相六：A股上市公司投资量大净现金流却很低！ 中国上市公司虽然投资规模大于其他发达和金砖国家的上市公司，但以净现金流衡量的投资收益却小于发达国家（比如美国）和其他金砖国家（比如巴西和印度）的上市公司，在全球金融危机后的最近几年净现金流水平甚至低于经济滞涨的日本公司。 这些结果说明中国上市公司的总体投资效率低下，除了淘汰产能过剩的行业中的经营不善的企业以外，解释这一现象的一个原因是上市公司的资金被“掏空”——当大股东及关联方以各种方式从上市公司拿走更多资金和资产的时候，公司的净现金流就会降低。 真相七：A股的暴涨靠的不是基本面！ 通过市值/账面价值来进行上市公司估值比较发现，A股上市公司业绩不出彩，股价在2014年底时也已经不便宜，因此如果股指要再现暴涨靠的肯定不是基本层面，金融学中说波动性高收益低，但中国股市的波动性并未高到可以解释长期收益为何如此之低的程度。 如何整治中国股市的规范？钱军教授开出如下药方： 1、药方一：降低或者取消规模、业绩方面的上市门槛，尽快实行注册制。 2、药方二：鼓励民营，尤其是新兴行业的公司在A股上市。 3、药方三：证监会应该从以业绩为基础的监管，过渡到以合法合规为核心的监管。 4、药方四：借鉴“沪港通”，开通和扩大更多类似“深港通”、“沪伦通”和“沪美通”的双向、可控资本项目。 来源：朱钱璧玉谈笑金融
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  当今中国青年四大阶层分析 你属于哪一类？
  • wdg  

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  在梁晓声的眼中，当今中国的青年可大致分为四类：不差钱的富二代、中产阶层家庭的儿女、城市平民阶层的儿女、农家儿女，由于各自所处环境、所受教育文化影响不同，所面对的、所要跨越的困难也各不相同，各有各的缺点和优点。借用梁晓声的评价：“当代中国青年，他们是些令人失望的青年。当代中国青年，他们是些足以令中国寄托希望的青年。” 01 不差钱的富二代 报载，当下中国有一万余位资产在2亿以上的富豪们，“二世祖”是南方民间对他们儿女的叫法。关于他们的事情民间谈资颇多，人们常津津乐道。 某些报刊亦热衷于兜售他们的种种事情，以财富带给他们的“潇洒”为主，羡慕意识流淌于字里行间。窃以为，一万多相对于十三亿几千万人口，相对于四亿几千万中国当代青年，实在是少得并没什么普遍性，并不能因为他们是某家族财富的“二世祖”，便必定具有值得传媒特别关注之意义。故应对他们本着这样一种报道原则——若他们做了对社会影响恶劣之事，谴责与批判；若他们做了对社会有益之事，予以表扬与支持。否则，可当他们并不存在。在中国，值得给予关注的群体很多，非是不报道“二世祖”们开什么名车，养什么宠物，第几次谈对象便会闲得无事可做。传媒是社会的“复眼”，过分追捧明星已够讨嫌，倘再经常无端地盯向“二世祖”们，这样的“复眼”自身毛病就大了。 由于有了以上“二世祖”的存在，所谓“富二代”的界定难免模糊。倘不包括“二世祖”们，“富二代”通常被认为是这样一些青年——家境富有，意愿实现起来非常容易，比如出国留学，比如买车购房，比如谈婚论嫁。他们的消费现象，往往也倾向于高档甚至奢侈。和“二世祖”们一样，他们往往也拥有名车。他们的家庭资产分为有形和隐形两部分：有形的已很可观，隐形的究竟多少，他们大抵并不清楚，甚至连他们的父母也不清楚。我的一名研究生曾幽幽地对我说：“老师，人比人真是得死。我们这种学生，毕业后即使回省城谋生，房价也还是会让我们望洋兴叹。可我认识的另一类大学生，刚谈恋爱，双方父母就都出钱在北京给他们买下了三居室，而且各自一套。只要一结婚，就会给他们添辆好车。北京房价再高，人家也没有嫌高的感觉！”——那么，“另一类”或“人家”自然便是“富二代”了。 我还知道这样一件事——女孩在国外读书，忽生明星梦，非要当影视演员。于是母亲带女儿专程回国，到处托关系，终于认识了某一剧组的导演，声明只要让女儿在剧中饰一个小角色，一分钱不要，还愿意反过来给剧组几十万。导演说您女儿也不太具有成为演员的条件啊，当母亲的则说，那我也得成全我女儿，让她过把瘾啊！——那女儿，也当属“富二代”无疑了。 如此这般的“富二代”，他们的人生词典中，通常没有“差钱”二字。 他们的家长尤其是父亲们，要么是中等私企老板，要么是国企高管，要么是操实权握财柄的官员。倘是官员，其家庭的隐形财富有多少，他们确乎难以了解。他们往往一边享受着“不差钱”的人生，一边将眼瞥向“二世祖”们，对后者比自己还“不差钱”的生活方式消费方式每不服气，故常在社会上弄出些与后者比赛“不差钱”的响动来。 我认为，对于父母是国企高管或实权派官员的他们，社会应予必要的关注。因为这类父母中不乏现行弊端分明的体制的最大利益获得者及最本能的捍卫者。这些身为父母的人，对于推动社会民主、公平、正义是不安且反感的。有这样的父母的“富二代”，当他们步入中年，具有优势甚至强势话语权后，是会站在一向依赖并倍觉亲密的利益集团一方，发挥本能的维护作用，还是会比较无私地超越那一利益集团，站在社会公平和正义的立场，发符合社会良知之声，就只有拭目以待了。如果期待他们成为后一种中年人，则必须从现在起，运用公平、正义之自觉的文化使他们受到人文影响。而谈到文化的人文思想影响力，依我看来，在中国，不仅对于他们是少之又少微乎其微，即使对最广大的青年而言，也是令人沮丧的。故我看未来的“富二代”的眼，总体上是忧郁的。不排除他们中会产生足以秉持社会良知的可敬人物，但估计不会太多。 在中国，如上之“富二代”的人数，大致不会少于一两千万。这还没有包括同样足以富及三代五代的文娱艺术界超级成功人士的子女。不过他们的子女人数毕竟有限，没有特别加以评说的意义。 02 中产阶层家庭的儿女 世界上任何一个国家，中高级知识分子家庭几乎必然是该国中产阶层不可或缺的成分。少则占1/3，多则占一半。中国国情特殊，20世纪80年代以前，除少数高级知识分子，一般大学教授的生活水平虽比城市平民阶层的生活水平高些，但其实高不到哪儿去。20世纪80年代后，这些人家生活水平提高的幅度不可谓不大，他们成为改革开放的直接受惠群体是无可争议的事实。不论从居住条件还是收入情况看，知识分子家庭的生活水平已普遍高于工薪阶层。另一批，正有希望跻身于中产阶层。最差的一批，生活水平也早已超过所谓小康。 然而2009年以来的房价大飙升，使中产阶层生活状态顿受威胁，他们的心理也受到重创，带有明显的挫败感。仅以我语言大学的同事为例，有人为了资助儿子结婚买房，耗尽二三十年的积蓄不说，儿子也还需贷款一百余万，沦为“房奴”，所买却只不过八九十平方米面积的住房而已。还有人，夫妻双方都是五十来岁的大学教授，从教都已二十几年，手攥着百余万存款，儿子也到了结婚年龄，眼睁睁看着房价升势迅猛，不知如何是好，只有徒唤奈何。他们的儿女，皆是当下受过高等教育的青年，有大学学历甚至是硕士、博士学历。 这些青年成家立业后，原本最有可能奋斗成为中产阶层人士，但现在看来，可能性大大降低了，愿景极为遥远了。他们顺利地谋到“白领”职业是不成问题的，然“白领”终究不等于中产阶层。中产阶层也终究得有那么点儿“产”可言，起码人生到头来该有产权属于自己的一套房子。可即使婚后夫妻二人各自月薪万元，要买下一套两居室的房子，由父母代付部分购房款，也还得自己贷款一百几十万。按每年可偿还10万，亦需十几年方能还清。又，他们从参加工作到实现月薪万元，即使工资隔年一升估计至少也需10年。 那么，前后加起来可就是二十几年了，他们也奔50了。人生到了50岁时，才终于拥有产权属于自己的两居室，尽管总算有份“物业”了，恐怕也还只是“小康人家”，而非“中产”。何况，他们自己也总是要做父母的。一旦有了儿女，那一份支出就大为可观了，那一份操心也不可等闲视之。于是，拥有产权属于自己的一套房子的目标，便离他们比遥远更遥远了。倘若双方父母中有一位甚至有两位同时或先后患了难以治疗的疾病，他们小家庭的生活状况也就可想而知了。 好在，据我了解，这样一些青年，因为终究是知识分子家庭的后代，可以“知识出身”这一良好形象为心理的盾，抵挡住贫富差距巨大的社会现实的猛烈击打。所以，他们在精神状态方面一般还是比较乐观的。他们普遍的人生主张是活在当下，抓住当下，享受当下；更在乎的是于当下是否活出了好滋味，好感觉。这一种拒瞻将来，拒想将来，多少有点儿及时行乐主义的人生态度，虽然每令父母辈摇头叹息，对他们自己却未尝不是一种明智。并且，他们大抵是当下青年中的晚婚主义者。内心潜持独身主义者，在他们中也为数不少。1/3左右按正常年龄结婚的，打算做“丁克”一族者亦大有人在。 在中国当下青年中，他们是格外重视精神享受的。他们也青睐时尚，但追求比较精致的东西，每自标品位高雅。他们是都市文化消费的主力军，并且对文化标准的要求往往显得苛刻，有时近于尖刻。他们中一些人极有可能一生清贫，但大抵不至于潦倒，更不至于沦为“草根”或弱势。成为物质生活方面的富人对于他们既已不易，他们便似乎都想做中国之精神贵族了。事实上，他们身上既有雅皮士的特征，也确乎同时具有精神贵族的特征。 一个国家是不可以没有一些精神贵族的。绝然没有，这个国家的文化也就不值一提了。即使在非洲部落民族，也有以享受他们的文化精品为快事的 “精神贵族”。 他们中有不少人将成为中国未来高品质文化的守望者。不是说这类守望者只能出在他们中间，而是说由他们之间产生更必然些，也会更多些。 03 城市平民阶层的儿女 出身于这个阶层的当下青年，尤其受过高等教育的他们，相当一部分内心是很凄凉悲苦的。因为他们的父母，最是一些“望子成龙”、“望女成凤”的父母，此类父母的人生大抵历经坎坷，青年时过好生活的愿景强烈，但这愿景后来终于被社会和时代所粉碎。但愿景的碎片还保存在内心深处，并且时常也还是要发一下光的，所谓未泯。设身处地想一想确实令人心疼。中国城市平民人家的生活从前肯定比农村人家强，也是被农民所向往和羡慕的。 但现在是否还比农民强，那则不一定了。现在不少的城市平民人家，往往会反过来羡慕农村富裕的农民，起码农村里那些别墅般的二三层小楼，便是他们每一看见便会自叹弗如的。但若有农民愿与他们换，他们又是肯定摇头的。他们的根已扎在城市好几代了，不论对于植物还是人，移根是冒险的，会水土不服。对于人，水土不服却又再移不回去，那痛苦就大了。 “所谓日子，过的还不是儿女的日子！”这是城市平民父母们之间常说的一句话，意指儿女是唯一的精神寄托，也是唯一过上好日子的依赖，更是使整个家庭脱胎换骨的希望。故他们与儿女的关系，很像是体育教练与运动员的关系，甚至是拳击教练与拳手的关系。在他们看来，社会正是一个大赛场，而这也基本是事实，起码目前在中国是一个毫无疑问的事实。所以他们常心事重重、表情严肃地对儿女们说：“孩子，咱家过上好生活可全靠你了。” 出身于城市平民人家的青年，从小到大，有几个没听过父母那样的话呢？ 可那样的话和十字架又有什么区别？话的弦外之音是——你必须考上名牌大学；只有毕业于名牌大学才能找到好工作；只有找到好工作才有机会出人头地；只有出人头地父母才能沾你的光在人前骄傲，并过上幸福又有尊严的生活；只有那样，你才算对得起父母……即使嘴上不这么说，心里也是这么想的。 于是，儿女领会了——父母是要求自己在社会这个大赛场上过五关斩六将，夺取金牌金腰带的。于是对于他们，从小学到大学都成了赛场或拳台。然而除了北京、上海，在任何省份的任何一座城市，考上大学已需终日刻苦，考上名牌大学更是谈何容易！并且，通常规律是——若要考上名牌大学，先得挤入重点小学。对于平民人家的孩子，上重点小学简直和考入名牌大学同样难，甚至比考上名牌大学还难。名牌大学仅仅以高分为王，进入重点小学却是要交赞助费的，那非平民人家所能承受得起。往往即使借钱交，也找不到门路。故背负着改换门庭之沉重十字架的平民家庭的儿女们，只有从小就将灵魂交换给中国的教育制度，变自己为善于考试的机器。但即使进了重点初中、重点高中、重点大学，终于跃过了龙门，却发现在龙门那边，自己仍不过是一条小鱼。而一迈入社会，找工作虽比普通大学的毕业生容易点儿，工资却也高不到哪儿去。本科如此，硕士博士，情况差不多也是如此，于是倍感失落…… 另外一些只考上普通大学的，高考一结束就觉得对不起父母了，大学一毕业就更觉得对不起父母了。那点儿工资，月月给父母，自己花起来更是拮据。不月月给父母，不但良心上过不去，连面子上也过不去。家在本市的，只有免谈婚事，一年又一年地赖家而居。天天吃着父母的，别人不说“啃老”，实际上也等于“啃老”。家在外地的，当然不愿让父母了解到自己变成了“蜗居”的“蚁族”。和农村贫困人家的儿女们一样，他们是中国不幸的孩子，苦孩子。 我希望中国以后少争办些动辄“大手笔”地耗费几千亿的“国际形象工程”，省下钱来，更多地花在苦孩子们身上——这才是正事！ 他们中考上大学者，几乎都可视为坚卓毅忍之青年。 他们中有人最易出现心理问题，倘缺乏关爱与集体温暖，每酿自杀自残的悲剧，或伤害他人的惨案。然他们总体上绝非危险一族，而是内心最郁闷、最迷惘的一族，是纠结最多、痛苦最多，苦苦挣扎且最觉寡助的一族。 他们的心，敏感多于情感，故为人处世每显冷感。对于帮助他们的人，他们心里也是怀有感激的，却又往往倍觉自尊受伤的刺痛，结果常将感激封住不露，饰以淡漠的假象。而这又每使他们给人以不近人情的印象。这种时候，他们的内心就又多了一种纠结和痛苦。比之于同情，他们更需要公平；比之于和善相待，他们更需要真诚的友谊。 谁若果与他们结下了真诚的友谊，谁的心里也就拥有了一份大信赖，他们往往会像狗忠实于主人那般忠实于那份友谊。他们那样的朋友是最难交的，居然交下了，大抵是一辈子的朋友。一般情况下，他们不会轻易或首先背叛友谊。 他们像极了于连。与于连的区别仅仅是，他们不至于有于连那么大的野心。事实上他们的人生愿望极现实，极易满足，也极寻常。但对于他们，连那样的愿望实现起来也需不寻常的机会。“给我一次机会吧！”——这是他们默默在心里不知说了多少遍的心语。但又一个问题是——此话有时真的有必要对掌握机会的人大声地说出来，而他们往往比其他同代人更多了说之前的心理负担。 他们中之坚卓毅忍者，或可成将来靠百折不挠的个人奋斗而成功的世人偶像；或可成将来足以向社会贡献人文思想力的优秀人物。 人文思想力通常与锦衣玉食者无缘。托尔斯泰、雨果们是例外，并且考察他们的人生，虽出身贵族，却不曾以锦衣玉食为荣。 04 农家儿女 家在农村的大学生，或已经参加工作的他们，倘若家乡居然较富，如南方那种绿水青山、环境美好且又交通方便的农村，则他们身处大都市所感受的迷惘，反而要比城市平民的青年少一些。这是因为，他们的农民父母其实对他们并无太高的要求。倘他们能在大都市里站稳脚跟，安家落户，父母自然高兴；倘他们自己觉得在大都市里难过活，要回到省城工作，父母照样高兴，照样认为他们并没有白上大学；即使他们回到了就近的县城谋到了一份工作，父母虽会感到有点儿遗憾，但不久那点儿遗憾就会过去的。 很少有农民对他们考上大学的儿女们说：“咱家就指望你了，你一定要结束咱家祖祖辈辈都是农民的命运！”他们明白，那绝不是一个受过高等教育的儿女所必然能完成的家庭使命。他们供儿女读完大学，想法相对单纯：只要儿女们以后比他们生活得好，一切付出都是值得的。中国农民大多是些不求儿女回报什么的父母。他们对土地的指望和依赖甚至要比对儿女们还多一些。 故不少幸运地在较富裕的农村以及小镇小县城有家的、就读于大都市漂泊于大都市的学子和青年，心态比城市平民（或贫民）之家的学子、青年还要达观几分。因为他们的人生永远有一条退路——他们的家园。如果家庭和睦，家园的门便永远为他们敞开，家人永远欢迎他们回去。所以，即使他们在大都市里住的是集装箱——南方已有将空置的集装箱租给他们住的现象——他们往往也能咬紧牙关挺过去。他们留在大都市艰苦奋斗，甚至年复一年地漂泊在大都市，完全是他们个人心甘情愿的选择，与家庭寄托之压力没什么关系。如果他们实在打拼累了，往往会回到家园休养、调整一段时日。 同样命运的城市平民或贫民人家的儿女，却断无一处“稚子就花拈蛱蝶，人家依树系秋千”，“罗汉松遮花里路，美人蕉错雨中棂”的家园可以回归。坐在那样的家门口，回忆儿时“争骑一竿竹，偷折四邻花”之往事，真的近于是在疗养。即使并没回去，想一想那样的家园，也是消累解乏的。故不论他们是就读学子、公司青年抑或打工青年，精神上总有一种达观在支撑着。是的，那只不过是种达观，算不上是乐观。但是能够达观，也已很值得为他们高兴了。 不论一个当下青年是大学校园里的学子、大都市里的临时就业者或季节性打工者，若他们的家不但在农村，还在偏僻之地的贫穷农村，则他们的心境比之于以上一类青年，肯定截然相反。 回到那样的家园，即使是年节假期探家一次，那也是忧愁的温情有，快乐的心情无。打工青年们最终却总是要回去的。 大学毕业生回去了毫无意义——不论对他们自己，还是对他们的家庭。他们连省城和县里也难以回去，因为省城也罢，县里也罢，适合于大学毕业生的工作，根本不会有他们的份儿。而农村，通常也不会直接招聘什么大学毕业生“村官”的。 所以，当他们用“不放弃！绝不放弃！”之类的话语表达留在大都市的决心时，大都市应该予以理解，全社会也应该予以理解。 这是一个最好的时代！ 这是一个最坏的时代！ 以上两句话，是狄更斯小说《双城记》的开篇语。那究竟是一个怎样的时代，此不赘述。狄氏将“好”写在前，将“坏”写在后，意味着他首先是在肯定那样一个时代。在此借用一下他的句式来说： 当代中国青年，他们是些令人失望的青年。 当代中国青年，他们是些足以令中国寄托希望的青年。 说他们令人失望，乃因以中老年人的眼看来，他们身上有太多毛病。诸毛病中，以独生子女的娇骄二气、“自我中心”的坏习性、逐娱乐鄙修养的玩世不恭最为讨嫌。 说他们足以令中国寄托希望，乃因他们是自1949年以后最真实地表现为人的一代，也可以说是忠顺意识之基因最少，故而是真正意义上脱胎换骨的一代。在他们眼中，世界真的是平的；在他们的思想的底里，对民主、自由、人道主义、社会公平正义的尊重和诉求，也比1949年以后的任何一代人都更本能和更强烈…… 只不过，现在还没轮到他们充分呈现影响力，而他们一旦整体发声，十之七八都会是进步思想的认同者和光大者。 作者：梁晓声 来源：《郁闷的中国人》 Python量化交易杂谈
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  打印店年赚上千万？港股招股书透露秘密
  • wdg  

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  肥

  扑克牌都可以上市了，打印的为什么不能上市
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  做投资，这些道理或许能帮到你
  • wdg  

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  风险意识 蓝斯登原则 美国管理学家蓝斯登 在你往上爬的时候，一定要保持梯子的整洁，否则你下来时可能会滑倒。 感悟 保持危机意识，进退有度，才不至进退维谷；宠辱皆忘，方可以宠辱不惊。 阿什法则 美国企业家阿什 承认问题是解决问题的第一步。 感悟 你愈是躲着问题，问题愈会揪住你不放。承认问题的存在才能找到解决的办法。交易中很多人逃避已有的损失而不敢承认，损失可怕，可以想办法挽回。但逃避损失只会让损失越积越大。 倒u形假说 英国心理学家罗伯特耶基斯和多德林 当一个人处于轻度兴奋时，能把工作作得最好。当一个人一点儿兴奋都没有时，也就没有作好工作的动力了；相应地，当一个人处于极度兴奋时，随之而来的压力可能会使他完不成本该完成的工作。世界网坛名将贝克尔之所以被称为常胜将军，其秘诀之一即是在比赛中自始至终防止过度兴奋，而保持半兴奋状态。所以有人亦将倒u形假说称为贝克尔境界。 感悟 激情过热，激情就会把理智烧光。热情中的冷静让人清醒，冷静中的热情使人执着。 吉尔伯特法则 英国人力培训专家吉尔伯特 危机最确凿的信号，是没有人跟你说该怎样做。 感悟 真正危险的事，是没人跟你谈危险。 独立思考 巴菲特定律 股神巴菲特 在其他人都投了资的地方去投资，你是不会发财的。 权威暗示效应 一化学家称，他将测验一瓶臭气的传播速度，他打开瓶盖15秒后，前排学生即举手，称自己闻到臭气，而后排的人则陆续举手，纷纷称自己也已闻到，其实瓶中什么也没有。 感悟 市场切勿跟风。迷信则轻信，盲目必盲从。 定位效应 社会心理学家曾作过一个试验：在召集会议时先让人们自由选择位子，之后到室外休息片刻再进入室内入座，如此五至六次，发现大多数人都选择他们第一次坐过的位子。 感悟 凡是自己认定的，人们大都不想轻易改变它，观念也一样，但如今人们的认知在不断变化，市场在不断变化，位置又何尝不是呢？不要懒于改变，才能突破自己。 刺猬理论 刺猬在天冷时彼此靠拢取暖，但保持一定距离，以免互相刺伤。 感悟 交易中遇到困境，我们可以找到观点相似的人互相取暖，互相鼓励。但要保持距离，保证自己的独立思考空间，避免同质化的思想使得自己钻牛角尖，带来真正的危机。 韦奇定理 美国洛杉矶加州大学经济学家伊渥韦奇 即使你已有了主见，但如果有十个朋友看法和你相反，你就很难不动摇。 感悟 未听之时不应有成见，既听之后不可无主见。不怕开始众说纷纭，只怕最后莫衷一是。有些时候，也要给自己留下一些独立思考的空间。 执行力 王安论断 美籍华裔企业家王安博士 犹豫不决固然可以免去一些作错事的机会，但也失去了成功的机遇。 感悟 寡断能使好事由好变坏，果断可将危机转危为安。 格瑞斯特定理 美国企业家格瑞斯特 杰出的策略必须加上杰出的执行才能奏效。 感悟 执行力要放在第一位，交易的道理大都相似，成功的原因多源于执行。好事干实更好，实事办好愈实。 洛克忠告 英国教育家洛克 规定应该少定，一旦定下之后，便得严格遵守。 感悟 大道至简，简则易循，严则必行。 福克兰定律 法国管理学家福克兰 没有必要作出决定时，就有必要不作决定。 感悟 在明确可以等到条件成熟的情况下，且没有达到最佳时机时，最好的行动就是不采取任何行动。不要因为被环境影响，而做出错误行为。 氨基酸组合效应 组成人体蛋白的八种氨基酸，只要有一种含量不足，其他七种就无法合成蛋白质。 感悟 交易系统中，任何一个条件的缺失，都可能带来风险。严格遵守交易的纪律，就是为了避免主观中所带有的“侥幸心理”。当缺一不可时，那个一很可能意味着一切。 认知变现 沃尔森法则 美国企业家沃尔森 把信息和情报放在第一位，金钱就会滚滚而来。 感悟 投资其实是一个认知变现的过程，你能得到多少，往往取决于你能知道多少，你的认知水平比别人高多少。 摩斯科定理 美国管理学家摩斯科 你得到的第一个回答，不一定是最好的回答。 托利得定理 法国社会心理学家托利得 测验一个人的智力是否属于上乘，只看脑子里能否同时容纳两种相反的思想，而无碍于其处世行事。 感悟 如同查理芒格所说，遇到问题，总是反过来想，再反过来想。思可相反，得须相成。 特伯论断 美国经济学家特伯 在数字中找不到安全。 感悟 数字是死的，情况是活的，怎样看待交易数据，才是关键。 近因效应 美国社会心理学家洛钦斯 最近或最后的印象对人的认知有强烈的影响。 感悟 交易的结果往往会让人找出一条发生过程来作为总结。但结果很容易导致人们忽略一些事实的可能性。在交易中更需要明白的是整个过程发生的原因，这才叫做反思。 美即好效应 美国心理学家丹尼尔麦克尼尔 对一个外表英俊漂亮的人，人们很容易误认为他或她的其他方面也很不错。 感悟 感悟：印象一旦以情绪为基础，这一印象常会偏离事实。另外，不要轻易给别人或事物加“标签”。 弗洛斯特法则 美国思想家弗洛斯特 在筑墙之前应该知道把什么圈出去，把什么圈进来。 感悟 开始就明确了界限，最终就不会作出超越界限的事来。投资时，明白自己的“能力圈”在哪，做出正确的取舍，不去投资自己不熟悉的品种。 米格-25效应 前苏联研制的米格-25喷气式战斗机的许多零部件与美国的相比都落后，但因设计者考虑了整体性能，故能在升降、速度、应急反应等方面成为当时世界一流。 感悟 如同资金的管理配置，如果能通过系统性思考来看待市场，策略和条件可以带来整体大于部分的效果。所谓最佳整体，就是各种个体条件的最佳组合。 创新意识 达维多夫定律 前苏联心理学家达维多夫 没有创新精神的人永远也只能是一个执行者。 感悟 只有敢为人先的人，才最有资格成为真正的先驱者。 吉宁定理 美国管理学家吉宁 真正的错误是害怕犯错误。 感悟 不怕错误的人，错误往往也离他最远。 自吃幼崽效应 美国硅谷企业竞争十分激烈，以至于各公司都积极寻找自己的致命弱点，所有公司共同的生存之道是：拿出更好看产品来击败自己的原有产品。有人将这种行为戏称为自吃幼崽。 柯美雅定律 美国社会心理学家柯美雅 世上没有十全十美的东西，所以任何东西都有改革的余地。 感悟 不墨守成规，才能激发创造力。一个系统再自洽，一旦融入新观念，也会瞬间崩溃。不如时刻进行“毁灭式”创新。敢于对过去告一个段落，才有信心掀开新的一章，自己不逼自己，别人迟早会逼你。 tips:道理大家应该都明白，重要的是把它们贯彻在自己的交易的执行中哦！ 【整理编辑】李铱想 量化交易知识 VNPY官方期货CTP Python量化交易开源框架
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  新经济体现的是一整套全新的逻辑
  • wdg  

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  前些天，我发了一条微博，说最近想谈谈新经济的问题。其实，说谈这个问题，主要是想把我查找的一些有关这个问题的资料以及我自己的一些学习体会和初步的思考呈现给各位，并期待引起更深入的讨论。 在那条微博中，我特别强调了，不是使用了新技术的经济就是新经济，不是生产了一类新的产品的经济就是新经济，甚至生产了一种革命性的颠覆性的产品也不见得是新经济。新经济将会体现的是一套与传统经济完全不同的逻辑。这些逻辑有些可能是我们喜欢的，有些是我们不喜欢的，有的甚至很可能是对我们的一种严峻挑战。但喜欢也好不喜欢也罢，我们都只能面对它。除此之外，别无选择。 为什么我要强调新经济体现的是一整套全新的逻辑？因为这涉及到对新经济的确切界定。我们知道，“新”是一个相对的概念。当我们用“新”来定义某个事物的时候，其含义往往是模糊的，因为凡是与“旧”有所不同的东西都可以称之为“新”。特别是，我们本来就是处在科学技术不断进步的时代，在经济和社会生活中新的因素每时每刻都在大量出现。在这种情况下，我们必须把一般意义上的“新”，与能够带来“质”的变化的“新”区别开来，否则新经济的概念会由于过于笼统而失去意义。 正因为如此，我想用“体现一整套新逻辑”的表述，来把新经济分离出来，并将其与传统经济区别开。这个“一整套新逻辑”至少可以从四个方面来探索：新的技术逻辑、新的资本逻辑、新的商业逻辑、新的劳动逻辑。 下面，我就从这四个方面，把我认为有意义的资料以及我在这些资料基础上的一些粗浅思考分列如下。 一、新的技术逻辑： 科学技术的发展无疑是新经济形成的最基本前提。但需要弄明白的是构成新经济基础的新技术究竟体现了一种什么样的与此前不同的逻辑，是一种什么样的技术逻辑赋予新经济以一种质的飞跃的。 对于科学技术，我是绝对的外行，但从阅读到的资料看，下面的两个说法可以给人们一些有益的启示。 一个是，阿里巴巴集团学术委员会主席曾鸣教授最近提出一个说法：谷歌、亚马逊、脸书、腾讯和阿里巴巴这5家超级公司，已经抢占了未来十年的制高点。而这五家公司的技术优势都包含两个相同的底层密码：数据智能、网络协同。它们能够成长为超级公司，也是“数据智能”和“网络协同”双轮突破的结果。所谓数据智能，简单来说就是让数据帮人类决策。网络协同，则是用算法、云服务来实现资源的匹配。在曾鸣教授看来，数据智能和网络协同，是构成未来新商业文明DNA最重要的“双螺旋”，这两者的有机融合，将创造新商业时代新的物种。 而麦克洛斯基(Deirdre N. McCloskey)和里德利(Matt Ridley)则强调“不同想法的交配”。在《理性乐观派》（The Rational Optimist，2010）一书中，里德利说：在过去两个世纪，“不同的想法开始了交配”。比如，火车运输这个点子，源自将高压蒸汽机与在铁轨上行驶的运矿车相结合；而除草机这个主意，则是把缩小版的汽油发动机与缩小版的收割机结合的产物。各种富有想象力的发明皆如此。这些想法在脑海中的交汇，带来了各种机械改良的爆炸性涌现。其实，我们可以想想，滴滴也好，共享单车也好，都是在技术进步基础上形成的种种新的想法再交配的结果。 而在所有这些技术进步中，最能够体现上述特质、能够为新经济奠定全新基础的，就是人工智能，特别是人工智能对人类智力的可能超越。因为我们现在经济中的一切，都是建立在现有人类智力水平的基础上的。我们现在不知道人工智能会走到那一步。对人类智力的超越虽然有可能带来灾难性的后果，但它同时展示的也是一种全新的前景。 新的资本逻辑 凯恩斯在分析近代经济增长的时候，特别强调了资本积累和技术进步两个因素的作用。他认为，从公元前2000年开始，到18世纪初期，生活在世界各个文明中心的人们的生活水平，基本上没有发生多大的变化。但从16世纪起，科学和技术发明的伟大时代开始了，在18世纪后这个势头日益强劲，而从19世纪初开始，更进入了鼎盛时期。而在这当中，资本的积累则是技术进步的重要推动力量。 资本的积累，在今天看起来是天经地义的事情。但从历史上看，资本的正名则是一场观念革命的结果。我们知道，在漫长的传统农业社会，在其所形成的朴素价值观中，资本意味着某种罪恶，至少是与不道德相联系的。所以在那时的文学作品中，往往将钱生钱、利滚利、精于计算等当作负面的东西。如韦伯所指出的，宗教革命，特别是新教伦理的出现，才开始使资本恢复了名誉。 在今天，而在今天，资本尤其是金融创以前所未有的方式在技术进步中发挥着重要的作用。试想，如果没有天使投资，没有风险投资这些新的资本形式，很多新的技术和新的想法就会胎死腹中。 资本的本质是增值，并透过其令人惊异的增值过程改变着经济和社会。法国学者皮凯蒂：皮凯蒂利用300多年的跨国历史数据推翻了库兹涅茨的倒U形曲线，证明了在长时段中贫富差距加剧的趋势，而其中重要的因素就是资本。他的研究表明，从较长的时段来看，资本收益率会高于经济增长率。话句话说，长时段历史所展示的贫富差距扩大的趋势是拜资本所赐。 而在今天，资本增值的逻辑在新技术的推动下正在发生明显的变化，这突出表现在投入和产出之间的线性关系正在被打破。在过去的时代，虽然资本本身有着巨大的增值冲动，但增值的过程却要受到一个基本规律的制约，即投入和产出的线性关系（在并非严格的意义上）。 陈志武教授举了个例子说明这种逻辑是什么样的：在腾讯QQ空间里，一顶虚拟帽子的设计可能要几个设计师与程序员花几天时间，而一旦设计好了，虚拟帽子卖一顶一块钱，卖100万顶创收100万元。由于虚拟帽子销售是电子记账收费，每卖一顶并不需要重新制造，所以，腾讯卖一亿顶虚拟帽子跟卖一万顶在成本上几乎没有差别，但收入却天壤之别。 这意味着什么呢？这至少意味着过去多少年来，包括在传统的资本时代所形成的财富逻辑和财富格局会发生根本性变化，某些具有新特质的资本可能会获得无限赢利的前景。而所谓“融资”、“烧钱”的过程，就是建立在对这种前景的预期的基础上。附带说一句，这也许就是近些年经济中出现明显脱实向虚的趋势的一个重要背景。 新的商业逻辑 华为消费者业务CEO余承东在10月20日召开的华为Mate 10系列新品发布会上表示：“手机行业在洗牌，未来全球品牌也就3家，甚至更少都有可能，中国市场也会有很多厂家会消失掉。” 上面的话，也许是在用一种形象的语言告诉我们新经济时代一种冷酷无穷的现实：赢者通吃。 过去的几年，我们经常听到一些成功创业的故事，其中的一些，颇有屌丝逆袭的意味。这样的故事很能鼓舞人心，似乎创意价值无限。但要看到，在大多数创业故事的背后，往往都是残酷的资本比拼。最近一段时间，清华大学校园的周围，摆满了一排排的共享单车，黄的，灰的，淡蓝的。。。。可以说凡是能走路的人行道都被摆上了这样的单车。有时候路过这里，我会想，用的了这么多的单车吗？你只要看看那整整齐齐的阵势，只要看看那鲜有的路人，就知道很多单车根本没人动过。 这就是一种阵势，就是一种比拼，就是一种残酷的博弈。那整齐雄伟的车阵，不禁让人想起陕西出土的兵马俑。我们知道，其结局，也许是非常惨烈的。 这种赢者通吃，不仅仅是表现在同行业中，同时也表现在不同行业之间，而后者在过去的传统经济中是很少发生的。在传统经济时代，见多识广的过来人总是告诫后生，千万不要轻易涉足你不熟悉的领域。然而，在新经济时代，这已经成了老黄历。 前一段时间，马云无人超市的消息满天飞。最近的消息是，刘强东也在做无人超市。马云和刘强东比那些多了多少年超市的老板更懂超市吗？显然不是。但那些由经验丰富者经营的超市很可能在这些陌生闯入者的碾压下消失。接着是加油站。马云在10月初宣布，将在杭州建“无人智能加油站”，并在加油点周边配备便利店。到了10月中旬，京东也宣布京东的品牌将会入驻中国石化旗下2.5万家易捷便利店，消费者可以实现网上订单，下线取货。而中石化也将借助京东的电商模式，进一步对加油站进行智能化改革。注意后面一句。 据有关报道，与传统的加油站相比，“无人智能加油站”有颠覆性区别：从你开车进入加油站——加油——付款——离开，没有一个服务员，更没有一个收银员。不用排队、不用下车、不用拧开油盖，一路畅通无阻。 在现代技术和资本这种魔幻般的摧枯拉朽的力量面前，我们最终所要面对的也许是一种很残酷的现实：赢者通吃，横扫天下。在这种情况下，需要思考的一个问题是：其他的企业，尤其是其中的弱者，生存之路在哪里？ 新的劳动逻辑 这是10月23日出版的《纽约客》杂志的封面。图中，一个满脸胡须的年轻乞丐坐在街上乞讨，身旁的机器人向他手里的杯子里投掷螺丝和螺帽，他身旁的小狗也惊讶和担忧地看着旁边走过的机器狗。这张图片的主题是：“未来，人类将会向机器乞讨”。 赢者通吃，通吃的不仅仅是企业，是竞争对手，同时也包括了普通劳动者。当人们听到“无人超市”、“无人加油站”这样的字眼的时候，感觉到的可能不仅仅是惊奇，同时也包含着颤栗。如果说皮凯蒂在《21世纪资本论》中看到的还仅仅是劳动力的劣势地位，但实际的情形可能要更为糟糕----劳动力资产处于逐步被淘汰的状态。 本世纪初的时候，我曾经写过一篇文章《失业，你这人类自己创造的荒谬》。在这篇文章中我写道：不知道历史上的失业应当如何解释和界定，至少就今天的失业而言，实际上是这样的一种情景：由于人类所创造的种种技术的水平的提高，同时也是由于人类所创造的组织效率，我们事实上只需要整个劳动力中的一部分按现在的工作时间来劳动，就可以使我们人类生存下去了，而且不但能够生存下去，还会生存得很不错。换句话来说，不需要大家都来劳动了，至少不需要大家都来拼命地工作了。如果是在任何其他动物那里，这将带来一种富足而悠闲的生活，我想这是没有疑问的。但在人类这里，却不。在人类这里，把它弄成了一种叫做社会问题的东西，即失业。于是，在物质财富大量涌流的今天，世界各国的政党领袖、政府官员、专家学者乃至普通老百姓，都在为一个问题发愁：如何在不需要那么多劳动的情况下让人们多劳动，也就是扩大就业。 换言之，我们现在可能还缺少一种能够承接技术进步成果的制度安排。未来的路在哪里？也许哲学才能告诉我们。
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  从新经济资本逻辑的角度解释传统经济的资金困境
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  在《新经济体现的是一整套全新的逻辑》一文中，我提出新经济之所以不同于传统经济，是因为其体现了一整套全新的逻辑，其中之一就是一种全新的资本逻辑。 这种全新的资本逻辑，不仅使得资本的增值呈现出一种以前不具有的全新特质，而且搅动了整个资本市场乃至整个经济格局。其中传统经济所面临的资金困境，就是其中的表现之一。 近些年来，人们不断抱怨中国经济脱实向虚，抱怨实体经济（实际是传统的实体经济）不断衰落。而身在实体经济中的人们也不断抱怨，实体经济得不到资金的支持。 这当中固然有多方面的原因，但其中的原因之一，就是我们前面曾讨论过的新经济的资本逻辑。 我们可以首先来看看实体经济尤其是传统实体经济在资本面前所表现出的种种困惑： 一个好端端的项目，就是拿不到钱；而几个年轻人讲的一个故事却拿到了大笔的资金； 一个亏损的行业，人们争先恐后往里投钱，似乎有烧不完的钱；而一个赢利的行业却无钱问津； 从宏观的角度说，央行发了那么多的钱，人们都感觉这个社会的钱多，但就是流不到实体经济中去。 现在很多传统经济中的企业，就犹如煎饼摊的主人一样，眼巴巴看着自己摊前顾客稀少，而另一个地方则被围得水泄不通，但却不知道究竟围的是什么，究竟为什么围在那里。 而所有这一切，都缘于新经济的出现以及前述其中新的资本逻辑的形成。下面我们可以来看看这当中的逻辑链条是怎样的。 先说明一点，对于经济学我是外行，对其文献的了解也有限。资本无限赢利的可能性这个说法，我是从陈志武教授的一篇文章看到的，而且他做了很好的阐述。如果有人没看过前面那篇文章，我把陈教授举的例子再复述一遍：在腾讯QQ空间里，一顶虚拟帽子的设计可能要几个设计师与程序员花几天时间，而一旦设计好了，虚拟帽子卖一顶一块钱，卖100万顶创收100万元。由于虚拟帽子销售是电子记账收费，每卖一顶并不需要重新制造，所以，腾讯卖一亿顶虚拟帽子跟卖一万顶在成本上几乎没有差别，但收入却天壤之别。 也就是说，在新经济中，资本具有了一种超常规赢利甚至无限赢利的前景。尽管这种前景是不确定的，但却提供了一种可能。这就是整个逻辑链条的起点。 相反，传统经济却不具备这一点。即使你能令人信服地证明你传统经济的某个项目可以达到10%的利润率，但这是确定的。在一个变化令人眼花缭乱且浮躁狂热的时代，这对想挣大钱挣快钱的资本来说，显然是没有吸引力的。 正是这种前景，以及对前景的预期，构成了估值的基础。估值实际上就是赢利能力与可能性或风险的函数。有了这样的估值基础，并形成较为系统的估值技术，就有了风险投资包括天使投资这种新的投资形式出现的可能性。 当然，这种投资如果是一个漫长的过程，其吸引力也要大大降低。这样，就需要把这种投资做成一个中间可以进行分割的过程。从天使投资，A轮、B轮、C轮，到上市，这些环节，不仅仅是资本增值的过程，同时也是可以保证其随时能够变现的过程。 在这样的情况下，资本在新的投资领域的积聚，以及传统行业资金的匮乏，就是一个自然的现象了。 在以前，企业的资金紧张与否，融资难易程度如何，在很大程度上取决于货币政策，取决于银根是否宽松。但现在，情况有了很大的不同。这就可以解释，为什么在货币大量超发的背景下，在很多人说中国的钱太多了的背景下，天量的货币就是流不到（传统的）实体经济中去。 当然，你说这当中的原因是多方面的，我也完全同意。但我想强调的是这个新近出现的因素。 每期一图 摄于北京坡峰岭。 python量化交易宏观经济
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  夏普比率高就能带来高回报率吗？告诉你残酷的事实
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  先说说今天市场情绪，能源局公布的原油库存下降大幅超预期 ，油价上涨，但并未带动风险情绪。 标普跌1%，回撤昨日大部分涨幅，中概股继续大跌，$陌陌(MOMO)$ 跌18%。 好的方面是美元走弱，人民币隔夜走强，对稳定国内市场带来一定支撑。 夏普比率，由诺贝尔奖获得者威廉・夏普于1966年最早提出 ，目前已成为国际上用以衡量基金绩效表现最为常用的一个标准化指标。如果夏普指数为正值，说明在衡量期内基金的平均增长率超过了无风险利率，夏普指数越大，说明基金单位风险所获得的风险回报越高。 这位就是夏普爷，像不像漫画里走出来的？夏普爷获得诺贝尔奖并不是因为夏普比率，而是他提出了开山鼻祖般的著名的资本资产定价模型（CAPM）。 其实这才是夺得诺贝尔奖的夏普爷的标准照 ，霸气深邃） 换句话讲，夏普比率表示投资组合每承受一单位风险，会产生多少的超额报酬。 例如某产品夏普比率为2，则表示投资者承担的风险每增长1%，将换来2%的多余收益。 夏普比率告诉我们，投资时也要比较风险，尽可能用科学的方法以冒小风险来换大回报。 所以说，投资者应该成熟起来，尽量避免一些不值得冒的风险。 投资组合可以通过Sharpe Ratio来衡量出风险和回报比例。 夏普比率的计算公式是： Sharp Ratio = [ E ( Rp ) - Rf ] / σp 其中：E ( Rp ) 表示投资组合预期报酬率；Rf表示无风险利率；σp表示投资组合的标准差。 是不是夏普比率越高，就说明投资组合越佳呢？残酷现实告诉我们并不是。 一个策略有可能有很高的夏普比率，可以在很长的时间段内稳定地产生收益。然而，当黑天鹅事件爆发时，策略会产生严重亏损。 最经典例子便是LTCM长期资本管理公司教科书般倒在了黑天鹅面前。 撩叔更喜欢什么样的投资策略呢？平时不怎么挣钱，但是当有黑天鹅事件来，能够赚大钱的策略。 黑天鹅事件，我们见得都不少了吧？ 再来比较一下，这两个策略，从夏普比率角度来看，到底哪个更胜一筹呢？ 上面一个策略1夏普比率为1.83， 下面一个策略2为0.55。好比下注，同样下注1元，策略1可以有1.83元回报，策略2只有0.55元回报。 哪个策略好，高下立见 作者：撩金融 链接：https://xueqiu.com/4862958581/68649051 来源：雪球 量化交易技术
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  为什么高净值人群会投“契约型”私募基金？
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  依照组织形式，私募基金可分为公司式、契约式、虚拟式、组合式、有限合伙制、信托制六种。 自2014年10月15日，国内首只契约型私募基金发布以来，契约型私募基金已有两年多的发展历程。相对于其他形式，契约式私募基金在合格投资者人数、操作灵活度、税收等方面有很大优势。 当别人为你推荐契约型私募基金时，你至少要清楚私募君所列的以下内容。 “契约型”私募基金：证监会监管下的信托 契约制私募基金其实就是一种信托式私募基金，属于代理投资制度的基本范畴。资金管理人、基金托管人和基金持有人之间根据信托契约确立相互之间的权利和义务关系，并通过发行收益凭证来募集基金。 提到契约型基金，非业内人士可能会感觉有些陌生，其实它与信托的基本原理相似。信托的监管方是银监会；契约型基金的监管方是证券基金业协会，而证券基金业协会是受证监会监督和指导。因此业内有一种通俗的说法，契约型基金：证监会监管下的信托。 这种私募基金主要是根据《信托法》的有关规定界定各方的权益，与公募基金相比，此类信托投资的份额较大，通常为100万起。 契约基金与信托一样具有比较完善的法律、法规基础，主要受《证券投资基金法》、《私募投资基金监督管理暂行办法》和《私募投资基金管理人登记和基金备案办法》约束。其产品构架和信托一样施行委托人、受托人、托管人三方分离。 “契约型”私募基金发展现状 《证券投资基金法》第3条规定，基金管理人、基金托管人与基金份额持有人拥有的权利和义务，按照本法在基金合同中的约定。这就为非公开发行证券投资基金以契约为法律载体提供了有力的法律依据。 　　2014年8月21日，证监会正式发布《私募投资基金监督管理暂行办法》扩大了私募基金的范围，把证券类投资基金、非证券类投资基金（指以股权和其它不在交易所流通的非标准财产为投资对象的私募投资基金）纳入私募投资基金的范围，使之适用“契约式”基金形式。 《暂行办法》对《基金法》和《登记备案办法》进行了框架性的梳理和疑难点补充，使契约式私募基金的投资运作有了更明确的法律依据，堪称开启了契约式私募基金的新纪元。 目前，国内股权众筹平台相对较为倾向选择有限合伙作为投资实体，但有限合伙的高速发展也催生了诸多乱象。 长期处于监管真空下的有限合伙已经开始面临诸多限制，而且这种限制还会越来越严格，但要规范监管不可能一蹴而就，需要一段时间去消化这些问题，这也意味着，在现阶段设立、运行新的有限合伙将会面临很多不确定性，再加上有限合伙在设立、管理、变更和注销等各个环节的成本较高，因此，自2014年8月21日证监会出台《私募投资基金监督管理暂行办法》后，契约型投资模式逐渐成为业内人士关注的焦点。 实际上，契约型投资模式并不是一个新生事物，《证券投资基金法》调整下的公募基金便是依据契约方式组建，占据着私募投资基金大半壁江山的信托计划、基金公司资管计划、券商资管计划也是如此；而有限合伙仅在PE投资基金和嵌套型投资基金中比较常见。 因此，契约型投资模式才是各类基金的常态形式，而公司和合伙企业反倒是基金的一种特别形式。 “契约型”私募基金的优势 契约型私募基金的募集范围更加广泛 按照基金业协会对私募基金登记备案的相关规定，私募基金合格投资者数量不得超过200人，并且有限合伙制私募基金人数上限为50人。所以相比之下，契约制私募基金无论在募集范围还是在募集难度方面都占据优势。 *契约型私募基金与合伙制、公司制私募基金比较图 契约制私募基金运作专业，并且成本更低 不同于有限合伙制等形式，契约制私募基金不需要注册专门的有限合伙企业或者投资公司，也不需要占用动产、不动产、人员等资源。此外，契约制私募基金一般采用类似承包的方式给经营者和保管者支付一笔固定的年度管理费，即使在运作过程中经营者和管理者的年度管理费出现超支情况，投资者也不需要额外进行支付，有效降低了相关成本。 契约制私募基金决策效率更高 根据私募基金管理人和投资人签订的契约框架，投资人一旦将信托财产委托给管理公司后，便丧失了所有的支配权和发言权，后期经营与运作全权由管理公司负责。因此契约私募基金的决策权只落在管理人层面，决策更加的高效。 契约制私募基金能够避免双重征税 契约私募基金丧失法人资格，因此不被认为是纳税主体，由此可以规避双重纳税问题。受益人只需收益分配环节自行申报、缴纳所得税。 契约制私募基金的退出机制更加灵活，流动性更强 契约制私募基金的组织形式十分灵活便捷，而投资者和管理者订立的契约也可以满足不同的客户群体。同时在法律框架内，信托契约能够自由进行各种约定。由于集合信托的不同委托人之间不存在制约关系，某些委托人的约定变动并不会影响契约私募基金存续的有效性，因此可以用专门的条款来约定投资人的退出方式。 契约制私募基金的资金安全性更高 契约制私募基金可以在契约框架中设定委托人、受托人与托管人三方分离的制度，利用三方的相互约束来保证资金的安全性。即委托人必须按照契约文件的约定才能对资金发出运用指令，否则投管人有权拒绝该调动指令；托管人如果没有受托人的专门指令，也无权动用资金。此外，还可以通过设置检查人，专门负责监督和制约私募基金的管理运用。 如何规避“契约型”私募基金投资风险？ 虽然“契约型”私募基金有诸多优势，但是，投资者在选择此类基金时，也一定要擦亮双眼，仔细甄别。以免遭遇意外风险。 1、仔细看合同，了解资金流向 托管方会先对合同和相关基金产品进行审核，随后再按照基金合同的约定及相关要求，办理清算、交割事宜。因此，合同上必须且一定要写清资金划拨去向，而这也是投资者了解自己资金流向的最好渠道。 2、托官方是否具备托管资质 基金托管人，并不是随便哪个机构或企业就可以担任的，必须是有托管资质的银行和券商。所以各位投资者在知道产品托管方的情况下，应对其是否具备相关资质进行了解。 3、通过正规机构购买产品 投资者在购买产品前，要到基金业协会网站上查询相关私募机构是否有申请牌照和备案，确保机构的可靠性。 量化交易科技版块
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  假量化交易策略如何识别？
  • wdg  

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  有句话说得非常好：量化交易重在思想，而不在用何种交易平台。但是如果量化平台中有过多的 “ 黑盒子 ” 、或者限制过多细节，那也就意味着其已经失去本身的意义。 毫无疑问，在量化语言中，Python/C++ 有着举足轻重的地位。它既能快速开发，又不失灵活。如果你还在用由 EasyLanguage 作为开发语言的量化平台。说明你还停留在上个世纪。如果你不以为然，说明你还没被这类 “ 黑盒子 ” 坑过。 NO：01 很巧，这个月初，一个偶然的机会，参加了一个本地的宽客聚会。本着开阔思路的目的，兴致勃勃冲了进去，里面的情况似这样的： 主讲者全程无私分享了他在 TC 软件上回测的 45°角的绩效报告，泛泛而谈了1个多小时。以为有所收获，结果听了半天，居然是个广&#$*%*告。如同下图，跟那些卖策略的文章一样，你有没有想过，这种近乎完美的曲线是怎么来的？ 今天我就用最普通的策略，来教你怎么做成这种曲线。如果你能深刻理解这篇内容，你就学会了如何来甄别量化投资策略的好坏。 NO：01 在讲之前，我们先来了解一些概念。在统计学中，如果我们要确认某种规律，并确保该规律具有统计意义，那么，我们就需要计算这个规律的 T 值和 P 值。 如果 T 值为 2 左右，那么其对应的 P 值就为 0.05 左右。换句话说，该统计结果有效的概率为 95% 。这也意味着，在这种情况下得到的统计结果，有 5% 的概率有可能假象。这个标准，我们称为 “ 2 倍标准差 ” 。 有时候，在一些精确度要求比较高的实验中， “ 2 倍标准差 ” 的误差率未免太高，因此需要提高确认结果的门槛，把这个标准提升到 3 倍，甚至 5 倍标准差。如下图： 从图中，我们可以看到，如果 T 值越大，P 值越小，产生的结果误差率就越小。如果 T 值是 5 倍的标准差，那么该结果的有效率为 99.999%。因此，标准差倍数越高，T值越高，统计结果就越可信。 NO：01 早在上个世纪 60 年代，物理学家们就从理论中提出了 “ 希格斯玻色子 ” 存在的可能性。并且在2010年，物理学家们就已经发现了希格斯玻色字，但当时的发现仅仅是3倍的标准差，因此没有认可。直到 2013 年，其发现的可靠性达到了5倍标准差时，才真正确认该粒子确实存在。 那么，为什么 2 倍标准差与 5 倍标准差相差这么大？答案是，理论上希格斯玻色字会在约每 10 亿次碰撞中产生一次。如果偶尔出现一次并不能证明该粒子确实存在，因此为了证明该粒子存在，就需要上千万亿次的碰撞。 在任何实验中，结果都有运气的成分。因此也可能会导致虚假的结果。重复实验的次数越多，偶然碰到假象的概率就越高。这也就是为什么要把检验标准提高到5倍标准差的原因。 但是，在金融研究行业 5 倍标准差这个规则，并没有被采纳。目前绝大多数金融量化研究，都是以 2 倍标准差作为检验结果的标准，甚至都没有用标准差，这就导致很多金融研究得出的结论并不一定经得起推敲。 NO：01 如果一家基金向投资者呈现出下图左边那张回测绩效，相信绝大多数投资者都会眼前一亮。该投资策略有非常稳健的表现，而且几乎没有大幅度回撤。 且慢，如右图所示，真实的情况就在里面。原来左边的回测曲线只是众多回测中表现最好的一只而已。也就是说在左边那个回测中，背后还有众多表现更差的情况。显而易见，未来的投资回报不可能会重复下去。 这个简单的例子，告诉我们：再烂的策略，只要样本量足够大，也能产生出 “ 以假乱真的 ” 绩效报告。 NO：01 华尔街流行着这样一个笑话：假设市场上有1000只参与投资的猴子，第一年，淘汰500只输给大盘的猴子。 第二年再淘汰一半，剩下250只猴子。 等到第三年末，剩下125只猴子。 … 到了第九年，还剩下最后一个猴子。然后你看啊看，左看看右看看就觉得眼熟。最后看到财经杂志封面一下子想起来， “ 噢，这不就是巴菲特吗！” 当然这只是一个笑话，而我想表达的意思是：如果有1000个基金经理，那么在10年后，大约有10个基金经理会连续10年跑赢大盘战胜市场。但这完全是随机和运气决定的，和基金经理们的技能一点关系都没有。 NO：01 回到我们的话题，做一个45°的回测曲线 ~ 由上面的理论，我们可以这样做： 首先，打开TC软件（任何一个量化软件都可以），然后在国内商品期货50个品种中，剔除农产品，不要问为什么，懂得自然懂。然后根据成交量排名，保留前75%的品种，算下来大概20多个品种左右。 接下来，每个品种固定一个时间周期建一个图表，如果你的电脑够配置不是太差，你可以各建十个周期，分别是：5分钟、10分钟、15分钟、30分钟、45分钟、60分钟、2小时、3小时、4小时、日线，并且把每个时间周期保存成一个工作区，并且所有的图表加载一个优化过的策略。如下图的例子（只是一个工作区），就像这样： OK，一切就绪…Duang~ 一个近乎完美的回测就这么成了。而且无论你怎么变换周期，回测曲线始终都是45°向上。 NO：01 我始终相信「知者不言，言者不知」，太阳底下没有新鲜事。我的本意并非教你怎么去伪造，而是提醒你：绝大部分在网上发表，或者向投资者兜售的量化交易策略，都可能是骗人的假货。 研究是量化交易的核心，最好的宽客获得成功很大程度得益于精心设计的、缜密的和从不懈怠的研究。一个还没有被反例驳斥为不正确的理论，只能暂时认为是正确的。 如果你有幸看到这篇文章，希望你可以从中学到一些有用的知识，提高自己的警惕程度，不要轻易堕入虚假的策略陷阱。
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  开不动的印钞机，被绑架的国运！（深度好文）
  • wdg  

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  2017，开不动的印钞机 我们从这样一组数据开始本文：2013年初，我大中国央行“对其它存款性公司债权”（央行借给商业银行的债）规模为1.45万亿。当年6月，钱荒发作，各商业银行的现金流濒临断裂，全社会陷入恐慌。央行紧急启动“SLF”、“MLF”等方式，直接借钱给商业银行，补充商业银行的现金流。至2014年底，央行对其它存款性公司债权的规模为2.50万亿，2015年底为2.66万亿。这两年央行在借钱给商业银行的问题上，算得上极尽克制，两年时间加起来也就是借了1.21万亿出去。然而到2016年底，该数据暴增到8.47万亿，较2015年底暴增了5.81万亿，增幅高达218%。 到2017年，这种令人震惊的增幅突然就停止了。6月底的数据为8.59万亿，较2016年底仅仅微弱上升了1200亿，增幅只剩下可怜的1.4%。看起来，商业银行已经不再需要找央行借钱了似的。 我们必须知道的是，央行借钱给商业银行，乃是2013年以后，我大中国最重要的金融现象，没有之一。2014和2015年央行借钱给商业银行的规模偏小的结果，是全中国的房地产市场都陷入萎缩，于是我大中国政府被迫在2015年底启动“地产去库存”运动，并敞开央行的大门，让各商业银行想借多少就借多少。这就是2016年央行对各商业银行的债权规模剧增的原因。然而，2017年，这一切都戛然而止，商业银行竟然突然停止向央行借钱了。在这种现象的背后，一定有着非常深刻的经济学上的原因。而将这个原因挖掘出来，一定能让我们更加清晰的理解未来之路。这，就是本文的核心目的。 ——是以为序 【一】以债为锚 一直到1971年，人类才正式放弃以贵金属作为纸币发行之锚的做法，从这个时候开始，人类进行了以债为锚发行纸币的新时代。要理解这一点，我们必须回头，重新认识货币的历史。 首先我们要重新认识一位伟大的历史人物：伊萨克·牛顿，人类历史上神一样的科学家，鲜为人知的是，牛顿同时也是一位神一样的经济学家。他担任英国铸币厂长长达30年，并建立起一套完善的货币发行体系。牛顿之后，人类才真正理解了货币，解决了国际贸易中不同种类的货币如何相互兑换的问题，英国也因此获得了巨大的国际竞争优势，成长为真正的“日不落帝国”。 1696年，时年53岁的牛顿接受其当时的英国财政大臣，也是他学生的推荐，担任英国铸币厂的皇家监理，3年后正式接任厂长，此后牛顿长期担任铸币厂长一职，直至1727年去世。在牛顿接任铸币厂长的时候，大航海时代已经到了尾声，海洋的神秘面纱已经被揭开，通往各大陆的航道都已成熟。大英帝国内部已经正式建立起君主立宪制，外部则刚刚结束与法国之间的大同盟战争，举国上下正是朝气蓬发，试图向全世界扩张，拓展殖民地。而这个时候，制约英国脚步的最大问题，就是货币。 在那个时代，人类依然处于贵金属货币时代，以贵金属打造的金银币是最为流行的货币。英国当时面临的问题，其实是当时欧洲各主要国家普遍遇到的问题：金银币的铸造标准问题。最基本的问题有两个：第一，一个标准贵金属币上标注的数值，是货币单位还是重量单位？比如标注为10便士，还是10克？第二，如果标注为货币单位，那么该贵金属币是否应该足值，也就是标注为10便士的金币，其中必须含有相当于10便士的金子？当然了，这两个问题其实是一个问题：贵金属币是否必须足值？ 牛顿以其科学界崇高的威望压制住了争议，坚持以货币单位为贵金属币的标注单位，这算是解决了第一个问题。到1717年，在牛顿的建议下，英国议会通过决议，确定了黄金与贵金属币的兑换比例：每盎司（纯度0.9）黄金=面值为3英镑17先令10便士的贵金属币，英国政府官方承诺兑换。这是人类历史上第一次，由政府出面，对货币币值与黄金重量之间的兑换关系作出正式承诺。事实上，这就意味着自此之后，英国的贵金属币可以不足值，一个面值10便士的贵金属币中，可以只含有价值7便士的金子，然而英国政府的官方兑换承诺，给予了这枚不足值的金币以足够的信用，让它可以作为完完整整的10便士使用。大家对英国政府有信心，当然就对英国政府发行的金币有信心。反过来，所有使用英国金币的人，无论他在世界的哪个角落，为了确保自己手上的金币的购买力，他都会主动维护英国政府的利益。就这样，英国逐步获得了全世界的支持，四十年后，原本在欧洲一直处于边缘地位的英国终于崛起，彻底击败了西班牙和法国，成为独一无二的海上霸主。此后日不落英国在各殖民地效仿金币的发行机制，发行纸币，承诺可以凭借纸币兑换等面值的金币。这些纸币在殖民地流通，促进了国际贸易的蓬勃开展。 到了这个时候，英国的货币发行体系分成了两个圈层。在英国内部，政府以足额兑换的承诺，依靠7成的黄金储备就能发行10成的金币；在外部殖民地，则以承诺兑换金币为基础大量发行纸币。英国政府的信用，成为了货币发行的根基。将政府信用与货币发行相捆绑，这恰恰是牛顿爵士在经济学领域做出的突破性贡献。在老蛮我看来，这种贡献对人类社会的意义，不比发现万有引力定律来得小。 有了英国政府进行信用背书，英国本土的金币加上殖民地的纸币英镑，乃是人类历史上最早的国际货币，它的使用一直持续到1930年代的全球经济大萧条时期，英国政府财政濒临崩溃，已经无力再承担国际货币的责任，对于世界各地拿着纸币英镑过来兑换金子的要求，英国政府已经无法承受，于是只能在1931年取消兑换承诺。全世界突然就丧失了能够支持国际贸易并能为所有人接受的国际货币，全球经济雪上加霜，并终于带来了第二次世界大战。 二战之后，美国成长为新的全球霸主，对于当时缺乏国际货币因此难以开展国际贸易的问题，除了美国，其它国家根本就解决不了。好在这个时候美国也出了一位真正的经济学大神，哈里·怀特，近代史上充满了争议的传奇人物，此人乃是当代国际经济秩序的制定者，布雷顿森林体系之父，在人类经济制度史上，唯一可以与牛顿相媲美的神。 1944年，在美国新罕布什尔州布雷顿森林召开联合国国际金融会议，讨论如何解决缺乏国际货币的问题以及如何建立新的国际秩序的问题，时任美国财政部助理部长的哈里怀特说服了其他与会代表，以美元作为国际货币，组建国际货币基金组织和国际复兴开发银行（即世界银行）。同时，在怀特的推动下，美国政府向全世界承诺，1盎司黄金=35美元，美国政府以国家信用担保兑换。 （布雷顿森林会议上现场的美国代表团，后排左一为卡特。） 到1946年，国际货币基金组织和国际复兴开发银行在华盛顿正式开始营业，这在事实上宣告了“布雷顿森林体系”的正式确立。它们的章程规定，每个国家的货币币值都必须使用黄金或与黄金等价的美元来表示，并且未经批准不得修改。这就在事实上确立了美元=黄金的信用关系。1947年，在布雷顿森林体系的基础上，美欧各主要国家达成《关税总协定》，确定成员国之间放弃贸易壁垒，以美元为媒介进行交易。1948年，美国启动“马歇尔计划”，直接向欧洲各国投资，复建其被打成废墟的工业体系，振兴欧洲各国经济。如此三管齐下的结果，就是美元自此成长为国际货币，具有了黄金般的信用，为世人所普遍接受。这一系列的举措，统统都是在落实哈里怀特的经济计划。 然而哈里怀特本人在1946年国际货币基金组织正式开始营业后，就陷入了一堆莫名其妙的苏联间谍指控。他很快就退出政坛，为了应付责难心力交瘁，在1948年就黯然辞世。人类自此失去了最后的经济学大神，对于美元作为国际货币而可能引发的各种问题，再也没有人能进行系统的思考和总结。 在这里顺便说一句，当时的中华民国曾经是国际货币基金组织、世界银行和关税总协定的创始国，可惜的是，新中国建国之后向苏联靠拢，并立刻就退出了这三大组织。此后，到1980年中国才重新加入国际货币基金组织和世界银行，到2001年才重新加入关税总协定。为了恢复这三个组织的席位，加入到新的经济秩序之中，新中国经受了重重考验和磨难，不过这都是后话。 布雷顿森林体系的本质，是以美国的国家信用为美元的购买力进行担保，美国官方承诺美元可以按固定利率兑换黄金，这种做法与当年英国的牛顿爵士如出一辙。甚至，只要美国的国家信用还在，有没有黄金可以兑换，都不是问题。英国在1931年取消英镑兑换黄金的承诺，英镑立刻就丧失国际货币资格的原因，在于当时的英国内忧外患，各殖民地纷纷在闹独立，英国的经济本身遭受重创，国家信用岌岌可危，英国无法再为其货币的购买力进行信用背书。然而美国不一样。1971年美国尼克松总统迫于兑换压力，同样取消了美元兑换黄金的官方承诺，但是当时的美国依然是世界第一大国，具有不可挑战的经济和军事领导地位，其国家信用坚不可摧，因此美元作为世界货币的地位完全没有受到影响，建立在布雷顿森林体系之下的国际货币组织、世界银行和关贸总协定依然在平稳运行。经济学界鬼哭狼嚎的所谓布雷顿森林体系在1971年后就陷入崩溃的说法，基本上就是瞎扯淡。从这一点上看，全世界的主流经济学家，在大神怀特去世之后，就只剩下一帮白痴。 我们今天回头来看，无论是大英帝国的“金本位”制度，还是布雷顿森林体系早期的“美元锚定黄金”制度，它们真正能够生效的机制，都是国家信用。货币，就相当于是政府发行的信用债！朝气勃发勇于进取的帝国精神，才是英镑真正的信用之源，而不是英国皇家国库的那点子库存黄金。一旦1930 年代英国丧失进取心，变成整天追忆往昔荣耀的破落户，英镑立刻就随之丧失了国际货币的地位。英国本身让人丧失了信心，英镑才随之被世人抛弃。而美国之所以能在1971年取消美元锚定黄金的制度之后，依然维持着美元的国际货币地位，唯一的原因，就在于美国依然强大，依然富有强烈的进取精神。它依然是全世界尖端科技的带领者，流行文化的传播者，它的士兵训练有素身经百战，在最短的时间内能出现在世界的每一个角落。在这样的情况下，黄金这种不知所谓并且几乎没有工业价值的玩意儿，终于退出了人类的货币价值体系。直接将纸币的币值锚定在国家信用之上，国家信用的强弱，直接决定纸币的购买力大小，这才是人类的正途，也是纸币的终极归宿。 在确立了以美国的国家信用作为美元之锚后，美元成为了真正的世界货币，并最终成为全世界的发展基石，全球经济因此得到了持续发展，人类进入了经济发展的黄金岁月。1950年全球GDP规模只有1万亿美元，到1970年超过了3万亿。1950年全球跨国商品贸易规模只有600亿美元，到1970年已经超过5000亿美元。1971年美元与黄金脱钩，对世界经济的发展毫无阻碍。到1980年，全球GDP总规模就超过11万亿美元，跨国商品贸易总额达到3.6万亿美元。在这种背景下，1981年上任的美国总统里根顺理成章的走出了下一步：以债为锚。里根政府大规模发行国债，并由美联储直接认购，政府手里有了钱，就可以进行各种直接投资和采购。这当然就是以发债的形式，将美国的国家信用直接变现为美元了。1981年里根刚刚上任时美国的国债规模是9979亿美元，到1989年里根离任，美国的国债规模上升到了28574亿美元，增加了近两倍。财大气粗的美国政府因此可以大规模的加强军备，搞星球大战计划，拖着苏联进行军备竞赛，将苏联政府拖得苦不堪言。同时，刚刚启动改革开放的中国脱离社会主义阵营，投向美国，积极争取美国投资。苏联内外交困，到1991年就黯然解体。美国一家独大的世界格局就此形成。全世界都被捆绑在了“美元”的战车之上，捆绑在了美国的国家信用，也就是美国国债之上。 然而，接下来我们必须进一步追问的是：以国家信用为锚，以信用债的形式发行货币的制度，始于1717年牛顿爵士的建议，并先后催生了大英日不落帝国和美利坚共和国这两个超级大国。以债为锚的货币信用设定，乃是人类社会至今为止，最基础的金融设定。我们今天所有的财富，所有的产业经济，所有的科技文化成果，都建立在这个基础设定之上。然而，这个设定是无限的吗？它可以永恒的持续下去吗？到今时今日，人类跨入2017年，这种以债为锚的设定，已经持续了整整300年，它到达终点了吗？如果这种基础设定轰然崩塌，整个人类社会，将要遭遇什么样的噩梦？ 【二】 卅年风雨 一般而言，各国央行主要是通过三种形式发行基础货币：第一，向商业银行提供借款，第二，以人民币兑换各经济主体挣回来的外汇，第三，向政府或各国字号单位提供借款。这三种方式发行的基础货币之和，再加上其它一点零零碎碎的资产，就是央行的总资产。从这个意义上来说，央行总资产，与基础货币发行量，是基本等同的。对美国这样的国际货币发行国来说，正如我们在第一章所讲述的，第三种方式是最主要的货币发行方式，比如2011年，美联储29300亿美元的总资产中，持有美国政府各类债券26224亿，占总资产的比值达到89.5%。到2017年7月，美联储总资产45120亿，其中持有美国政府各类债券42423亿，占比94.0%。这其实就是美国以政府债形式发行基础货币，美国政府的信用，就等于美元的信用，两者之间是相互绑定的。 而我大中国这样的国家，则主要是通过前两种方式发行基础货币，第三种方式事实上使用得很少。以2016年为例，我大中国央行总资产343712亿，其中外汇占款（也就是历年兑换外汇而印出来的人民币总额）219425亿，占比63.8%；对商业银行借款84739亿，占比24.7%。两者合计达到了88.5%。至于向中央政府的借款，总额只有15274亿，占央行总资产的比值只有4.4%。我大中国政府事实上无法提供足够的信用，用于货币发行。基于这样的判断，我们来认真的梳理一下，从1986年至今，央行总资产中的外汇占款以及对商业银行债权的数据演变，看看在这三十年里，我大中国在货币发行领域到底经历了什么的惊心动魄的故事。 1986年，改革开放初期，我大中国的央行总资产3345亿，其中外汇占款38亿，占比仅1.1%；而对商业银行的借款规模高达2682亿，占比高达80.2%。可见，在这个时候，我大中国的印钞方式，主要就是央行向各大商业银行提供借款。 但是，请注意这个但是：我大中国的商业银行与欧美国家不同。我大中国的商业银行基本上都是国有银行，央行向商业银行的借款，基本上都提供给了中农工建交这五大行。事实上，这五大行的信用，都是政府信用、国家信用，也就是说，1986年我大中国央行向商业银行提供的2682亿的名义上的借款背后，是由政府进行最终的信用背书。也就是说，整个1980年代，我大中国都是依靠自己的政府信用在发行货币。按某些经济学家津津乐道的说法，这就是所谓的主权货币，不依赖美元加持就能独立获得信用的货币。然而事实是：这个所谓的主权货币是虚假的，根本经不起任何考验。 1986年美元兑人民币的中国官方汇率是3.45，但是黑市汇率一直都在8到10之间浮动。我大中国政府试图以低廉的官方汇率吸纳外资，自己来占便宜，算盘确实打得很好。但是外国人都不傻，除了一些爱国港资企业，以及少数几家基于政治目的欧美日企业，比如可口可乐和丰田之外，基本上就没有外资企业上这个当，根本就不愿意在中国大规模投资，也不愿意敞开了跟中国做生意。1980年代的改革开放之路，其实走得极为艰难。我大中国要坚持主权货币的道路，守住3.45的汇率，代价就是经济根本发展不起来。在外贸数据上，整个1980年代，有8年都是逆差状态，单1986年的贸易逆差就有120亿美元。这种持续的外贸逆差情况，当然无法守住外汇储备，由爱国港商投资带来的外汇储备很快就见了底。1983年的外汇储备数据为89亿美元，算是80年代的峰值，到1986年已经下降到21亿美元的谷底，1989年也就是勉强恢复到56亿美元。就这么磕磕碰碰的发展到1990年代初，不光是美元有黑市，在价格双轨制之下，全国范围内，几乎所有商品都有黑市， 这已经是经济失控的征象了。人民币信用根本得不到老百姓的信任，官方无法再为任何商品制定价格，老百姓也习惯了不使用官方价格去购买商品。这种局面如果持续下去的话，那真是万劫不复。 想要平抑物价，恢复人民币的购买力，唯一的办法，就是人民币持续的贬值，以吸引外商投资，促进商品出口，增加外汇储备，以美元的信用，来为自身信用已经崩塌的人民币进行加持。指望我大中国政府打着商业银行借款的旗号为货币发行提供终极信用，这已经是不现实的事。在数据上，1990年的官方汇率是3.78，到1993贬到5.76，然而这种贬值幅度跟黑市上的汇率相比依然不够看，到1993年，中国经济终于走到了崩塌边缘，当年度消费物价涨幅高达15%，1994年物价涨幅24%，1995年依然高达17%。经历过这三年物价疯涨的国人至今回忆起这三年来都心有余悸。在这样的生死关头下，再羞答答的试图守住汇率没有任何意义。1994年人民币汇率因此跳贬到了8.62。 在这种持续并且剧烈的货币贬值的刺激之下，我大中国终于迎来了真正的大规模的外商投资，外贸终于恢复顺差，外汇储备量开始上升。1990年我大中国实际利用外资额为103亿美元，到97年，利用外资达到90年代的峰值，644亿美元。在外贸收据方面，1990年代只有1年是逆差状态，其它9年都是顺差，1990年的外贸顺差只有87亿美元，到了1998年，顺差规模达到90年代峰值，435亿美元。在外资持续加大流入的背景下，我大中国的外汇储备迅速提升，1990年的外汇储备规模仅111亿美元，到1999年已经上升到1547亿美元，上涨了足足13倍！ 汹涌而至的外资拯救了中国经济。1990年外汇占款占央行总资产的比值仅8.2%，到1999年已经上升到了39.8%。而对商业银行借款占央行总资产的比值，则从1990年的70.1%下降到1999年的43.5%。这意味着到90年代末期的时候，人民币信用，已经是由美元和中国的国家信用共同支撑的了，两边基本上平分秋色。 然而这个时候中国经济遭遇到一次真正的债务危机。在放开人民币汇率，真正打开国门迎进外资，并随之真正扩大外贸规模之后，国人惊讶的发现，原来除了国企生产的傻大黑粗的产品之外，世界上竟然还有那么多精美耐用的商品，于是纷纷弃国货不用。国企长期积累的技术落后效率低下的问题在90年代中后期逐步爆发了出来，并因此丢失了市场。麻烦在于，国企身上统统背负着沉重的银行债务，现在国企的产品卖不出去，现金流纷纷断裂，当然就是还不起债。这算是中国历史上第一次真正的债务危机。中国政府迫于无奈，只能通过央行不停的直接向各国有企业输血，也就是直接凭空印钱。体现在数据上，就是从1998年到2002年，外汇占款占央行总资产的比值在40%左右浮动，而对商业银行的借款，倒是从40%一直下降到了不足20%。如此下降的结果，外汇占款与对商业银行借款合计占比，在2002年竟然跌到了62.8%！这意味着有近4成的钱，乃是央行印出来凭空借给了各国企去吊命。我这里给几个这样性质的央行资产分项数据，首先是“央行对其它金融机构债权”项数据。这笔钱事实上就是央行借给各种信托机构，让它们再拿给国企花的。1999年央行对其它金融机构的债权规模为3833亿，到2002年上升到7240亿。再比如，2002年央行的资产负债表里突然冒出来一个“其它资产”，规模不小，年底的数据为5266亿。这笔钱当然也是拿去给国企救命的。5266+7240=12506，占当年度央行总资产的比值达到24.5%。总而言之，2002年是中国经济在改革开放之后经济最危险的年份，一个不小心，债务链条就彻底崩断了。 所幸天佑中华。2001年底我大中国加入世贸，算是彻底打开国门，并完全放弃了主权货币地位。我们也不再坚持国企的全面领导地位，除了金融、矿产、通讯和运输领域外，其它竞争性领域的国企基本上都被卖掉了。国企员工统统下岗，让他们去外企和民企寻找生路。甚至我们也不再坚持商业银行必须100%国有的政策，五大行纷纷选择在国外上市，我大中国政府逐步放弃了与商业银行直接捆绑的固有理念。 在这种背景下，外资更加汹涌的进入中国，投资到基础制造业领域，中国在新世纪的前十年就成长为真正的世界工厂，生产了全世界超过20%的基础消费品。外资的涌入解救了中国，资金链濒临崩塌的央行获得了庞大的外汇输入，就此变得财大气粗。在数据上，外汇占款占央行总资产的比值迅速提升，到2013年达到峰值的83.3%。而央行对商业银行的借款则迅速下降，2009年下降到谷底的3.1%，2013年也只不过是4.1%而已。至于外汇储备数据，2013年为38213亿美元。这个时候，人民币获得了美元的完全信用加持，牛气冲天，汇率不断升值，到2013年达到6.19。中国经济看起来形势一片大好。这个时候，如果我们再提起90年代初期的通货膨胀和2000年代初期的债务危机，简直没人会相信。 中国人到这个时候，也才过了不到十年的好日子，就把之前遭遇到的磨难忘了个一干二净。全国人民雄心勃勃，要在10年之内实现人民币的国际化，把美元打倒在地再踏上一万只脚。在这个时候，我们完全忘记了，这个国家在经济上所取得的所有成就，都建立在逐步放弃我们的主权货币体系之上，建立在彻底并入美元体系之上，建立在美国的国家信用之上！直接说吧：美元，已经成为人民币的信用根基。一旦整个趋势逆转，中国经济被排挤出美元体系，那么，我们现在的整个货币体系，都将要遭遇直接的冲击。三十年风风雨雨，历尽艰辛，中华民族的苦难岁月，算是熬到头了吗？现在时间到了2013年，在前方等到我们的，到底是什么呢？ 【三】 极限杠杆 在讲述2013年后的故事之前，我们先来学习一个简单的概念：货币乘数。各经济主体将外汇兑换为人民币之后，总是会存在商业银行。商业银行本身也能得到央行的借款。这两笔钱，就构成了商业银行的原始存款，也就是基础货币。商业银行会将这些钱拿出去放贷。每10块钱的存款，商业银行会留下至少2块5作为准备金，贷出去7块5毛钱。获得贷款的经营者，事实上又会将这笔贷款存回银行，于是商业银行又拿着这7块5中的5块钱出去放贷。如此反复循环的结果，就是存款规模被放大了。以这个被放大之后的资金总规模，除以央行总资产（即基础货币量），得到的结果，就是货币乘数。 在这里，我们很有必要梳理一下，从1990年代至今，我大中国的货币乘数演变史。 1990年到2001年，我大中国经历了一次货币乘数逐渐提升的过程，到2001年达到当时的峰值3.72。这个时候我们必须重新回忆起第二章的内容，在当时的中国，发生了第一次债务危机。银行借给国有企业太多的贷款，根本收不回来，债务炸弹接近爆灭。人民币差点就失去信用支撑，掉入万劫不复的深渊。幸亏到了年底我国加入了世贸组织，汹涌而至的外资解救了中国经济，给了濒临崩塌的人民币以信用加持，中国经济开始好转。 2001年之后伴随着经济逐步复苏，我国的货币乘数逐渐下降，到2008年下降到了最低值2.29。这个时刻我大中国其实并没有什么太大的金融负担，日子也好过得很，算是中国经济发展中最黄金的岁月。然而一场席卷全球的金融海啸改变了一切。当时美国的金融机构大肆借钱给穷人买房，甚至连首付的概念都没有，全部购房款都是借的。到2008年的时候，穷人终于普遍还不起钱了，于是债务炸弹爆发，整条借贷链上的金融机构一个接一个的倒闭。美国整个金融系统都在回收资金，以确保生存。美联储推出了大规模的QE计划，也就是大规模印钱，向金融系统补充流动性，但依然不够应付灾难。在这个时刻，我大中国面临着终极拷问：如果美元就此大规模回流怎么办？人民币岂不是就丧失信用支撑了吗？我国对此作出的回答是：自己印。四万亿借款投资计划横空出世，央行开始提高向商业银行借款的规模。体现在数据上，2009年央行向商业银行借款占央行总资产的比值达到最低值3.1%之后，就开始进入上升通道。与此同时，从2009年开始，我国的货币乘数开始重新上升，到2013年上升到3.49，这个数据事实与2001年第一次债务危机时3.72的货币乘数已经算是非常接近了。然而此后我国并没有收敛，货币乘数持续上升，2015年达到4.38，2016年已经达到了4.51。进入2017年之后，货币乘数就进入了纠结状态。3月份微弱上升到4.74，此后开始反复的纠结波动，到8月份恢复到4.74，此后又开始缓慢下降，10月底下降到4.61。 在进一步阐述我国货币乘数演变背后所隐藏的经济规律之前，我先给出一组参考数据。美国2011年的M2为9.6万亿美元，对比其当年度2.93万亿的美联储总资产，货币乘数为3.29。到2017年7月，美国M2总量为13.7万亿美元，对比4.5万亿的美联储总资产，货币乘数3.04。整体而言，伴随着近年来美国进入加息通道，收缩资金，美元开始回流，美国的货币乘数正在缓慢而坚定的下降。 美国不再愿意向全世界提供货币信用，这事已经算是板上钉钉，不会再有什么变数。不管怎么样，像美国这样可以向全世界发行纸币，并以其货币信用支撑起全球外贸的国家，货币乘数也不过是长年保持在3左右，而我大中国，自2013年之后，货币乘数就坚定的超过了3，目前在4.6左右浮动。我国这种超高的货币乘数，这种已经达到极限的货币杠杆，就是我们现在面临的一切问题的根源。 现在我们再回头去看2008年之后我大中国央行的资产演变。2009年央行对商业银行的借款占央行总资产的比值下降到3.1%的最低值，此后，伴随着我国开始启动大借款模式，这一比值恢复上升，到2012年上升到5.7%。这个时候我国开始感觉到紧张。央行向商业银行提供了太多的资金，供商业银行借给地方政府，让他们去兴建各种毫无现金回报的基础设施，按照当时普遍的说法，地方债在那一年就超过了20万亿人民币。好吧，关于地方债总额，事实上我国从来都没有真正全面的统计（统计了也不会公布真的给你看，你懂的，比如失业率永远是4%）。 总之当时这个20万亿地方债的说法一出来，我大中国从上到下开始紧张，开始了对四万亿借债投资计划的全面反思。于是从2013年初开始，我国开始紧缩银根，央行开始减少向商业银行的借款，并通过一系列窗口指导，尝试打压银行的贷款冲动，并多次以行政命令的方式压制地方债务扩张的冲动。到2013年底，央行对商业银行的借款占总资产的比值下降到了4.1%。然而，这一次根本谈不上严厉的金融调整，却引发了非常严重的后果：2013年中，钱荒爆发了。 要知道当时银行主要的借款对象，其实就是政府的各种平台公司，主要的资金去向，都是一些市政道路啊园林广场啊之类的基建工程，根本无法产生现金回报。商业银行要维持现金流，就必须依赖央行不停的借钱输血。现在央行突然停止输血，于是“DUANG”的一声，商业银行的现金流断裂了。银行之间的资金拆借利率在一夜之间暴涨，直奔50%而去，这可是名副其实的高利贷，却依然借不到钱。在当时地方政府搞基建，当然首先是从城商行手里借钱，所以当时城商行的资金情况最为紧张。规模小点的城商行在当时已经沦落到完全还不起拆借资金的地步，只能眼睁睁的违约，恨不得直接变成老赖。到这个时候，我大中国上上下下，才赫然发现，原来我们已经深深的踏入了债务陷阱，根本就跳不出来了。 2013年的整个六月份，中国金融市场一片风声鹤唳，股市暴跌，债市暴跌，所有人都在追问，钱到底到哪里去了？很简单，被各类政府债和国企债借去了，沉淀到了不能创造现金回报的市政工程、基础建设里去了。 资金紧张的局面一直持续到6月底，央行终于撑不住了，放弃了紧缩银根的做法，继续向商业银行提供大规模借款，以吊住银行的命。在数据上，2012年底央行对商业银行的借款规模为16701亿人民币，到2013年5月，钱荒发作前夕，下降到11844亿，减少了4857亿，降幅达到29%。这显示了当时央行停止防水和降杠杆的决心。 然而到6月底，面对持续了整个一个月的钱荒，央行迫于无奈，终于重新启动杠杆。6月底央行对商业银行的借款规模就恢复到了16182亿。此后央行依然不死心，依然试图关上供钱的水龙头。到12月份的时候，央行又尝试了一把，当月央行对商业银行的借款规模下降到13148亿，结果立竿见影：钱荒第二次发作，资金拆借利率当场暴涨到6月份的水平，全国人民都被这连续两次钱荒吓到差点尿裤子。 央行自此再也不敢尝试紧缩政策，到2014年1月，央行对商业银行借款规模暴增到21281亿，较2013年12月份的借款规模增加了8133亿，增幅高达62%。从这一刻开始，中国的商业银行就再也离不开央行的持续放水吊命，就像深度毒瘾患者一样。只要央行放水的速度稍微减缓一点，金融市场立刻就会爆出一堆银行拆借违约案例。这种事一开始还是新闻，连续三年下来，到今时今日，对拆借市场上的违约，所有人都已经习以为常，视之为经济新常态的有机组成部分。 各位亲，有没有感觉本轮的房价暴涨主是2014年后上涨，试问放了多水，房价能不涨么？本轮的暴涨太像2009年的大放水了。 2014年，央行对商业银行借款占央行总资产的比值已经上升到7.4%，到2015年继续上升到8.4%。就商业银行这种一停止供水就会随时暴毙的状态，当然是非常危险的，简直令人无法直视。我大中国当然不会坐以待毙。要把银行从债务陷阱里解脱出来，就必须让企业找到新的融资渠道。传统的银行贷款路径，乃至于债券市场都不是好办法，冷眼看过去，最合适的还是股市。 如果把股市给拉起来，一口气让它涨个几千点，以后企业们都能通过股票发行融资，甚至说不定还能靠卖股票还清银行的债务。于是从2014年底开始，一场股市的国家牛市被强行吹了起来。银行不计成本的借钱给券商，让券商拿去借给股民，让他们融资炒股。无数资金跟风而至，拼命的在股市加杠杆。事后我们根本无从统计在这个疯狂的国家牛市过程中，到底吞噬了多少资金，到底有多少的人会那一波用了杠杆而死掉。 上证指数从2000点开始，每个月能涨个一千点。到了6月12日，上证指数涨到历史最高点5178点的时候，整个国家都已陷入疯狂，根本没人相信短短一个星期之后，股市就会坍塌。到6月18日，噩梦开始，千股跌停盛大开演。从那一天开始，几乎每天都是千股跌停，一直持续到8月底，整整跌足两个半月，上证指数跌到3000点左右，才算是跌到了底。从此之后，上证指数就在3000点附近徘徊，一直到今时今日。在股灾期间，我大中国尝试了无数种救市的手段，根本无济于事。近两万亿的救市资金砸进市场，直接就被汹涌的浪潮席卷而去，连水花都听不到。所谓人定胜天的豪言壮语，在经济规律面前，被证明只不过是一个笑话。 股灾之后，中国整体陷入债务陷阱的现状已经无从掩饰。所谓君子不立危墙之下，我们当然不能指望外资跟我们共患难，于是外资开始撤离，汇率失守。2014年外汇占款27.07万亿就是历史峰值，到2015年底下降到了24.85万亿。这当然是由于外资将手里的人民币兑换为美元，然后汇出中国。我大央行面对股灾时措手无策，现在面前外资撤离，同样毫无办法。 2015年，由于外汇占款的减少，我大央行的总资产减少到31.78万亿，相对于2014年的33.82万亿，缩减了6%，这就是一次被动缩表了。通过本文的阅读，大家已经知道了，央行总资产事实上就是基础货币，基础货币竟然缩减了6%，这一定会传导到整个经济领域，让所有人都感觉到资金紧张。好吧，我大中国本来就由于债务陷阱的事，银行资金都被绑定在各种毫无现金回报的政府基建项目上，想要回款不知道要等到哪年哪月，现在雪上加霜，股灾之后，外资撤离令资金紧张的情况加剧，甚至都引发了央行缩表的后果，这种情况如果持续下去，我大中国估计要重回2001年了。这种后果想一想，都令人不寒而栗。 到2015年底，我大中国终于决定，要赌一把国运了。我们终于拿出了大杀器：房地产。原本整个2014年和2015年，伴随着银行资金紧张，停止向房地产市场输血，无论是地产商的开发贷还是客户的按揭贷，想申请下来都不容易，以致中国整个房地产市场陷入了普遍萎缩，政府拿出来一块地，有事没事就陷入流拍的窘迫境地，与2016年之后地王频出的现象，就好像位于不同的次元似得。体现在数据上，2013年全国土地出让金总收入4.13万亿，到2014年下降到4.04万亿，到2015年继续下降到3.25万亿，如果有印象的朋友应知道在2013－2014各地的房地产处于寒冬，有一些地方的房价下跌20－30%。这算是债务危机的连锁反应，冲击房地产市场的同时，也会造成地方政府收入的锐减，以致于地方政府无法偿还地方债务。这要是继续发作下去，基本上就是恶性循环，我大中国就没有反抗的余地了。于是到2015年底，反正已经无法可想，再拖下去，基本上就一无所有，连赌桌都要被掀翻了。现在趁着赌局还在，干脆把房地产泡沫再吹起来。在泡沫的掩盖之下，所谓的债务陷阱，看起来也会五彩斑斓，就好像根本不存在一样了。 2015年底，央行对商业银行的借款总额2.66万亿。此后，为了让商业银行有足够的资金投入到房地产领域，央行彻底打开了人民币的水龙头。到2016年底，央行对商业银行的借款规模暴涨到8.47万亿，增幅高达318%。面对这种增幅数据，这种豪赌国运的雄心，罗神抓妖记我直接就被震惊到目瞪口呆，已经无法给出一个形容词了。 获得了充足的资金支持后，商业银行在房地产领域大展拳脚。开发商可以轻易获得极便宜的贷款，覆盖从买地到建楼的全链条资金需求。炒楼客户也可以随意申请到各种美好的金融产品，满足从首付到按揭的全部需要。2016年真是一个美好的年份，短短一年时间，就足以改变国人的信仰，让他们忘记了2014和2015年房地产市场的普遍不景气，让他们忘记了1990年代初期和2000年初期这个国家经历过什么样的艰辛，让他们忘记了这个国家正在面临的债务危机，让他们忘记了近在眼前的钱荒和股灾。他们一边兴奋的叫喊着楼市永远涨，一边拿出终身积蓄，拿出养老金，拿出棺材本，兴奋的冲进了房地产市场。 根据罗神抓妖记我的整理，在金融膨胀的这十过年时间里，从政府到企业再到个人，都在不断地加杠杆，从而滋生了后面的无数问题—— 2009-2010年的四万亿刺激计划，所有企业都加了一遍杠杆，后来产能过剩、债务危机问题不断。 2012-2013年，政府加杠杆，政府基建投资增速飙升，地方政府债台高筑有一些地方可能连工资都难发得出在后面。 2016-2017年居民加杠杆买房，地产销售新高，大部分老百姓都已经被房子深度套牢，一旦失业，我相信很多的人连死的心都有了。 如今，我国的总债务率还在继续攀升，截至17年3季末，已经达到242%。也就是说，整个社会如今都背负着巨额的债务。房价、股价、债券等任何资产价格的大幅波动，都将会带来无法想象的后果。 然而，依靠居民最后的棺材本，真的可以支撑起这个国家的经济吗？真的可以解决这个国家从2013年起就暴露出来的债务危机吗？从2017年开始，这个国家的货币乘数达到4.7之后，就不再上升，这到底意味着什么？外汇占款占我大央行总资产的比值，2015年还有78%，到2016年已经下降到64%，到今年10月份，已经跌穿60%。这些数据，对中国经济来说，到底意味着什么？请期待下一章：死亡之债。 【四】 死亡之债 在上一章里我们已经讲过，商业银行在获得存款（最典型的存款其实就是央行以人民币兑换各经济主体手中的外汇而来的外汇占款），或者直接获得央行的借款之后，它一定会拿出去借贷，并通过反复的借贷行为而推高表面上的货币总量。从这一点上来看，商业银行的借贷行为越频密，货币总量当然就越大，货币乘数当然也就越高。 然而对这一系列的过程而言，问题的关键在于：银行的钱要能借得出去才行，也就是说，银行必须找到适格的借款人。实在是找不到人借钱的时候，所谓的“适格”要求就会降低，甚至被无视。就好像美国引发金融海啸的次贷危机似的，美国当时已经找不到有钱人买房了，于是就把钱借给穷人，让根本就不可能还得起钱的穷人买房，号称“次级贷款”。最后整条借贷链断裂，次贷危机爆发。但是，请注意这个但是，在某些时刻，可能连不适格的借款人都找不到，银行拿着钱，根本就贷不出去，到这种时候，整个金融体系会因此停滞，货币乘数会因此丧失成长性，而整个债务体系，就会因此陷入死亡境地。 在第三章里我给出了中国1990年至今的货币乘数数据，大家都已经知道，我国货币乘数的增长，是从2008年开始，自此之后，中国就走上了以债务膨胀推动经济发展的不归路。而在上表里，我给出了2007年至今的居民贷款和企业贷款的演化数据。从2008年开始，居民贷款占总贷款的比值就不断上升，从2008年的17.8%，一直上升到今年10月份的31.9%，增加了14.1个百分点；而企业贷款占总贷款的比值则不断下降，从2008年的82.2%一直下降到今年8月份的64.8%，下降了17.4个百分点。由此可见，08年之后，我大中国最主要的借款人，就是居民！就是我大中国所谓质朴节俭的国民！ 在这里必须解释一下的是，居民贷款和企业贷款的合计占比，从2010年之后就不再是100%了，这是由于央行的信贷收支表里此后出现了一个新的统计项目：境外贷款。这指的是中资企业为了向国外投资，向中资银行申请的贷款，主要是外币贷款。从2010年到2016年，境外贷款的规模一直维持着小幅度增长，占总贷款的比值从1.6%稳步增加到3.8%。2017年之后，伴随着外汇储备的减少，我国开始实施严格的外汇用途管制，限制企业在国外投资行为，因此境外贷款的占比又进入了缓慢下降的通道，到2017年10月下降到3.3%。 好吧，这么一总结的话，08年之后，中国的企业逐渐就丧失了借贷能力，而填补空白的，主要就是居民贷款，其次是对外投资贷款。对外投资这一块这里不去说它，基本上都打了水漂，没有给国内带来任何正面收益。这里着重讲述的是：企业贷款能力下降，以及居民贷款的暴增，这两件事合在一起，对我大中国而言，到底意味着什么。 上表老蛮我给出了中国自2007年至今，规模以上工业企业的资产负债率及利润率演变。从2007年到2011年，负债率就在57-58%之间反复纠结，这显示在此期间，工业企业的借债能力已经达到了极限，已经无从增长了。2011年之后，工业企业的资产负债率开始缓慢而坚定的下降，到2017年7月份已经下降到了55.8%，较2011年峰值期的58.1%下降了2.3个百分点。而企业盈利能力方面，工业企业的资产回报率，从2011年峰值的9.1%一直下降到2016年的谷值6.4%，减少了2.5个百分点。盈利能力持续下降，反过来当然也会压制企业的借债能力。工业，是一切社会财富的源头。工业企业逐步丧失了盈利和借债能力，开始了装逼派经济学家经常说的“修复资产负债表”的过程（我跟你们讲，这种故意把简单的道理用一个装逼的名词来讲的经济学家，全是蠢货，无例外。他们的文章也全是垃圾，无例外），降低资产负债率成为不得不为的选择，那么，全社会的所有企业，当然也会逐渐丧失借债能力。 今年以来，由于供给侧改革的影响，原材料价格暴涨，带动了一大批工业链上游的矿产开采及加工企业恢复了利润，所以上半年整体的工业企业资产回报率达到了3.4%，如果这种趋势可以维持，简单的计算，全年的工业企业资产回报率能达到6.8%，也算是跟2016年比起来有了一些回升。但是，请注意这个但是，问题的关键在于：到今年下半年之后，原材料价格的暴涨总归会传导到下游企业生产的最终消费品身上，并将由我大中国的全体国民来共同承担消费物价上涨的后果。而就是本文必须正面回答的问题：我大中国国民，从2008年至今，以借债买房的形式撑起了我大中国脆弱的金融体系，已经撑了足足9年半了。到今时今日，我大中国的老百姓，还能不能承受消费物价的剧烈上涨？老百姓的棺材本，还能支撑多久？ 下表是我大中国城镇居民自1990年至今的收支结余数据。在我一些其它文章中，也曾经出现过这个表格，只不过是数据是从1998年开始。本文是年度长文，当然要投入更多的精力，将居民的棺材本挖掘得更加精细，所以我不辞辛劳的将数据一直整理到了1990年。好吧，在这件事情上，再次证明了老蛮我是国内首屈一指的经济数据狂这个客观真理。咳咳，言归正传，对于这个数据里的数据概念我先做个解释：可支配收入是税后净收入，它是抽样调查结果，不仅包括居民的工资收入，也包括财产性收入（比如炒股投资挣到的钱）或者其他偶得收入。当然，有些喜欢抬杠的哥们声称还有一部分地下收入，比如贿款没计算在内。好吧，确实如此，不过有资格享受这种收入的精英，占我大国民的人口比例连千分之一都没有，对本文的计算过程不会造成任何影响，各位屌丝就不要再为老赵家操心了。而居民的消费性支出，指的是居民为了维持生存必须的衣食住行方面的支出，其中的“住”，指的是水电物业费或者房屋租金类的开支，不包含购房按揭类开支，我再强调一次，不包含购房按揭类开支。可支配收入减消费性支出，剩下的结余部分，就是各路高端商家紧盯着的钱。城镇居民可以拿来进行奢侈型消费，用于投资，用于购买保险，以及最重要的，用于购房。 （说明一下，今年9月份的城镇常住人口数为估算值，按此前的人口增幅，增加一千七百万，不算少了。） 1990年代初期城镇居民收支结余有过一段快速上涨时期，不过阅读过前几章的朋友已经知道了，这只不过是因为当年酷烈的通胀带来的数字上的上涨，并没有什么实际上的意义，到95年之后，收支结余增幅就逐步降低，2000年跌到3.6%。2001年之后中国加入世贸，中国经济高速发展，一直到2013年，居民收支结余增幅始终维持在高位。2013年，我国的债务危机再次爆发，钱荒发作，当年度的居民收支结余增幅跌到了1.1%，几乎丧失了增幅。此后的收支结余增幅就在10%左右挣扎，今年上半年的同比增幅也就是10.7%。 接下来我要给出的计算过程，是城镇居民历年的购房支出。我国大致是从1998年开始逐步放弃此前的福利分房制度，启动商品房改革，步入商品房时代，因此一直到1998年，我大中国国民的收支结余的大部分都可以作为棺材本存起来。98年之后，一切都变了，购房逐渐成为我大中国国民最大的支出项目，没有之一。 上表我设了一个简单的数学模型。当年度的购房首付统一设置为3成，并统一设置为20年的等额还本法；98年至今我国的按揭利率有过很大的起伏，在此统一平滑设置为6%；且当年度的购房款只考虑首付，不考虑当年度的还本付息支出。当然这种算法会造成总支出的低估，不过以20年的周期来计，差别也不大。在进行下一步的数据推演之前，我必须对上表的计算结果进行一次验算：从1998年至今年9月份的商品房总销售额80.66万亿，而居民的本金支出合计36.84万亿，两相抵扣，剩余应偿还的本金为43.82万亿。截至今年9月底银行的居民贷款余额规模为39.81万亿，再加上4.4万亿的全国公积金贷款余额，合计44.21万亿。两者几乎严丝合缝，形成了完整的逻辑闭环。这意味着这种算法完全没有逻辑上的错误，经得起现实检验。 接下来，我会以上表数据为基础，与城镇居民的收支结余数据进行对比，我们重点需要观察的是：购房开支，占居民收支结余之间的比值演变情况。 1998年，中国刚刚开始恢复商品房供应的时候，当年度城镇居民收支结余的18.9%被拿去买了房，而计算累计口径的话，从1990年累计存下来的棺材本，只有4.1%拿去买了房。到2008年，居民部门的贷款即将支撑起整个脆弱的金融体系的时候，当年度的购房负担率达到了56.7%，而累计购房负担率达到了45.8%。这意味着城镇居民已经有近一半的棺材本进入了房地产市场。好吧，这个时候也还好，也不算特别惊恐。此后居民的购房水平持续上升，2010年的当年度购房负担水平就达到了80%。 高达8成的居民收支结余流入房地产领域，这个时候的房地产业如果称不上支柱性产业，那其他产业简直连站出来说话的资格都没有。地产对居民财富的大幅度吞噬终于引起我大中国政府的重视，此后中国的房地产调控开始常态化，居民的购房负担率进入了起伏波动状态。2013年达到88.7%的高位之后，遭遇中国第二次债务危机引发的钱荒冲击，到2015年算是下降到了84.5%，然而这一年的年底，面对股灾之后的一地鸡毛，我大中国已经无法可想，只能继续依靠居民借债买房来维持经济，于是在国家层面提出了“地产去库存”的口号，所有针对房地产的调控政策都被废弃，整个金融系统的资金大量涌入地产领域，到2016年底，城镇居民的当年度购房负担率剧烈上升到惊人的95.4%，这意味着居民除了维持生存的必须开支之外，几乎全部的剩余资金都拿去买房了。这真是一个非常可怕的数据，简直是让人不寒而栗。与此同时，2016年居民的累计购房负担已经上升到74.5%。毫无疑问，到这个时候，购房开支已经到了居民的极限值，几乎没有上升的余地了。 再来看今年的数据，居民的本年度购房负担率似乎出现了较大幅度的下降，截止3季度的数据只有85.1%（我为什么要说只有？超过8成事实上已经很恐怖了），然而这其实是由于居民收支数据的季度性差异特征造成的：收入方面，一季度的居民收入由于年终奖的集中发放会带来一波上涨，而居民的重大支出则主要发生在下半年。因此今年上半年的购房负担率83.6%，到三季度已经提升到了85.1%，按这个趋势，今年的当年度居民购房负担率，也是一定要直奔90%的了。 无论如何，这也已经是极限了。依靠居民借款买房，支撑起整个脆弱的金融体系的路，到今时今日，不管你们怎么不服气，总归已经走到了尽头。但问题到这里并没有结束。我们不要忘记本章重点关注的问题：到今时今日，我大中国的老百姓，还能不能承受消费物价的剧烈上涨？老百姓的棺材本，还能支撑多久？ 很遗憾，已经不行了。在被房地产吞噬了超过9成的当年度居民收支结余，超过四分之三的累计结余之后，我国的老百姓，已经没有任何余力承受高物价的冲击了。一旦原材料价格的暴涨浪潮传导到下游消费品市场，那么，整个国民经济体系将会遭遇无法言喻的酷烈冲击。整个债务链条将会瞬间崩断，这个后果根本无法承受。你们熟悉的这个静谧的世界将会在一夜之间消失；而一个全新的世界，一个你们难以想象的新世界，将会以你们无法抗拒的速度展现在你们面前。 最终章：最后的殇歌 2014年10月，美国宣布停止QE。QE，Quantitative Easing，字面含义是量化宽松，其实就是央行直接印钱购买国债，也就是以债为锚的印钱，以国家信用为货币背书。停止QE，意味着美国正式放弃了自己的大国责任，不再愿意扩大自己的国家债务以印出美元，去支撑孱弱的世界经济。再到2017年1月，川普上任，这位爷更加直截了当，他把所有的潜台词都公开说了出来：美国只是美国人的美国，不是全世界的美国。美元必须回流，产业必须留在美国。一切资源都必须优先供美国使用。在这方面川普的表现就像个流氓，通用汽车打算去国外开个厂，川普直接就公然开骂，骂到通用汽车股价暴跌，被迫宣布回归本土开厂。所谓全球化的政治正确，在川普眼中，根本就是一坨渣渣。美元时代自此走向终结，而全球经济自此步入了新时代：逆全球化时代。在这里我希望大家能回头再看一看第一章，全球贸易之所以能够开展起来，前期是依靠英镑这种具有真正的国家信用的货币，后期则是美元挺身而出，取代了英镑的地位，促成了全球化的经济格局。而中国，恰恰是这种全球化的最大受益国。现在全球化的发展趋势逆转，外资逐步撤离中国并回流欧美，中国的产业经济终于呈现出全面下滑的征象。 从2014年初开始，我大中国的制造业就走上了全面萧条之路。各项原材料普遍暴跌，以螺纹钢的价格为例，2014年初约3500元/吨，到年底暴跌到2500元，此后持续暴跌，到2015年底，跌到了1800元。焦煤价格在2014初约为1000元/吨，到2014年底跌到了700元上下，到2015年底，已经跌破600元。橡胶价格在2014年初勉强维持在1.6万/吨的价位上，到2015年底已经跌破了1万块钱。在整体上，规模以上工业企业利润总额也呈现萎缩之势，2013年为6.84万亿，2014年还能勉强维持，在6.82万亿，2015年就下降到了6.62万亿。进出口方面，2013年我国的货物进出口总额4.16万亿美元，2014年还能勉强上升到4.30万亿美元，到2015年就下降到了3.95万亿美元。实体产业的全面萧条当然要蔓延到财政收入领域，2013年的财政总收入（一般预算收入+基金性收入的全口径收入）为18.15万亿，2014年算是勉强上升到19.45万亿，还有个7%的增幅，但是到了2015年，财政总收入也就是19.46万亿，已经完全丧失了增长性。考虑到财政支出的刚性特征，以及庞大的政府债务的偿还问题，这个趋势要是维持下去，我大中国经济，那真是危如累卵，大国破产，竟然已经是近在眼前的现实威胁了。 这么一回顾，我们就能更加清晰的理解，近年来我大中国经济到底发生了什么。2013年我国已经被钱荒折磨了一把，债务危机已经在累积之中，没想到2014年之后，美国居然大模大样的放弃了大国责任，不再给全球经济供血。对中国来说，这无疑是雪上加霜。于是2015年，我大中国在股市搞国家牛市，也算是一种抵抗策略，然而遭遇了悲壮的失败，股市的泡沫很轻易的就破灭了，除了留下满地鸡毛，对中国经济而言没有任何正面意义。然而我大中国总不能坐着等死，我们总归是要想出应对办法，就这样，到了2015年底，两项杀鸡取卵的应对策略被正式提了出来：房地产领域的去库存运动，以及另外一个，更加关键的，工业领域的供给侧改革运动。这两项政策彻底改变了中国。 房地产的去库存运动的效果，在上一章已经做过了阐述，其结果就是老百姓超过8成的棺材本已经被房地产吞噬，已经根本没有余财进行高端消费，更加无力应对消费物价上涨。然而，到现在这个时候，供给侧改革的结果，终于体现了出来。中国经济，即将压上最后一根物价的稻草。 从2016年初开始，在行政强制命令以及银行资金的强行推动之下，工业原材料价格启动了在剧烈波动中上涨的模式。螺纹钢价格从1800元上涨到现在2017年9月份的3800块附近；焦煤价格从600块涨到1300块附近；橡胶价格则从9000多涨到了现在的15000。然而这一路的涨势根本就谈不上平稳，只要政府和银行的支撑力度稍微减弱，那就是一路暴跌。比如橡胶价格，今年一季度达到21000元的高位，到二季度暴跌到12000元，到了三季度，又被拉升到15000，整体来说，原材料的大宗期货市场，每天都像是坐了过山车一样，涨停跌停，那就是家常便饭。 原材料价格上涨，一定会向下游延伸，并导致整个工业领域的成本上升。在数据上，2014年我国工业企业的生产成本增幅7.5%；2015年在萧条的大环境下，成本增幅仅为0.8%；2016年为4.8%；而到了今年7月份，工业企业的累计成本增幅竟然高达13.1%！最终消费品的生产企业就此开始面临巨大的经营压力，摆在它们面前的，只剩下三条路：一，它们维持目前的销售价格，做好人好事，在利润微薄乃至是亏损的情况下坚持惨淡经营；二、借着环保整顿的机会干脆结束掉目前的生意；三、悍然全面提价，去测试老百姓的潜在购买力深浅。 很可惜，人类的本性都是自私的，想要让企业家们人人都学雷锋，亏着本还要坚持生产，这是不可能的事，所以第一项选择，根本就没人选。加价在目前而言，也是痴人说梦，要知道近两年来虽然表面上社会消费品零售总额勉强还有个10%左右的增长，其实基本上是由于廉价的网络销售推动的，不受税收监管且没有知识产权概念的淘宝同款，在我大中国国民的购买力被房地产吞噬干净后，勉强支撑起了这个国家的消费。在数据上，2015年全国社会消费品零售总额300931亿，其中线下消费规模为262158亿，线上消费规模38773亿，占比13%。到2016年，全国社会消费品零售总额332316亿，其中线下消费规模为280760亿，而线上消费提升到51556亿，占比达到16%。到2017年8月份，全国累计社会消费品零售总额232308亿，其中线下消费规模亿189797亿，而线上消费42511亿，占比已经提升到了18%。一年半下来，网络购物的占比提升了足足5个百分点。按现在这个趋势下去，到今年年底，网络购物的比例将达到20%。廉价与实惠，已经成为国人购物的基本准则。在这种情况下，任何最终消费品的生产企业想要涨价，都会遭遇淘宝同款的直接挑战，并导致破产。 所以，事实上企业家们的选择只剩下第二项，也就是借着当下环保整顿的机会，直接关门了事。8月份工业领域的数据还未全面出台，但是目前已经公布的几项数据，已经可以看出企业家们的选择。8月份规模以上工业增加值增速仅6.0%，这种数据只有在惨烈的2015年才会出现；1-8月的民间投资增速6.4%，是今年以来的最低值，尤其是第二产业（工业建筑业）投资增速仅仅只剩下4.2%，看起来接下来就要走向全面萎缩了。 接下来会怎么样？原材料领域积累的涨价浪潮是一定要向下游释放的，这是客观规律，就如同水往低处流一样，是无从抗拒的。但是下游的企业面对这股浪潮根本就无心应战，纷纷的选择直接关门了事，这无疑将会增加失业并进一步降低国人的消费能力。如果这种情况持续下去，那就是无以伦比的通缩与萧条。越来越多的企业将会无法承受成本上升而销售不畅带来的经营压力而破产，从而加剧萧条的到来。 而我大中国央行面对这种局面，即便想要敞开了印钱，也是困难重重。不要忘记我们在前面的章节中反复谈过的，央行当前最主要的印钱手段：向商业银行提供借款，然后商业银行再把这些钱贷款给居民买房，或者给企业经营。现在房地产的泡沫已经到了极限，居民的棺材本已经被吞噬了超过8成，贷款买房的能力已经被榨干了，我大中国政府现在当然也已经意识到了这一点，因此央行强令所有商业银行必须收缩按揭贷款规模，并且银监会开始严查以消费贷的形式支付购房款的违规信贷行为。这已经在亡羊补牢了。印钱给居民买房的路既然已经被堵死，那么就只剩下唯一的选择：印钱给企业经营。根据我们上面的分析，在目前的原材料的涨价浪潮之中，企业面临着巨大的经营压力，根本就不挣钱。这意味着接下来的局面，将是央行强行印钱，去支持亏损企业的运营。也就是说，央行将与亏损企业捆绑在一起，以长期借款的形式，维持亏损企业的现金流，帮助亏损企业度过萧条。 天可怜见，各位可能根本想象不到，指望央行和商业银行一起去做雷锋，去雪中送炭，去送钱给企业主维持经营，这种模式有多不具备操作性。明知是一门亏损的买卖，明知是无底洞，明知是死债，还要往里填钱，三年五年八年的持续填钱，这种事根本就违反了人性。想想银行体系应该怎么建立针对这种玩法的考核机制吧？银行的股东们会怎么看待这件事吧？你要敢把这种经营策略在各商业银行的上市年报里说一说，所有的正常一点的股民和投资机构都会夺路而逃。 所以，我们这么一条一条的分析下来，我大中国剩下的唯一的选择，竟然是QE：央行印钱，去购买我大中国政府发行的国债。然后政府拿钱去投资，去开办国企，去经营项目，也就是以我大中国自己的国家信用，来为人民币背书。人民币摇身一变，从依靠美元信用加持，变成所谓的主权货币。 在此我要求各位必须认真的回忆我们在第一章和第二章讲述过的内容。事实上，这就是1980年代我大中国的货币发行模式。央行表面上印钱给了商业银行，商业银行拿去借给国企，供当时独霸整个经济领域的国企随便浪费，并造成整个国民经济严重缺乏效率等诸多问题。1980年代我大央行这种借钱给国有商业银行再贷款给国企的行为，与直接购买国债事实上并没有区别。到了今时今日，没想到30年一个轮回，摆在我大中国面前的，竟然又只剩下这一条路。 我从不敢小看庙堂之上的能人，事实上，上面这些推测，我能一条条的辨析推演，得出这唯一的结论，我大中国政府的真正的智囊们，同样也能得出这样的结论。所以我们可以看到大量的准备工作，比如做大做强国企的舆论，比如大量的国企整合案例，比如银行的债转股计划，比如越来越严厉的外汇管制措施。等等等等，莫不是在为这最终的路径进行准备。 1980年代，我大中国政府依靠自己的信用印钱的结果，是连续的通胀，然后紧跟着的就是持续的萧条，中国经济在不断的通胀与萧条之间轮回，一直到2001年加入世贸之后，依靠中国人民勤劳的双手挣来了美元，以美元为人民币信用加持，这才稳定了汇率，稳定了经济，带来了经济发展的黄金十年。现在我大中国计划改弦更张，回归1980年代的模式，这无法将会给中国经济带来深入骨髓的冲击。首要的条件，就是我大中国必须重新建立自上而下的国有经济体系，能够覆盖从生产到供应的全链条。然而很可惜，这套体系早已不存在了。也就是说，我大中国已经不具备1980年代的组织和动员能力了。 一个最简单的问题就是，私营企业将如何自处？它们将无从获得央行的支持，它们只能在接下来的重新洗牌中排队破产。然而，私营企业事实上提供了这个国家过半的城镇劳动岗位。2015年中国城镇就业人数40410万，其中国有及集体单位就业人员仅6801万，占比只有17%；而私营企业+个体工商户的就业总人数，高达28077万，占比高达69%。就目前这样的局面，无视私企的死活，将资源全部集中到政府和国企身上，回归1980年代模式，这将会极大的考验我大中国的治理能力和矛盾压制能力。我大中国政府将必须为了占比不足两成的城镇国有单位人口，而坚决打压占比近七成的私企员工和个体户的生存诉求。国企员工能吃香喝辣，而民企员工则一个个的失业，在绝望之中慢慢饿死。我无法想象这种国家治理模式将如何推行并获得最终的成功。 今时今日，我大中国国民早已不是1980年代毫无见识的乡巴佬了。人手一部的手机，无处不在的信息冲击，早已让国人打开了心智。不要说饿死自己，就算是中午少吃一顿饭，晚上少洗一次澡，就是骂声震天，觉得全世界都委屈了自己，一定要上天给自己一个公道。就这样的社会氛围，要人为在这个国家建立起国企与民企之间的巨大不公，人为的撕裂整个社会，对这种事的可操作性，我不抱任何希望。 当然，我深深的知道，一切都已箭在弦上，一切都已是既定的国策，虽然我反反复复的提出各种有限改革的方案，希望能够启动政经领域的真正的改革，然而根本无人愿意去听。大家看过之后，普遍都是哈哈一笑，觉得老蛮我根本就是杞人忧天。所以，我只能眼睁睁的听着那两脚羊殇歌一声声的奏响。而你们，对此一无所知的你们，正做着岁月静好的迷梦，闭着眼睛，一步步的走向黑暗。 （全文完） 最后，简单总结一下罗神抓妖记我关于股市和楼市2018年的观点： 1）美股和港股和全球股票现在很贵、很贵，历史最贵（十年的大牛市终结是非常复杂的）； 2）除非现在出现系统性信贷紧缩，否则美股暂时出现暴跌的可能性很低，还可能能涨多几天以上（上涨至顶部倒计时了）；但随着不断的加息在缩表，美股2018年暴跌的风险在加大！ 3）美联储加息和缩表会引起美股大调整，但这很大程度要取决于美联储擦屁股的意愿。 4：美股100%后面会大调整30－50%，这一波2018年美股杀跌50%！时间2018年或2019年？2018年的概率会比较大一些！ 5：2018年我们得小心，准备好过苦日子的准备，一旦在2018年出现全球的股市风暴或股灾，你得做好随时空仓的准备！ 6：2018年大C浪的杀跌后，大A股这一波的底部在2400点以下，创业板1200点以下！大底后会有一波小牛市！我们有机会实现财富的暴增1－5倍！投资更多的是等待，等待机会！等待风的到来！ 7：2018年，房子有机会下跌30－50%，下跌30－50%后是一个可以大抄底的机会，抄底后房价2020后还会再创新高！现在的房子就如2007年10月的股市，自从2017年10月后基本已在顶部！这一波上涨就如2005－2007年的上涨，2008年发生什么事，你懂的0！ 没有一次牛市是能是永恒的，再大的帝国的人也要学会居安思危，更要懂得时势的多空的变化，善变和借势而为的思维往往比努力重要一百倍！ 来源罗神抓妖记 这个世界唯一不变的就是变化！ python量化交易宏观经济版块
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  老炮儿的声音：交易这个生态圈，跟动物世界一样
  • wdg  

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  10月下旬，江苏宜兴一个针对线缆企业的策略会上，薛永以很快的语速简略地讲着他的PPT。 在他之前，一位讲者谈线缆企业的风险管理，一位讲者谈线缆企业该如何做期货交易。我武断地猜测，他们的PPT在很多场合都讲过，不过这一天的标题特别强调了“线缆行业”。在去会场的路上，网约车司机告诉我，线缆是宜兴的支柱产业，同样有名的还有紫砂壶。 讲交易的老师谈到，他身边不少现货行业的朋友做交易，下单之前先打一通电话。朋友怎么看？业内自己尊敬的人怎么看？大的贸易商怎么看？下单亏了钱，他们就相互拍拍肩膀，“冬天总会过去”。他有一句话让我印象深刻：“铜的市场是世界性的，朋友圈是地域性的。你地域性的朋友圈，怎么能覆盖世界市场？”不过，在这位老师表示他独创的交易法课后可以免费送给参会人士之后，我就走神了。“你们只要掌握这套方法，肯定能挣钱。”老师补充说。 薛永身高近1米9，那天他穿着浅蓝色的连帽卫衣，灰白色的运动长裤，光头造型很亮眼。讲演一开始他试图搞清楚听课的人大致什么水平，但没收到积极反馈。泛泛地讲了讲期货和现货的区别之后，薛永结合自己二十多年的投资经验，提醒参会的企业主在搭建自己的交易团队时应该注意的一些问题，比如法律、财务、风控以及行政管理等。 现场30人左右，包括主办单位以及协办的期货公司、交易所、企业协会的人。现场空气沉闷，断断续续有人离场。一位组织者说，当地的现货企业，有人在期货上吃过大亏，亏了几千万。加之类似的活动也很多，大家参与的热情降低了。 1 薛永参与讲课，费用有多有少，他更需要的是广泛接触实体企业。他做过警察，做过期货公司高管，打过专业的拳击比赛，还炒过房，是炒房论坛的“大师”，目前跟一家现货企业合作，做期现结合相关业务。我尝试用“套保、期限套利”等具体业务来理解他正做的事情，但他说得更大。他想做的是利用衍生品工具，优化企业的现金管理、金融投资等。二十多年投机生涯下来，这是薛永最近几年最想做的事。 期货一个非常重要的功能是风险管理，这在期货刚进入中国那几年就被反复强调。在樊瑞的故事中我们也提到，期货交易所研发新品种，报告里面总会写一句，“最终服务实体经济”。薛永说，期货的确是企业保值、避险、增加盈利非常有利的工具。企业的优势本来远远超过投机者，只是企业学习的方式，大多有问题。 在策略会结束后的饭局上，协会领导介绍说，线缆行业现在境遇不好，利润很薄，大概只有3%左右，甚至更低，所以只有扩大规模。有一家很大的企业，因为银行信贷收紧，资金量崩断，垮掉了。薛永低头对我说，你看这样的利润率，如果一个企业的交易团队今年挣了几千万，看到这样的快钱，哪个老板还有心思去做企业？ 但问题往往就出在这时候。虽然实体企业也看行情，博涨跌，但是投机交易可能让一家小企业万劫不复。企业一旦以期货为主要目标，必然偏废现货经营，面对期货盈亏的不确定性。 大概在1993-1995年期间，薛永供职的期货公司有一位大户，植物油厂老板。当时期货公司给大户提供了独立房间，但油厂老板喜欢到处窜。他最享受的“VIP待遇”，是每次叫盒饭时他都可以点两份菜，一盒饭。那让他就觉得期货公司很尊重他。大户吃饭时喜欢脱了鞋蹲在沙发上，很豪华的黑色皮艺沙发。巅峰时大户曾经做到五六千万，但最后油厂垮掉，欠了银行的钱还不上，蹲了监狱。 “期货很容易触发人内心的狂妄、张扬。”薛永说，“太多现货企业去做期货赌垮了。”前面提到的线缆企业做期货吃大亏，不知道是不是在做风险管理。在薛永看来，这是必要的学费，但学费原本可以更低。 薛永2003-2005年就曾供职过一家现货企业做期货交易，也是一家植物油厂。跟实体企业打交道时，他反复强调一个问题，实体企业的核心是生产经营，万万不能利用期货放大杠杆去赌。企业对交易团队的头寸、交易权限要有制度管理。对于刚刚接触期货的实体企业，薛永的建议是拿点小钱试试即可。三五十万对一家企业来说不算什么，在小资金试验中走通财务、法律、行政流程。 看多了现货行业令人唏嘘的期货投机客的故事，薛永说：“你好好的企业不做，几个亿的大老板天天盯着行情看，算什么事呢？” 2 薛永最早接触资本市场是在1989年左右。那时候证券交易所还没有建起来，薛永还是一名警察，成天跟诈骗、偷盗、打架斗殴的事情纠缠。1993年，他进入期货公司，后来做到总经理助理。 二十多年来，薛永有过一些漂亮的盈利，他也是多起期货风险事件的见证者甚至参与者——碍于利益牵涉，他表示不便多说。2006-2008年，薛永在股票上翻了10倍，资金规模过千万。2008年国庆节前后，他在期货市场也有过翻倍的经历。 但聊起这些过往，薛永印象最深刻的还是亏损，尤其是会给朋友带来影响的亏损。1990年代初他曾跟同事各掏两万块钱一起投资股票，结果这四万块钱被他做得只剩下两万多。亏了钱他才知道，同事的钱是跟女朋友家里借的。当时同事正想跟女朋友分手。 薛永亏掉这笔钱，让同事在恋爱关系中陷入被动。“要是因为我把他拉入股市，让结了不愿意结的婚，改变了他的生活。那我不能原谅自己。”薛永说。他找一个炒地皮赚了钱的富豪，也是他的铁杆朋友借了两万块钱还给同事。“股票都归我，盈亏都归我。就算我（之前）借你的。”那时候他一个月才几百块钱的工资。 1995年，薛永觉得自己可以赚钱了，又从富豪朋友处拿了100万来做期货。100万在当时是一笔巨款。他跟领导学着做，坐起了过山车，先是八天做到180万，再过半个月亏到只剩60万。富豪朋友当时在保税区炒地皮，做各种免税生意，已经很有钱，宝马奔驰换着开。这个亏损确定不会影响到朋友的生活。“但不管别人怎么想，不管我承不承担得起。内心来说，我觉得这就是我的错，这亏损应该我来承担。”薛永说。 两个月后，薛永跟着领导把剩下的60万做到120万。行情结束，他把100万还给朋友，20万留下来继续做。他想，赚来的钱，大概还可以亏吧。那时候，他觉得自己好像摸着了点门道。 2008年初，一位之前受惠于薛永赚了很多钱的朋友告诉他一个信息，作为答谢。“这个股票就是他的朋友在做，相当于分点钱给我。”薛永说。他欣然接受，过千万资金满仓入场。本来在大牛市巨幅盈利之后他已经清掉了所有仓位。他那时已经养成一个交易习惯，一波行情做完，他都会留一手看看后续，但那次他一手也没留。结果因为朋友的情谊，他又进场了。 “买了不断套，最后不能忍受了，全部平出来。”2008年大盘一路跌到1664点。薛永不怀疑朋友的用心，那种行情没有谁能把握得住。他自认为已经不需要靠听消息挣钱，但关键时刻还是意志不够坚定。 那段时间他本来已经准备全力做空商品，这下，心情搞坏了。 3 2008年听消息亏损近半后，薛永在国庆节前后做了一波豆粕。“最后赌一把，输光了我就找朋友要钱，找那些有情分的朋友要。”薛永说。还好那一波他翻了一倍多，但事后看，自己整个行为方式是错的。之后他逐渐把重心转向跟实体企业合作。 自己做投资，在期货公司做过高管，在实体企业做过期货交易，薛永从剪报时代开始做基本面研究，也做技术分析，做投机、套利。然而在前后三次采访中，薛永都对大众参与期货投机持保留态度。 在期货公司，薛永看了太多客户亏钱。“有妻离子散的，有亡命天涯的，还有进监狱的。干这个干吗呢？这是个害人的行业。”薛永说。他一个朋友1990年代从机关单位出来，本来是个文人，文笔很好，因为做期货到处借钱，各处逼债的冲到他家里，最后离婚，音信全无。“我还介绍我们老总还借了五万块钱给他，我自己都从来没有向老总开口过。” 期货经纪业务消耗周边资源。这是薛永几年期货从业的深刻体会。经纪人和期货公司挣点手续费，客户却是几万、几百万甚至几千万的亏损。做到后期，他开始劝那些蠢蠢欲动的新人不要做期货。 薛永说，交易这个生态圈，跟动物世界一样，大量的食草动物，少量的食肉动物。新人闯进这个生态圈，就是食草动物，“进来就是被吃”。有趣的是，没有人会认为自己是食草动物。换个角度说，既然那么多人输钱，生态圈上层的人就是在期货市场捡钱。 新人入场，薛永认为最好的办法就是拿最少的钱来做。三五年之后，把该输钱的地方都输一次。“肯定会挨耳光，但不至于毙命。”最少的钱不好量化，那就最小的交易单位。“你是来付学费的，（一样的课程）学费当然越少越好。” “你也是投资者，你在交易生态圈里是什么动物？”我问薛永。 “如果从这个角度看，我肯定是肉食动物。但肉食动物也有很多种，有时候挡不住，也得被别的肉食动物来一下。不小心掉坑里，也是正常的事情。”薛永说。 在宜兴回杭州的高铁上，薛永一路跟我聊行业往事。他把期货这种带杠杆的投机比作高速路上的驾驶，你的车可能很好，但是交通事故发生的时候，你是宝马奔驰还是国产品牌，差别不会太大。所以即便在策略会那种面对客户的场面，薛永也不会渲染期货赚钱的事。他非常直接地说，自己不谈交易策略。薛永玩过赛车、越野车，今年八九月份还一个人从杭州开着两驱的面包车，到青海、西藏、四川的藏区转了一圈。“车也只是工具，更重要的是驾驶者的操作体系。”他说。 当然投机交易也不全是负面的东西，薛永觉得交易把人性的弱点暴露得非常充分，对人的磨练很好。“交易能让人在内心真的面对自己，这一点对做别的事情也有帮助。”薛永说，“所有投资出现的外在问题，都是内心问题的投射，是实证的。真的好的交易者，道德水平都是过得去的，有一点理想主义，虽然人性总有黑暗的地方。” 转载自 马赛客 交易门 python量化交易科技版块
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  做到了严格止损还是没法盈利？本文从概率的角度告诉你答案！
  • wdg  

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  很多人都想知道金融交易成功的奥秘，经常看到一些人对金融交易很困惑，自己觉得看过了不少的书，学了不少的均线、KDJ、通道、形态等等，也学了不少的理念，顺势、轻仓、长线等等，技术分析学了，基本分析学了，止损和头寸管理的重要性也意识到了，交易的十八般武艺都学得差不多了，为啥总是今天赚明天亏，一段时间之后算算总账，竟然总是无法实现总的正收益呢？ 我想这是很多交易者面临的问题，该看得都看了，该学得都学了，书籍买了一大堆，就是不赚钱！这到底是为什么呢？！ 其实笔者此前精心选的一些投资交易大师与成功人士的职业生涯和经验教训基本上已经包含了这个市场的很多奥秘，此前曾经有一个流行的公式就是：心态+资金管理+技术=成功，但是，这个公式并没有进行量化说明，也只是泛泛地针对“成功”，本文将从概率论的角度来对成败两个方面进行阐述. 2 笔者前些天看了一个帖子，里面提出了一个很有意思的问题：如果你有100万美金，每次下单，使用10%，每次下单的盈亏比是1:1，就是止盈的时候你赚10万，止损的时候你亏10万，请问你破产（不是亏到0，而是无法继续下单，因为有严格的止损设定是不至于完全归零的）的概率是多少？ 首先，我们先明确“数学期望值”这个很重要的概念。我们将金融交易的市场看作为零和市场，在原理上实际上跟赌场是相通的，数学期望就是玩家的胜算或赌场的胜算；换言之，胜算是取决于谁拥有正数的数学期望值。 如果你和我投掷铜板分胜负，则我们俩都没有掌握胜算——每个人都各有50%的获胜机会（获利期望值为零）。可是，如果你到赌场去投铜板而赌场要抽水一成的话，则你每输一块钱只能赢回0.9块钱（获利期望值为－0.10）。 这就是“赌场拥有胜算”（House Edge），因为你的获利期望值为负数，就长期和整体而言，没有任何资金管理方法可以克服负数期望值的游戏，这就是游戏规则。 回归原题，这根本没有什么悬念的，100%会破产的，我们将金融交易看作是零和市场，假设系统胜率（将整个市场作为一个系统）为50%，因为交易成本的存在，金融交易本身就是数学期望为负值的游戏，随着交易次数的增多，你付出的成本就越多，终有一天你的交易成本会吞噬掉你的90%以上的本金，破产是必然结果，而且这还是你有资金管理原则下的必然结果！ 3 盈亏比、交易胜率与交易系统 大多数交易者都追求预测之术，也就是希望能掌握百发百中的交易胜率来实现自己的梦想，而很多顶级交易大师和投资大师，恰恰全都对预测之术不感冒，恰恰交易胜率是比较低的（当然也有少数高胜率的模式，但大多属于高频交易低盈亏比设定的范畴），而为什么他们会成功呢？ 盈亏比就是止盈与止损的比值，是职业机构或者操盘手衡量做单价值、进行交易系统设定的一个非常重要的概念。 盈亏比的大小与交易的成功率有关系，交易的成功率又与交易系统有关系，要想在长期金融交易中取得成功，核心关键就在于，必须提高交易的盈亏比或者交易胜率至少一项，如果没有确定性极强的高回报项目和长周期的资本回收预期（长期投资确实可能存在盈亏比与成功率兼得的情况，这取决于你的人脉资源、个人能力还有幸运女神的眷顾，但是由于这种投资的交易频率很低、样本少，并不依赖于交易，故后面的悖论并不讨论这些状况），则必须有强大的交易系统. 4 交易系统为什么如此重要呢？ 如果你擅长在21点的赌局中计算纸牌，你相对于其他的普通赌徒就会拥有胜算（除非赌场把你踢出场，赌场喜欢酒醉的赌徒，痛恨算牌者），就长期而言，如果拥有胜算，赢钱的次数将很有希望多于输钱，如果你拥有胜算，理想的资金管理方法可以帮助你赚更多的钱，尽可能降低损失。如果没有胜算，你不如把钱捐给慈善机构。 在交易之中，胜算是来自于系统，它让你的获利大于亏损、佣金与滑移价差的总和，没有任何资金管理方法可以挽救拙劣的交易系统。 除了祈求幸运女神的眷顾，要在这个市场中成为赢家，必须根据正数的获利期望值进行交易，换言之，建立在数学期望为正基础之上的交易系统或者说盈利模式 是决定你交易成败的核心关键所在。 在不考虑交易成本的前提下，如果你的交易系统的成功率只有20%，那么盈亏比至少4：1才能不赔钱；如果你的交易系统的成功率只有30%，那么盈亏比至少2.3：1才能不赔钱；如果你的交易系统的成功率只有40%，那么盈亏比至少1.5：1才能不赔钱；如果你的交易系统的成功率有50%，那么盈亏比至少1：1才能不赔钱；如果你的交易系统的成功率达到60%，那么盈亏比0.67：1就能不赔钱；如果你的交易系统的成功率达到70%，那么盈亏比0.43：1你就能不赔钱；如果你的交易系统的成功率有80%，那么盈亏比0.25：1就能不赔钱。 其三者之间的关系如下：交易系统越偏向于成功率（捕捉稍纵即逝的短期机会，将利润迅速放在口袋里，讲究的是积少成多，聚沙成海；追求这种交易风格的必然要求更高的成功率，比如目前流行的高频交易），盈亏比必然不会高了（倘若等待大波段，一旦发生震荡或者反向，就意味着盈利会变成亏损，剩下的选择要么是斩掉亏损，要么是等待，而前者降低成功率，后者意味着“积聚”的效率大幅降低）； 交易系统越偏向于盈亏比（专吃大波段），成功率就必然不会高了（必须忍受很多小的连续亏损以及波段利润的大幅回撤，以保证能够不错失大机会以及吃足鱼身利润，比如海龟交易法，丹尼斯说过其95%的利润来自5%的好单，有人统计过华尔街很多大师的胜率只有百分之三十左右）；要想成功率高，盈亏比也高，对于交易而言，是不太切实际的. 现在的问题在于，有多少交易者的盈亏比能大于1：1？有多少交易者的交易胜率能大于50%？有多少交易者的人脉资源、个人能力以及运气足以使之在金融交易的世界傲视天下？有多少交易者有自己相对完善的交易系统和成型的盈利模式？有多少交易者的交易风格和交易系统能保障自己不赔钱？看到机会就想抓、跟着感觉走、信这理念那思想、跟随这大仙那大师，究竟赚了多少大钱了？哪怕是盈亏相抵做到了吗？ 所以说，在金融交易市场上能够实现盈利的关键就在于个人能力（无论基本分析还是技术分析都只是基础，是分析层面的不同形势，远不是实战能力的全部）或者交易系统能够完善到能够保障较高的成功率或者盈亏比所带来的盈利能够覆盖亏损和交易成本的总和（大多数成功的职业操盘手通常只做熟悉的品种，只有在市场特征符合平时胜算概率高的情况下按照计划下单，严格执行盈亏比的设定），否则，如果没有幸运女神的眷顾，来到这个市场的交易者基本是必败的. 5 实际胜率、系统胜率和相对优势 概率，又称或然率、机会率或机率、可能性，是数学概率论的基本概念，是一个在0到1之间的实数，是对随机事件发生的可能性的度量。表示一个事件发生的可能性大小的数，叫做该事件的概率。它是随机事件出现的可能性的量度，同时也是概率论最基本的概念之一。 人们常说某人有百分之多少的把握能通过这次考试，某件事发生的可能性是多少，这都是概率的实例。但如果一件事情发生的概率是1/n，不是指n次事件里必有一次发生该事件，而是指此事件发生的频率接近于1/n这个数值。 前面我们提到，如果考虑交易成本的因素，以整个市场作为一个系统，假定市场是完全零和市场（其实股市是不完全的零和市场，存在阶段性的多赢和多输），那么系统盈亏比锁定为1：1，系统成功率肯定低于50%，那么，现在的问题是，是不是每个交易者的盈亏比和系统胜率都是如此呢？ 这自然是有区别的，这里就涉及到了相对优势和实际胜率的概念. 我发现坊间非常流行庄家/主力–散户的思维逻辑，由于大机构往往有着资金实力、软件硬件、资源渠道、策略研究、系统开发等方面的相对优势，使得这些大鳄在金融交易的博弈中能够占据非常有利的地位，确实，这些相对优势能够保障他们的系统胜率远远高于50%，然而，这是不是意味着大资金就一定不会在金融世界里输钱，就一定是金融交易市场的大赢家呢？是不是意味着散户的系统优势低就一定不能在金融交易中赚钱甚至赚大钱呢？ 散户、菜鸟就不能在金融交易的市场上赚钱吗？赚大钱是不可能的吗？非也，非也，如果不是在这个世界有着这样那样的奇迹传说，你会被吸引来参与这个市场吗？ 金融交易的市场总是存在着周期性的、趋势性的波动，在这个周期波动中，虽然有大量的震荡反复，但大部分的时间段，趋势一旦形成就会内在驱动市场不断向前发展演进。 在特定时间、特定品种对某种大概率的趋向，往这个趋向上投入的数学期望大于零（当然并非顺势必然赚钱，但存在概率上的优势，A股也有个别月份存在80%甚至90%的人赚钱的阶段，比如去年12月今年1月），市场会为所有的顺应此方向的交易者提供一个“相对优势”（这跟专家新手、高手菜鸟、庄家散户没关系，如果在这个时间段，踩对了趋势行情的点，就可能提高同趋势所有参与者的盈亏比和实际胜率，就有很高的概率赚钱，这就是老手反复强调“顺势而为”和“趋势交易”重要性的原因所在。 很多散户菜鸟不照样在0607年的疯牛行情和黄金牛市中曾经大赚过吗），如果是重仓而且更加有一些运气，主力资金抱团猛炒你手中的股票（如果没有资金的直接推动，就算你怎么看好，也涨不多的），或者你不断加码而市场却没有回撤到你的成本之下一路高歌猛进，你很可能赚大钱. 不要因为某一阶段赚了大钱就自命不凡，赶到好时候做对方向，任何一个菜鸟也能赚大钱，交易的方向通常只有两个，有人大赔的背后肯定也有很多同方向的人大赚，不要因为你是赚百分之八十钱的人的那20%就以为自己是人中之龙，因为这个市场可能有几百万甚至更多的交易者，20%就等于几十万人甚至几百万人。 随着高杠杆衍生品的增多，金融交易行业的机会是很多的，别说有基础的，就是没有任何基础误打误撞进来的，走狗屎运的人也很多，狗屎运的关键点，恰好在大行情的启动初期或者中期，或者刚好赶上主升浪，而且重仓持有了。 不要认为资金翻了几倍就自命不凡了，一年翻番的在股票市场还真不算多的，欧菲光的股东人数有1万，天士力和长春高新都是1.6万，贵州茅台6.8万，包钢稀土的股东人数37万，五年内上涨8倍以上的A股就不下30只，期货外汇市场，5年时间翻二三十倍真不算多的，单个账户一年内翻四五十倍的几乎每年都有（最高收益率是属于冒险家的，当然，能善终的基本没有几个，而且只是“单个账户”，大多是比赛账户或者非自有资金），一两天就翻番的高手层出不穷（但大多没多久连本钱也吐回去了），就4月中旬的黄金大跌，用外汇保证金账户，几天100倍都是可能的（据某黄金论坛的一个帖子，某人两天就赚了47倍，但是，如果不是转出了一半资金，现在又全军覆没了）！ 还有更离奇的呢，我们这里就有这么一个事情，有位牛人2005年2元附近抄底ST聚酯，中间犯事了（是不是跟被套有关系就不清楚了），蹲了五年大狱出来了，尼玛回来一看价格，90多块，卖掉赚了40多倍，谁说散户就不能赚大钱？ 如果你与大趋势给与的“相对优势”为伍，如果你遭到幸运女神的眷顾，赚钱是可能的，赚大钱也是可能的，但这些也仅仅是可能，不是必然，大多数人赚钱是绝对不可能的，大多数人赚大钱更是绝对绝对不可能的！因为零和市场的本质，因为专业能力的差异，因为人性的弱点，因为趋势和运气不会总会眷顾一个方向或者一类人. 那么回过头来，我们做两个极限推导，还是回到原来的假设中，我们必须清楚，概率就是一种可能性，不是一种必然性，它是基于足够多的数据样本或模型的统计推导，交易胜率50%的系统可能在某个阶段一直都是100次交易中，误差控制在2次以内，即成功和失败的次数均在50±2的范围之内，但是你将要进行交易的阶段，随着交易次数的增多，亏损比盈利多10次的情况出现的可能性将会越来越大（也就是小概率事件发生的概率会因为交易次数的增多而变大，交易次数少小概率事件发生的概率就相对较低），下注100次，亏55次，盈利45次，在系统胜率50%的情况下会很容易出现的！ 而我们再来假设胜率为90%吧，如果你点儿背到极点，运气不佳，刚好最新的交易阶段就遇到了那个10%期间， 连续10次连亏，不也啥都没有了？这还是在有资金管理设定的前提下，如果满仓呢？如果满杠杆呢？ 争取相对优势对于交易赚钱来说很重要，运气也很重要，追求高的系统胜率未必能保障理想的盈亏比，如果过于冒险或者独孤一掷，灭顶之灾将不可避免. 补充：相对优势主要有三种，第一种就是大机构、大资金的组织化团队化专业化优势，这一点散户肯定处于劣势； 第二种是“趋势性相对优势”，这种优势对任何做对或者做反方向的都是一视同仁的，是一种对一半参与者一视同仁的系统优势； 第三种优势就是，资金配置需要和品种偏好的“个性化相对优势”（往往是大机构、大资金对某一种理念或者品种的高度认同形成的“避风港”）。 大资金的投资从本质上而言是资产配置，集中投资或者完全空仓都不太可能的，必须配置一部分金融资产，那么资金往往有着自己的偏好和配置需求（周期类、消费类、成长类、防御类板块的走势往往不同步的，大盘下跌的时候，虽然还有一些个股可能创新高，但数量很少，有些板块也往往会有净流入，但后面也不一定上涨，只是配置需要），如果很多资金在偏好风格上接近或者高度认同某种投资理念或者盈利模式，形成抱团取暖，就可能抵御一定的系统性风险，就能享受较高的估值。 比如近两年A股市场比较青睐的消费类安防TMT类股票，大盘虽然长期下跌，但这些板块股票不断创新高的有很多，比如前几年的酒类股食品股，这两年的医药股概念股。 同样的，前几年，美元信用危机时期，黄金就是很多国际国内大机构比较偏好的品种，但是这种高估值和长牛趋势能否形成绝对优势呢？那就难说了，股票的估值多少合理，黄金到底低估高估，这些都是公说公有理婆说婆有理的事情。 我觉得这几年拿住一些牛股的一些自以为找到真经的价值投资者有些太自负了，误以为价值投资就是真理，殊不知这种相对优势是可能改变的。 A股为例，以前市场偏好老八股（市场资源稀缺），21世纪之前基本都是“庄股”时代，90年代中后期偏好家电股、1999-2001年偏好网络科技股，2001-2005年五朵金花和消费类价值投资理念具备了雏形，机场港口汽车能源钢铁金融地产在不同阶段都有所表现（但真正起来的并不多，大多数做了俯卧撑），2006-2007年基本疯牛大盘烂臭咸鱼翻身，券商、资源类被疯抢，2008年几乎全面崩盘的市场中以冠农股份、隆平高科为代表的农业股一度也是被资金偏好的（最后还是没撑住，也是淅沥哗啦补跌了），2009年又是周期股的天下，2010年之后又是新能源、有色金属、资源股、中小板、创业板的时代，吃药喝酒行情也形成了A股的一套独特的风景线，去年开始券商银行又回来了。 事实告诉我们，风水是轮流转的，这种优势不是绝对优势，长虹到过40多元，后来又回到了2块，钢铁股以前也是大批市盈率不足5倍没人要么？你怎么不知道以后酒类股肯定不可能市盈率跌到5倍呢（实际上前几天五粮液市盈率就到过6倍了）？ 一旦股票供给增多或者优质上市公司增多，内地股市与国际真正接轨，这完全是可能的！ 前年的时候，中网在线市盈率只有0.56倍，索昂生物市盈率只有0.61倍，盛大科技市盈率只有0.63倍，天一药业市盈率也只有0.93倍，市盈率不到2倍的中国海外概念股就有20多只，香港市场市净率0.2-0.3倍、股价不到1块的股票多了去了，你难道还感觉不到一丝寒意吗？你还敢这么自负地认为取到真经了吗？这不，酒类股去年以来不是被一系列的黑天鹅击倒了吗？只是2月的一周和4月的两天，黄金牛市美梦不就轻易被击碎了吗？ 面对金融交易的市场，我们必须保持敬畏之心，我们很多时候能有所斩获是因为我们很努力，但这还远不是全部，常常是因为我们有意识无意识地获得了某些相对优势或许还有些运气，我们的眼光、才智是不能左右市场走势的！ python量化交易
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  2016年中国经济正面临9个超级大变脸
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  2016年，中国经济到底怎么走？同时当前，中国正处于转型升级的关键阶段，内外环境都发生了很大变化，面临种种挑战。在此背景下，中国经济正面临9个超级大变脸。 2015年，中国经济全球瞩目，从夏天的股市暴跌到12月以来的人民币贬值、从实体经济下滑风险加大到资本外流引发不安，种种现象都指向一个命题：2016年，中国经济到底怎么走？同时当前，中国正处于转型升级的关键阶段，内外环境都发生了很大变化，面临种种挑战。在此背景下，中国经济正面临9个超级大变脸。 变脸一：“超高速增长时代”结束 在过去30多年中，中国经济总体是呈周期性波动。在周期性波动中，一般说经济下滑到底部后还会反弹到原来的高度，但这次不一样，不仅有周期性的波动，且经济增速在换挡。 这意味着经济下来后不一定能反弹到原来高度。回顾历史不难发现，中国经济在2010年第一季度GDP增速达到了一个阶段性峰值：12.1%；此后开始下行，一直下滑到2014年的7.4%，2015年第一二季度，进一步下降到7.0%。也就是说，中国经济持续下滑了5年时间，GDP增速下降幅度约40%。 从宏观经济来看，未来五年中国经济增长都是总量放缓的过程。今年三季度GDP增幅达到6.9%，创十年来新低，未来五年还会继续不断创出新低。也就是说，高速增长的时代结束了，经济进入新的增长阶段。 中国国家主席习近平在访英期间表示，中国经济年均超10%的高速增长时代已经结束，迈入了增长放缓转而寻求稳定增长的“新常态”。 哈佛大学经济学教授德怀特•帕金斯（DwightH.Perkins）认为，当以购买力平价计算的人均GDP介于10,000美元至16,000美元之间时，经济增长放缓是正常的。 现今绝大多数高收入国家都曾经历过这样的阶段。之所以会出现增长放缓，与经济结构调整有关系，例如农村劳动力过剩状况的终结、以及经济从制造业为主逐步转向服务业为主等。 而且，从某种程度上看，如今中等收入国家不再能单纯复制高收入国家当年的成功经验，必须更多地依赖自己的创新能力，从而也不可避免地走弯路。 据国际货币基金组织2015年最新数据，以购买力平价计算，中国2014年人均GDP为12,879.8美元。 “如果以购买力平价计算的中国人均GDP确实在12,000美元左右，那么中国目前GDP增速放缓是正常的，中国确实处在那些多数高收入国家曾经历过的增长放缓阶段。”帕金斯说。 导致中国经济放缓有诸多原因。从供给方面看，之所以增长放缓，是因为全要素生产率增速正在放缓，而随着劳动力增长的放缓，要想GDP保持近两位数的增长，全要素生产率必须实现增长。 上世纪80年代以及21世纪的前几年，由于对交通基础设施以及住房的需求旺盛，投资回报率和全要素生产率得以保持较高的水平。然而，在目前和未来数年，投资在GDP占比过高带来的将是投资回报率和全要素生产率的降低。 帕金斯预计，在2006年至2025年的20年时间里，投资占GDP的比重将会略微下降，增加的资本投资产生的效率将大不如前。而这意味着，要保持GDP增速在9%左右，未来10到20年时间里，全要素生产率的年增速必须在3.6%至4.9%之间。然而，从近几年的情况看，中国全要素增长率要比这一水平低得多，目前在1%左右。 如果将总体劳动力开始下降这一因素考虑在内，加上投资占比不再上升，GDP增速要维持6%左右的增速，全要素生产率的增速必须达到2.1%的水平。帕金斯认为，这并不是一个预期，而是要表明，如果要实现这样一个经济增长目标，中国必须要保持较高的生产率水平。 从需求方面看，由于家庭收入占GDP比重较低，这就要求中国必须在交通基础设施以及住房方面保持异常高的投资率，才能推动经济的快速增长，然而这两个领域快速增长的时期已经终结，从而拖累了经济的增长。 帕金斯预计，在未来一二十年的时间里，中国GDP增速可能维持在5%-6%的水平，如果未来几年内政府推出财政刺激政策，增速也许会更高一些。 变脸二：“三驾马车”让位于“三大发动机” 长期以来，很多人根据宏观经济学特别是凯恩斯理论的基本原理，将出口、投资、消费“三驾马车”作为经济发展的根本动力，反复在增加出口和扩大内需上做文章。 其实，“三驾马车”只是GDP的三大组成部分，只是应对宏观经济波动的需求边短期动力，只是经济增长的结果而非原因，制度变革、结构优化和要素升级“三大发动机”才是经济发展的根本动力。 “三大发动机”是资源与环境政策研究所副所长李佐军根据自己提出的人本发展理论（或“五人理论”，即满足人、依靠人、制度引导人、资源装备人、分工安置人），对经济发展动力的新概括。 制度变革、结构优化和要素升级“三大发动机”与新一届中央领导强调的释放改革红利、推进结构调整、强化创新驱动（简言之，改革、转型、创新）是基本吻合的。 制度变革即制度改革，这里的制度包括法律法规、标准规则、政府等组织、市场机制、宏观政策等有形制度、文化制度等无形制度，以及各种制度的实施机制。 结构优化包括产业结构优化（新型工业化、产业转型升级等）、区域结构优化（新型城镇化、区域经济一体化等）、消费结构优化（消费结构升级）等。 要素升级包括技术进步、人力资本提升和信息化等。要素升级与要素投入有区别，劳动力、资金、技术等要素投入只是要素投入量的增加，要素升级则是技术、人力资本等要素的质的提升。 目前，中国经济正处于向新常态过渡的关键时期，寻找经济发展的新动力是向新常态过渡的关键，如何找准新动力又是寻找新动力的关键。找准新动力不能想当然拍脑袋，或仅根据经验进行判断，还要将找新动力建立在坚实的理论分析基础上。 李佐军认为，过去一段时期，我们囿于既有的部分理论，将视野局限在需求边短期动力——“三驾马车”上，外需不行了，就扩大内需，投资不行了，就扩大消费，结果是过度依赖货币政策、金融政策、财税政策、投资政策等来拉动经济增长，虽然带来了短期立竿见影的增长，但也带来了很大的副作用和后遗症，以至于现在不得不花较长的时间对前期刺激政策进行消化，不得不全力应对高房价、高负债、高产能过剩等经济风险。 鉴此，当前和今后我们要优先推进经济发展动力结构的转型，从主要依靠“三驾马车”转向主要依靠“三大发动机”，特别是要按照十八届三中全会、四中全会部署，紧紧抓住全面改革这个“牛鼻子”，推进经济全面转型，强化创新驱动，努力使中国经济较快地进入到一个好的新常态中。 变脸三：移动互联网颠覆传统领域 在传统的商业观里，只要在繁华地带有个场地，随便开个衣服店，书店，也许你就能造就一个伟大的企业，就像书店一样，靠关系和地域优势，打造了一个辉煌的企业。 传统企业垄断着地域优势，就垄断着产业链上的供应商，对供应商来说，我的渠道销量最大，你不和我合作，你就损失很多用户，对于用户来说，卖书的就在最繁华的地段，有很大的位置优势，没有其他竞争对手，所以只有去特定地段购买。 但是在移动互联网时代这种地域优势将越来越弱化，随着智能手机出货量的倍增，移动端购物将成为主流，手机就像一个入口，通过这个入口用户不用花费高额的外出成本和时间，就可以完成购物需求。 新一轮全球技术革命在移动互联网领域取得了巨大的进展，中国在移动互联网技术的研发特别是应用领域也有不错的表现。 数据显示，2014年中国移动互联网用户数达7．3亿人，较上年增长11．8％，市场规模达13437．7亿元，增长183．8％。 移动互联网对人类的生产生活方式带来了革命性的影响和冲击，对几乎所有行业特别是传统行业（如商业、传媒、通讯、出租车、金融等）带来了颠覆性影响和冲击。 中国社会的消费人群年龄正在发生转变，在过去的20年里，中国的消费人群年龄主要是50后，60后，70后，这群人受教育，文化，经济科技的发展影响，消费观念和需求是比较弱的。 随着中国的改革开放，信息科技的快速发展，和时间的推移，曾经的消费人群逐渐老龄化，而80后，90后，00后正处于消费的增长期，一方面要得益于当今中国教育的发展和普及，使得这三代人的教育水平普遍比较高，同时得益于信息科技的发展，使得这三代人对信息的获取更加便利。 在这样的大环境下，80后，90后，00后的消费需求正在成主流，50后，60后，70后的消费需求逐渐变的边缘化。 而传统企业的消费观念和管理体制，还有产品观念都是非常陈旧的，比如过去的时代对产品的追求是“有”就可能满足了市场，“卖出”就代表着产品已经销售，“听话”就是管理等观念等这些观念还在传统企业里占据着主要地位。 因为传统企业的管理者大多是50后~70后，他们无法接受当今80后，90后，00后这些消费人群的观念，产品也无法契合他们的审美，而新兴的移动互联网企业产品，更加符合年轻人的审美，所以必将赢得市场。 所以说，传统企业要么顺应时代进行自我颠覆，要么就是下一个“诺基亚”。 变脸四：城镇主导社会 改革开放以来，城镇化在拉动经济快速增长中扮演了重要角色。 城镇化是中国的最大潜力，主要是指城镇化所蕴含的巨大内需潜力。这个潜力的释放主要在于人口城镇化，在于人口集聚效应而带来的服务业等相关产业的发展。 中国的城镇化有其他国家难以比拟的优势，就在于虽然开始进入工业化中后期，但是城镇化率仍有很大的提升空间，尤其是人口城镇化的发展空间巨大。 2012年，中国城镇化率为52.57%，实际的人口城镇化率仅为35%，远低于2011年世界52%的平均水平。如果能打破政策与体制掣肘，每年就有可能提高1.5-2个百分点。 到2020年，人口城镇化率就有可能接近目前的世界平均水平；到2030年，有望进一步提高到65%-70%的峰值，基本实现人口城镇化。就是说，未来的20年左右，中国人口城镇化率有望实现倍增。 人口城镇化能够有效释放消费潜力并引致相关的投资需求。初步估算，到2020年中国人口城镇化进程将带来百万亿级别的内需规模，成为7%～8%中速增长的重要支撑。 以农民工为例，农民只进城务工，人均消费支出将提高171%；但如果农民进城务工并且成为市民，人均消费支出将提高214%。 初步测算表明，1.3-1.5亿新增农业转移人口如果能顺利实现市民化，到2020年有望释放至少5万亿元的潜在消费需求。此外，人口城镇化的消费需求还能够带来巨大的投资需求。 虽然目前还有一部分城镇人口属于没有解决户口的“半城镇化”，但其实际居住地、工作地、生活方式等已基本城镇化。 而且，随着交通、通讯等基础设施的大规模改善，随着城乡经济交流的日益频繁，许多农村特别是郊区农村和交通沿线农村已基本城镇化了，即大致享有与城市居民接近的城市文明。 去年12月底，李克强总理在国博参观“人居科学研究展”时，指着中国地图上的“胡焕庸线”说：“中国94%的人口居住在东部43%的土地上，但中西部和东部一样也需要城镇化。我们是多民族、广疆域的国家，要研究如何打破这个规律，统筹规划，协调发展，让西部百姓在家门口也能分享现代化。” 胡焕庸线是1935年胡焕庸先生在《地理学报》上发表的《中国人口之分布》文章中首次提出的“黑河(爱珲)-腾冲线”，这条线以东居住的人口多，以西居住的人口少。 根据2000年“五普”资料，利用ArcGIS进行的精确计算表明，按胡焕庸线计算，东南半壁占全国国土面积的43.8%，人口占94.1%，平均人口密度为每平方公里285人；西北半壁占全国国土面积56.2%，人口占5.9%，平均人口密度为每平方公里14人。东南半壁与西北半壁总人口之比仍为94∶6，基本特征仍然维持。 随着内外发展环境的深刻变化，未来5-10年，中国的新型城镇化面临重大机遇、拥有巨大潜力，并将在推动经济社会转型发展中扮演重要的历史性角色。 变脸五：“高成本时代”悄然到来 2008年的席卷全球的金融危机，影响深刻，影响长远。那是中国经济，也是世界经济的转折点。在对中国的宏观经济形势带来始料不及的同时，也使中国经济转型的步伐加快。 在金融危机，以及后来的“欧债危机”、“美债危机”的影响下，中国面临复杂多变的外界形势。改革开放30年来，我国保持了9.8%的平均增长率。这个速度堪称“前无古人，后无来者”。 伴随着“百年不遇”的全球性金融危机中国进入了新的30年，近年来我国宏观经济的速度在放缓，我们不得不接受高速增长变为中速增长的现实。 “低成本优势”一直是中国产品在国际市场上竞争的有力武器，但在不经意间中国经济已进入“高成本时代”。 第一，劳动力成本提高了。2008年至今，广东省一类城市（广州）的最低工资标准从860元/月提升至1895元/月，上涨幅度达1.2倍。而东莞、佛山等二类城市的最低工资标准也从770元/月逐年上调到1510元/月。 美国波士顿咨询集团（BCG）今年8月发布的《全球制造业的经济大挪移》报告指出，以美国为基准（100），中国制造成本指数是96，换句话说，同样一件产品，美国制造成本是1美元，中国则需要0.96美元。 该报告认为，中国制造业面临很大压力，因为人力成本从2004年的4.35美元时薪涨到2014年的12.47美元，涨幅达187%。 “2008年到现在，工人工资最少翻了一倍。”乐建波告诉记者，在他的工厂里，一名技术工人的月薪为5000元左右，而普通工人月薪3000元起。 在东莞拥有一家LED设备公司的王鑫也表示，2008年至今，设备类技术工的月薪已经从3000元涨到了6000元，涨幅达到了一倍。 第二，企业的社会成本提高了。企业作为社会公民、“企业公民”，它需要承担更多的社会责任，承担越来越多的社会保障、环境保护、公共服务等社会责任，要付更多的社会成本。 第三，原材料成本提高了。中国是资源比较贫瘠的国家，如果按人均算起来，好多指标都在世界各国100位以后，不比日本好不了哪去。 “地大物博”的中国经过30年高增长，猛然一看，我们所赖以维系经济增长的廉价原材料、能源几乎消耗殆尽，资源该采的采光了，该用的全用光了。 举个例子，辽宁是产煤大省，煤都抚顺、煤铁之城本溪、煤电之城阜新，但现在辽宁是严重缺煤的省份，已经缺口70%多了。 第四，企业的环境成本提高。原来没有环保法的时候，企业随便排放，没有多少约束。而且过去招商引资门槛比较低，按照“欧标”、“美标”不能生产的项目，我们可以引进来生产。现在不行了，小作坊、小矿山、小煤窑，再随便排放不行了。 第五，土地成本提高了。土地成本不断提升，成为中国经济高成本时代的典型表现。一是土地是稀缺资源，越用越少，既然少，那就肯定“贵”，因为资源的稀缺程度决定其价格；二是国家对土地“管”得越来越严，不容易获取的资源，价格自然就会提高，成本自然就会提升。 变脸六：服务经济超过工业经济 工业经济进入到后期了，接下来是什么经济？清华大学博士后付立春认为，根本的答案只有一个，那就是服务经济。 服务经济的定义有两个。一个是服务部门在工业化经济中的作用不断增长；另一个也可以是产品提供中服务的相对重要性，被称为产品的服务化。经济学中老的产品与服务的二分法，已经升级为服务——产品统一体。 前一种定义当然可以用服务业，或者说第三产业，在整体经济产出中的比重来衡量。 虽然从总量来看，今年三季度我国第三产业占当季GDP比例为44%，仍然不到一半；不过，第三产业对GDP增长的贡献和拉动在同期已经达到58.9%，6.9%的GDP增速中4.1%是由服务业拉动的。服务业对经济增长的贡献度从2010年四季度的不足4成，上升到如今的接近6成。从宏观角度不难看出，服务经济已经日益成为发展的大方向。 后一种定义的服务经济也在中国大地如火如荼地发展着。“互联网+”的国家战略正是产业服务化的最好例子。因为互联网、TMT本身就是服务业。 代表中国经济活力与发展方向的已经不再是钢铁、汽车等制造业，而是以BAT为代表的互联网服务企业，在传统制造业苦于融资困难之时，初创型的互联网服务业却在畅享资本盛宴。 实际上，不少领先的工业企业正在服务化转型，比如年销售额近3000亿元的华为，一般会被归为制造业，实际上华为自身定位是“作为全球领先的信息与通信解决方案供应商，为电信运营商、企业和消费者等提供有竞争力的端到端ICT解决方案和服务”，它所提供的产品不仅仅局限于通信设备，而是一套完整的解决方案和相关服务，硬件设备只是服务的载体。 在国民经济统计中，华为一般归为制造业。从这个意义上，服务的重要性在宏观数据中显著低估。 服务经济对就业拉动作用更加显著，能消化制造业增速减缓所溢出的劳动力。据测算每投资100万元，重工业可以提供400个就业岗位，轻工业为700个，服务业是1000个。 而且互联网更能放大对就业促进作用，据中央新闻报道阿里和淘宝直接或间接为1200万人提供了就业，人力资源和社会保障部发布报告指出，我国网络创业就业已累计制造岗位超过1000万个，并有力缓解了近几年的就业压力。 服务经济时代，经济增长引擎能由投资切换为消费。服务业的轻资产特性使得投资对服务业产能的拉动十分有限，而提供满足消费者需求的产品，通过消费端的刺激才能拉动经济增长。 变脸七：区域融合渐成潮流 虽然行政区划限制、画地为牢、地方保护主义等区域分割现象仍然存在，有的地方还很突出，但区域融合或区域经济一体化的大势渐成潮流。新一届中央领导正在着力推动的“一带一路”、京津冀协同发展、长江经济带等就是明证。 此外还有黑龙江的哈大齐经济区、吉林的长吉图经济区、辽宁的沈阳经济圈和“五点一线”沿海经济带、环渤海地区、河北的环首都绿色经济圈、山西的太原城市群、山东的半岛城市群和黄河三角洲、长三角、安徽的皖江经济带、浙江的环杭州湾经济区、福建和浙江的海西经济区、江西的昌九经济走廊、广东的珠三角、广西的北部湾经济区、湖南的长株潭城市群、湖北的武汉城市圈、河南的中原经济带、新疆的乌昌一体化等。这些区域之间的产业合作和产业转移越来越多，人口的跨区域流动日益频繁，环境治理的联防联控也越来越多，交通通讯的联接也越来越加强。 变脸八：“人才红利”正逐步取代“人口红利” 经济增长与一个国家的劳动人口增长密切相关，过去几十年里，中国的关键比较优势之一就是廉价劳动力，众多的研究者都认为人口红利在中国过去几十年的超常增长中发挥了极为重要的作用。 改革开放后，经济增长更多依靠劳动力的投入以弥补初期资本稀缺的短板，其背后的故事是过剩的农村劳动力供给。 但30年过去，随着中国的人口不断的老龄化，中国正在失去这一最大的优势，劳动力人口的数量数十年来首次下降。上半年，农村外出务工劳动力同比仅增长0.1%，几近停滞。农民工“正在从无限供给向有限供给转变”，所有的研究者都在说中国经济享受了几十年的“人口红利”正迅速消失。 面对挑战，尽管不少电子企业已经开始向机器人生产转型，但建筑、服务等行业的大量用工需求无法用机器人替代。 随着劳动力供不应求时代的来临，企业人力成本的上升趋势已不可逆转。随着老龄化加速，接近2.8亿的农民工总量增速已持续四年下滑，并呈现高龄化趋势。 另一方面，当前全社会的抚养比达到36.2%且有进一步上升趋势。根据联合国的预测数据，未来35年里，中国的抚养比还将一路攀升，2050年中国抚养比将达到63%。 其中，老年抚养比将从当前13%提高至2050年的39%。人口红利的消失不仅意味着劳动力资源的比较优势丧失，更预示中国社会未来养老的负担将加大，而劳动年龄人口减少是抑制需求的重要因素，人口结构的变动将对我国经济产生深远影响。 而这些老年人必须由不断减少的工作人口来支持。这对中国社会将产生三个方面影响： 首先，人口老年化问题加剧导致储蓄率下降，不利于资本深化。早在2000年开始，中国65以上人口比重已经达到7%，老年化社会的来临。 人口老年化意味着社会储蓄率下降。按照经济学原理，随着人口老年化问题的加剧，一国储蓄率下降。2014年国内储蓄率48.8%，2010年储蓄率为50.9%，未来储蓄率还将随着人口老年化而进一步下滑。 其次，加剧社会债务负担，拖累经济增长。未来养老负担的加剧将迫使更多的资金用于养老支出，从而加剧国家债务负担。 最后，老年化社会改变中国比较优势，加大宏观经济不稳定性。过去中国制造一大优势是成本低，主要是劳动投入低。这种状况正在改变。 中国经济新常态的内涵是经济增长方式的转变，由过去粗放式的增长转向集约式的增长。在理顺农民工落户城市的道路后，政府在培训技术配套上也要大量投入，工作效率的提升也将是未来红利释放的重要突破点。 无数的例子证明，人到了城市就会变得聪明，善于学习，并不断增加对自身的人力资本投入，这会大幅提升有效劳动时间和劳动生产率。 根据教育部预计，到2020年时中国新增劳动力的平均受教育年限将从目前的12.4年提高至13.5年，而劳动年龄人口平均受教育年限则从9.5年提高至11.2年。 假设教育回报率回落至相对保守的6%，那么，教育水平提升带来的劳动效率提高将导致中国的劳动投入在原来的基础上再平均每年增长1%。 变脸九：绿色低碳发展日益强化 改革开放前期，我们将主要精力放在促进经济增长上，在中国经济高速发展二十多年后，资源环境的约束不断加大，故自“十一五”开始我们将资源环境指标作为约束性指标纳入规划。 特别是“十二五”时期雾霾问题日益突出，我们将生态文明建设提到了前所未有的高度，颁布了最严格的环境保护法，提出了大气污染、水污染行动计划等，并向国际社会承诺2030年二氧化碳排放达到峰值且将努力早日达峰。 可以说，绿色低碳发展已成为中国的新潮流。初步估算，“十三五”时期主要污染物排放的叠加总量可能达到峰值。 2015年1—9月份，单位GDP的能耗同比下降了5.7%，2014年这个数字是4.8%。也就是说，随着制造业和第三产业占国民经济中比重的变化，单位GDP的能源消耗在不断下降。通俗地讲，“经济黑色的部分在退，绿色的部分在加强”。 所以说，过去五年是中国经济以速度换质量的过程。发电量和GDP增长背离，煤耗的下降和发电量的背离，都说明中国经济增长的模式在悄然发生转变。 中国国际经济交流中心经济研究部部长徐洪才在接受证券时报记者采访时称：“低碳绿色是符合世界经济发展潮流。我们到2020年，碳排放要达到均值。对于发展中国家，发展低碳经济、绿色经济显然是非常必要的重大选择。此次将绿色发展作为五中全会五大坚持之一，绿色低碳已经被提升到前所未有的高度。” 国务院发展研究中心资源与环境政策研究所副所长常纪文表示，“目前是水环境保护和大气环境保护的战略相持期，经济和环境会遇到双重风险。环境保护也将在各种压力形成的夹缝中前行，艰巨性前所未有。因此，为了让环境保护不成为经济社会发展的短板，必须建立科学、稳妥的发展战略。” 根据，2015年8月12日，国务院发布《生态环境监测网络建设方案》指出，到2020年，我国将基本实现环境质量和重点污染源监测全覆盖。环保部数据显示，目前我国已经建成超过1400个环境空气自动监测站点，338个地级城市可实时发布空气污染物数据。 本文来源：商业见地网 本文作者：赵筱赟（商业见地网独家撰稿人） python量化交易
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  颜值经济学，我反正是含着泪看完的…
  • diyer  

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  嗯，这真是一个悲伤的故事~ 在中国有“恸哭六军俱缟素，冲冠一怒为红颜”的掌故，在西方有特洛伊之战的不朽史诗。颜值高的美人往往是国家兴衰的导火索，难怪古人形容颜值高绝为“倾国倾城”。 颜值体系最早发轫于5.3亿年前的寒武纪，通过为物种的异性繁殖提供最丰富、最节约成本、最精确的基因优选工具，掀起了物种进化大爆发的革命。 伴随着人类的出现和进入市场经济社会，颜值体系在引爆西方性革命的同时也带来了“广告狂人”时代消费主义的全面崛起。此外，颜值体系也在某种程度上成为个人价值实现的市场之锚。 1 颜值和消费主义 从生物学角度讲，颜值的本质是产生性吸引力（sex appeal）的身体禀赋。 从寒武纪生命大爆发时，“颜值”就已经开始展现其作用。那时的多细胞生物已经开始发展出一个复杂的颜值体系（身体的条纹、发出的气味、分泌的化学液体等）来吸引求偶市场里最重要的消费者——异性。 颜值体系为异性繁殖的择偶过程提供了最丰富、最节约成本、最精确的基因优选工具。由此物种进化的洪流彻底打开。 在每个物种的潜意识里——这里尤其指人，无时无刻不在运用颜值体系做出种种选择，遍及经济生活的方方面面。 寻偶市场的基因优选和消费时的品牌选择相似：都是半潜意识的行为，部分靠直觉，部分靠实践经验和教训，部分靠观察别人的选择。 两者都关注目标选项的客观质素和功用方面的有用特质；都关注其随机、审美和时尚的特质。 两者都创造了供应者渴望理解和满足的需求：个体希望了解异性的寻偶偏好，市场营销人员通过调研、讨论组和大数据挖掘努力了解顾客的喜好。 2 颜值和个人价值实现 颜值体系对消费过程中的商品选择有巨大的影响力，那么，对个人价值的实现是否也具有同等量级的影响度呢？ 答案是肯定的，因为我们每一个人在劳动力市场里也是同样的商品。 著名的劳动力经济学家丹尼尔·荷马仕（Daniel Hamermesh）专注于从颜值角度研究了这个问题20多年，在其著名的《颜值与劳动力市场》论文中，丹尼尔·荷马仕发现，颜值和终生劳动力总收入呈较强的正相关性。 剔除其他变量干扰，长得丑的男员工的平均收入会显著低于长得好的男员工的平均收入，这个差额可以看做是市场征收的丑陋罚金（Ugliness Penalty）。丑陋罚金的具体数据是，劳动力中占比9%的颜值最低男员工的时薪要比全国平均水平低9%。 同样的道理，剔除其他变量干扰，颜值较高男员工的平均收入会显著高于颜值较差的男员工的平均收入，这个差额是市场给予的颜值奖金（Beauty Premium）。劳动力中占比32%的颜值较高男员工的时薪要比全国平均水平高5%。 对于女员工，丑陋罚金使其时薪要比全国平均水平低5%，颜值奖金使其时薪要比全国平均水平高4%。男女员工合计考虑，丑陋罚金使其时薪要比全国平均水平低7%～9%，颜值奖金使其时薪要比全国平均水平高5%。 韩国经济学家Soohyung Lee和Keunkwan Ryu在《婚姻和劳动力市场的整容手术效应》研究论文中，对丹尼尔·荷马仕的颜值经济学进行了进一步拓展。 他们发现颜值与薪金收入、配偶收入呈较强的正相关性：颜值最高的男性的薪金收入要比颜值中等的男性高15.2%，颜值最高的女性的薪金收入要比颜值中等的女性高11.1%；颜值最高的男性其配偶收入水平要比全国平均水平高18.8%，颜值最高的女性其配偶收入水平要比全国平均水平高12.7%。 那么整容手术的投入成本要多久才能通过薪金收入和配偶收入的提高收回来呢？男性平均需要1.3年，女性平均需要2.5年。整容手术回报最高的人群，是那些从中等以下颜值调整到中等以上的人群，回报最低的是颜值较高的人群。所以毫不奇怪的是，韩国整容手术咨询客户的平均颜值要显著低于全国平均颜值，因为整容带来回报最大的是他们。 3 高颜值者的高价值合理吗？ 许多实证经济学研究成果表明，颜值高者的劳动效率和雇主对其的投入回报率、房贷车贷申请通过率、贷款条款优惠度等都显著高于颜值低者。雇主倾向于把较好的工作和收入给颜值高者，这不能完全说是出于歧视。 经济学家肖恩·胜特拉（Sean P. Saltera）、富兰克林·米肯（Franklin G. Mixon Jr）和厄内斯特·W·金（Ernest W. King）的一项研究成果可资佐证。三位经济学家在名为《颜值和地产经纪人的劳动效率和收入关系》的研究论文中，调用了美国东南城市统计区最大的地产交易平台的MLS数据库并对这些数据进行回归分析，剔除其他变量干扰，发现出售地产时雇佣的经纪人颜值越高，其售出价格就越高，为雇主创造的交易价值也越高。在这种情况下，雇主给高颜值的地产经纪人高收入能纯粹算是歧视吗？ 膝盖中了一箭 高颜值者的高经济价值，其经济学理据是什么？ 经济学家约翰·卡尔·斯库兹（John Karl Scholz）和卡米尔·古扁列韦斯（Kamil Sicinski）在其研究论文《颜值和终生收入》中做出了解答。他们发现，颜值与高初中课外活动（学生会、社团、体育项目）参与度、自信度、大五人格特质等呈较强正相关性。 这表明颜值较高的人在学生时代有更多的机会参与社会组织活动，在宝贵的社会实践场景中不断加强自身的沟通能力、领导能力、纪律性、团队协调能力等日后被劳动力市场十分看重的人力资本素质。 一言以蔽之，高颜值者的人力资本形成（Human Capital Formation）要比低颜值者更高端、更迅速、更广泛，其缘由除了高颜值者本身的优势之外，更有社会人力资本资源的倾向性投入。 4 颜值经济的未来 亿万年前颜值体系打开了地球物种进化的洪流，如今深入研究颜值经济学，必将给中国的消费经济发展、市场营销的革新、劳动力市场（个人价值实现机制）的成熟和完善带来诸多革命性的变化。 比如，人们通过大量的购买位置商品(positional goods)来提升自己的颜值和性吸引力，目前中国已成为世界最大的奢侈品消费市场，占全球奢侈品销售的份额已近30%，而与此同时中国的贫富差距却已成为世界最高的。世界第二大的奢侈品消费市场的日本，其贫富差距却为世界最低水平。 可见，中国这种过度奢侈的消费主义是难以持久的，能否把体现颜值的位置商品导向绿色消费、高调慈善、伦理投资等领域，使消费主义进入一种环境成本更小、对后代益处更多的可持续性模式？这是值得颜值经济学重点思考的问题，也孕育着可持续性颜值经济领域里的巨大商机。 作者：吴迪 来源：中欧商业评论
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  当今中国青年四大阶层分析 你属于哪一类？
  • diyer  

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  在梁晓声的眼中，当今中国的青年可大致分为四类：不差钱的富二代、中产阶层家庭的儿女、城市平民阶层的儿女、农家儿女，由于各自所处环境、所受教育文化影响不同，所面对的、所要跨越的困难也各不相同，各有各的缺点和优点。借用梁晓声的评价：“当代中国青年，他们是些令人失望的青年。当代中国青年，他们是些足以令中国寄托希望的青年。” 01 不差钱的富二代 报载，当下中国有一万余位资产在2亿以上的富豪们，“二世祖”是南方民间对他们儿女的叫法。关于他们的事情民间谈资颇多，人们常津津乐道。 某些报刊亦热衷于兜售他们的种种事情，以财富带给他们的“潇洒”为主，羡慕意识流淌于字里行间。窃以为，一万多相对于十三亿几千万人口，相对于四亿几千万中国当代青年，实在是少得并没什么普遍性，并不能因为他们是某家族财富的“二世祖”，便必定具有值得传媒特别关注之意义。故应对他们本着这样一种报道原则——若他们做了对社会影响恶劣之事，谴责与批判；若他们做了对社会有益之事，予以表扬与支持。否则，可当他们并不存在。在中国，值得给予关注的群体很多，非是不报道“二世祖”们开什么名车，养什么宠物，第几次谈对象便会闲得无事可做。传媒是社会的“复眼”，过分追捧明星已够讨嫌，倘再经常无端地盯向“二世祖”们，这样的“复眼”自身毛病就大了。 由于有了以上“二世祖”的存在，所谓“富二代”的界定难免模糊。倘不包括“二世祖”们，“富二代”通常被认为是这样一些青年——家境富有，意愿实现起来非常容易，比如出国留学，比如买车购房，比如谈婚论嫁。他们的消费现象，往往也倾向于高档甚至奢侈。和“二世祖”们一样，他们往往也拥有名车。他们的家庭资产分为有形和隐形两部分：有形的已很可观，隐形的究竟多少，他们大抵并不清楚，甚至连他们的父母也不清楚。我的一名研究生曾幽幽地对我说：“老师，人比人真是得死。我们这种学生，毕业后即使回省城谋生，房价也还是会让我们望洋兴叹。可我认识的另一类大学生，刚谈恋爱，双方父母就都出钱在北京给他们买下了三居室，而且各自一套。只要一结婚，就会给他们添辆好车。北京房价再高，人家也没有嫌高的感觉！”——那么，“另一类”或“人家”自然便是“富二代”了。 我还知道这样一件事——女孩在国外读书，忽生明星梦，非要当影视演员。于是母亲带女儿专程回国，到处托关系，终于认识了某一剧组的导演，声明只要让女儿在剧中饰一个小角色，一分钱不要，还愿意反过来给剧组几十万。导演说您女儿也不太具有成为演员的条件啊，当母亲的则说，那我也得成全我女儿，让她过把瘾啊！——那女儿，也当属“富二代”无疑了。 如此这般的“富二代”，他们的人生词典中，通常没有“差钱”二字。 他们的家长尤其是父亲们，要么是中等私企老板，要么是国企高管，要么是操实权握财柄的官员。倘是官员，其家庭的隐形财富有多少，他们确乎难以了解。他们往往一边享受着“不差钱”的人生，一边将眼瞥向“二世祖”们，对后者比自己还“不差钱”的生活方式消费方式每不服气，故常在社会上弄出些与后者比赛“不差钱”的响动来。 我认为，对于父母是国企高管或实权派官员的他们，社会应予必要的关注。因为这类父母中不乏现行弊端分明的体制的最大利益获得者及最本能的捍卫者。这些身为父母的人，对于推动社会民主、公平、正义是不安且反感的。有这样的父母的“富二代”，当他们步入中年，具有优势甚至强势话语权后，是会站在一向依赖并倍觉亲密的利益集团一方，发挥本能的维护作用，还是会比较无私地超越那一利益集团，站在社会公平和正义的立场，发符合社会良知之声，就只有拭目以待了。如果期待他们成为后一种中年人，则必须从现在起，运用公平、正义之自觉的文化使他们受到人文影响。而谈到文化的人文思想影响力，依我看来，在中国，不仅对于他们是少之又少微乎其微，即使对最广大的青年而言，也是令人沮丧的。故我看未来的“富二代”的眼，总体上是忧郁的。不排除他们中会产生足以秉持社会良知的可敬人物，但估计不会太多。 在中国，如上之“富二代”的人数，大致不会少于一两千万。这还没有包括同样足以富及三代五代的文娱艺术界超级成功人士的子女。不过他们的子女人数毕竟有限，没有特别加以评说的意义。 02 中产阶层家庭的儿女 世界上任何一个国家，中高级知识分子家庭几乎必然是该国中产阶层不可或缺的成分。少则占1/3，多则占一半。中国国情特殊，20世纪80年代以前，除少数高级知识分子，一般大学教授的生活水平虽比城市平民阶层的生活水平高些，但其实高不到哪儿去。20世纪80年代后，这些人家生活水平提高的幅度不可谓不大，他们成为改革开放的直接受惠群体是无可争议的事实。不论从居住条件还是收入情况看，知识分子家庭的生活水平已普遍高于工薪阶层。另一批，正有希望跻身于中产阶层。最差的一批，生活水平也早已超过所谓小康。 然而2009年以来的房价大飙升，使中产阶层生活状态顿受威胁，他们的心理也受到重创，带有明显的挫败感。仅以我语言大学的同事为例，有人为了资助儿子结婚买房，耗尽二三十年的积蓄不说，儿子也还需贷款一百余万，沦为“房奴”，所买却只不过八九十平方米面积的住房而已。还有人，夫妻双方都是五十来岁的大学教授，从教都已二十几年，手攥着百余万存款，儿子也到了结婚年龄，眼睁睁看着房价升势迅猛，不知如何是好，只有徒唤奈何。他们的儿女，皆是当下受过高等教育的青年，有大学学历甚至是硕士、博士学历。 这些青年成家立业后，原本最有可能奋斗成为中产阶层人士，但现在看来，可能性大大降低了，愿景极为遥远了。他们顺利地谋到“白领”职业是不成问题的，然“白领”终究不等于中产阶层。中产阶层也终究得有那么点儿“产”可言，起码人生到头来该有产权属于自己的一套房子。可即使婚后夫妻二人各自月薪万元，要买下一套两居室的房子，由父母代付部分购房款，也还得自己贷款一百几十万。按每年可偿还10万，亦需十几年方能还清。又，他们从参加工作到实现月薪万元，即使工资隔年一升估计至少也需10年。 那么，前后加起来可就是二十几年了，他们也奔50了。人生到了50岁时，才终于拥有产权属于自己的两居室，尽管总算有份“物业”了，恐怕也还只是“小康人家”，而非“中产”。何况，他们自己也总是要做父母的。一旦有了儿女，那一份支出就大为可观了，那一份操心也不可等闲视之。于是，拥有产权属于自己的一套房子的目标，便离他们比遥远更遥远了。倘若双方父母中有一位甚至有两位同时或先后患了难以治疗的疾病，他们小家庭的生活状况也就可想而知了。 好在，据我了解，这样一些青年，因为终究是知识分子家庭的后代，可以“知识出身”这一良好形象为心理的盾，抵挡住贫富差距巨大的社会现实的猛烈击打。所以，他们在精神状态方面一般还是比较乐观的。他们普遍的人生主张是活在当下，抓住当下，享受当下；更在乎的是于当下是否活出了好滋味，好感觉。这一种拒瞻将来，拒想将来，多少有点儿及时行乐主义的人生态度，虽然每令父母辈摇头叹息，对他们自己却未尝不是一种明智。并且，他们大抵是当下青年中的晚婚主义者。内心潜持独身主义者，在他们中也为数不少。1/3左右按正常年龄结婚的，打算做“丁克”一族者亦大有人在。 在中国当下青年中，他们是格外重视精神享受的。他们也青睐时尚，但追求比较精致的东西，每自标品位高雅。他们是都市文化消费的主力军，并且对文化标准的要求往往显得苛刻，有时近于尖刻。他们中一些人极有可能一生清贫，但大抵不至于潦倒，更不至于沦为“草根”或弱势。成为物质生活方面的富人对于他们既已不易，他们便似乎都想做中国之精神贵族了。事实上，他们身上既有雅皮士的特征，也确乎同时具有精神贵族的特征。 一个国家是不可以没有一些精神贵族的。绝然没有，这个国家的文化也就不值一提了。即使在非洲部落民族，也有以享受他们的文化精品为快事的 “精神贵族”。 他们中有不少人将成为中国未来高品质文化的守望者。不是说这类守望者只能出在他们中间，而是说由他们之间产生更必然些，也会更多些。 03 城市平民阶层的儿女 出身于这个阶层的当下青年，尤其受过高等教育的他们，相当一部分内心是很凄凉悲苦的。因为他们的父母，最是一些“望子成龙”、“望女成凤”的父母，此类父母的人生大抵历经坎坷，青年时过好生活的愿景强烈，但这愿景后来终于被社会和时代所粉碎。但愿景的碎片还保存在内心深处，并且时常也还是要发一下光的，所谓未泯。设身处地想一想确实令人心疼。中国城市平民人家的生活从前肯定比农村人家强，也是被农民所向往和羡慕的。 但现在是否还比农民强，那则不一定了。现在不少的城市平民人家，往往会反过来羡慕农村富裕的农民，起码农村里那些别墅般的二三层小楼，便是他们每一看见便会自叹弗如的。但若有农民愿与他们换，他们又是肯定摇头的。他们的根已扎在城市好几代了，不论对于植物还是人，移根是冒险的，会水土不服。对于人，水土不服却又再移不回去，那痛苦就大了。 “所谓日子，过的还不是儿女的日子！”这是城市平民父母们之间常说的一句话，意指儿女是唯一的精神寄托，也是唯一过上好日子的依赖，更是使整个家庭脱胎换骨的希望。故他们与儿女的关系，很像是体育教练与运动员的关系，甚至是拳击教练与拳手的关系。在他们看来，社会正是一个大赛场，而这也基本是事实，起码目前在中国是一个毫无疑问的事实。所以他们常心事重重、表情严肃地对儿女们说：“孩子，咱家过上好生活可全靠你了。” 出身于城市平民人家的青年，从小到大，有几个没听过父母那样的话呢？ 可那样的话和十字架又有什么区别？话的弦外之音是——你必须考上名牌大学；只有毕业于名牌大学才能找到好工作；只有找到好工作才有机会出人头地；只有出人头地父母才能沾你的光在人前骄傲，并过上幸福又有尊严的生活；只有那样，你才算对得起父母……即使嘴上不这么说，心里也是这么想的。 于是，儿女领会了——父母是要求自己在社会这个大赛场上过五关斩六将，夺取金牌金腰带的。于是对于他们，从小学到大学都成了赛场或拳台。然而除了北京、上海，在任何省份的任何一座城市，考上大学已需终日刻苦，考上名牌大学更是谈何容易！并且，通常规律是——若要考上名牌大学，先得挤入重点小学。对于平民人家的孩子，上重点小学简直和考入名牌大学同样难，甚至比考上名牌大学还难。名牌大学仅仅以高分为王，进入重点小学却是要交赞助费的，那非平民人家所能承受得起。往往即使借钱交，也找不到门路。故背负着改换门庭之沉重十字架的平民家庭的儿女们，只有从小就将灵魂交换给中国的教育制度，变自己为善于考试的机器。但即使进了重点初中、重点高中、重点大学，终于跃过了龙门，却发现在龙门那边，自己仍不过是一条小鱼。而一迈入社会，找工作虽比普通大学的毕业生容易点儿，工资却也高不到哪儿去。本科如此，硕士博士，情况差不多也是如此，于是倍感失落…… 另外一些只考上普通大学的，高考一结束就觉得对不起父母了，大学一毕业就更觉得对不起父母了。那点儿工资，月月给父母，自己花起来更是拮据。不月月给父母，不但良心上过不去，连面子上也过不去。家在本市的，只有免谈婚事，一年又一年地赖家而居。天天吃着父母的，别人不说“啃老”，实际上也等于“啃老”。家在外地的，当然不愿让父母了解到自己变成了“蜗居”的“蚁族”。和农村贫困人家的儿女们一样，他们是中国不幸的孩子，苦孩子。 我希望中国以后少争办些动辄“大手笔”地耗费几千亿的“国际形象工程”，省下钱来，更多地花在苦孩子们身上——这才是正事！ 他们中考上大学者，几乎都可视为坚卓毅忍之青年。 他们中有人最易出现心理问题，倘缺乏关爱与集体温暖，每酿自杀自残的悲剧，或伤害他人的惨案。然他们总体上绝非危险一族，而是内心最郁闷、最迷惘的一族，是纠结最多、痛苦最多，苦苦挣扎且最觉寡助的一族。 他们的心，敏感多于情感，故为人处世每显冷感。对于帮助他们的人，他们心里也是怀有感激的，却又往往倍觉自尊受伤的刺痛，结果常将感激封住不露，饰以淡漠的假象。而这又每使他们给人以不近人情的印象。这种时候，他们的内心就又多了一种纠结和痛苦。比之于同情，他们更需要公平；比之于和善相待，他们更需要真诚的友谊。 谁若果与他们结下了真诚的友谊，谁的心里也就拥有了一份大信赖，他们往往会像狗忠实于主人那般忠实于那份友谊。他们那样的朋友是最难交的，居然交下了，大抵是一辈子的朋友。一般情况下，他们不会轻易或首先背叛友谊。 他们像极了于连。与于连的区别仅仅是，他们不至于有于连那么大的野心。事实上他们的人生愿望极现实，极易满足，也极寻常。但对于他们，连那样的愿望实现起来也需不寻常的机会。“给我一次机会吧！”——这是他们默默在心里不知说了多少遍的心语。但又一个问题是——此话有时真的有必要对掌握机会的人大声地说出来，而他们往往比其他同代人更多了说之前的心理负担。 他们中之坚卓毅忍者，或可成将来靠百折不挠的个人奋斗而成功的世人偶像；或可成将来足以向社会贡献人文思想力的优秀人物。 人文思想力通常与锦衣玉食者无缘。托尔斯泰、雨果们是例外，并且考察他们的人生，虽出身贵族，却不曾以锦衣玉食为荣。 04 农家儿女 家在农村的大学生，或已经参加工作的他们，倘若家乡居然较富，如南方那种绿水青山、环境美好且又交通方便的农村，则他们身处大都市所感受的迷惘，反而要比城市平民的青年少一些。这是因为，他们的农民父母其实对他们并无太高的要求。倘他们能在大都市里站稳脚跟，安家落户，父母自然高兴；倘他们自己觉得在大都市里难过活，要回到省城工作，父母照样高兴，照样认为他们并没有白上大学；即使他们回到了就近的县城谋到了一份工作，父母虽会感到有点儿遗憾，但不久那点儿遗憾就会过去的。 很少有农民对他们考上大学的儿女们说：“咱家就指望你了，你一定要结束咱家祖祖辈辈都是农民的命运！”他们明白，那绝不是一个受过高等教育的儿女所必然能完成的家庭使命。他们供儿女读完大学，想法相对单纯：只要儿女们以后比他们生活得好，一切付出都是值得的。中国农民大多是些不求儿女回报什么的父母。他们对土地的指望和依赖甚至要比对儿女们还多一些。 故不少幸运地在较富裕的农村以及小镇小县城有家的、就读于大都市漂泊于大都市的学子和青年，心态比城市平民（或贫民）之家的学子、青年还要达观几分。因为他们的人生永远有一条退路——他们的家园。如果家庭和睦，家园的门便永远为他们敞开，家人永远欢迎他们回去。所以，即使他们在大都市里住的是集装箱——南方已有将空置的集装箱租给他们住的现象——他们往往也能咬紧牙关挺过去。他们留在大都市艰苦奋斗，甚至年复一年地漂泊在大都市，完全是他们个人心甘情愿的选择，与家庭寄托之压力没什么关系。如果他们实在打拼累了，往往会回到家园休养、调整一段时日。 同样命运的城市平民或贫民人家的儿女，却断无一处“稚子就花拈蛱蝶，人家依树系秋千”，“罗汉松遮花里路，美人蕉错雨中棂”的家园可以回归。坐在那样的家门口，回忆儿时“争骑一竿竹，偷折四邻花”之往事，真的近于是在疗养。即使并没回去，想一想那样的家园，也是消累解乏的。故不论他们是就读学子、公司青年抑或打工青年，精神上总有一种达观在支撑着。是的，那只不过是种达观，算不上是乐观。但是能够达观，也已很值得为他们高兴了。 不论一个当下青年是大学校园里的学子、大都市里的临时就业者或季节性打工者，若他们的家不但在农村，还在偏僻之地的贫穷农村，则他们的心境比之于以上一类青年，肯定截然相反。 回到那样的家园，即使是年节假期探家一次，那也是忧愁的温情有，快乐的心情无。打工青年们最终却总是要回去的。 大学毕业生回去了毫无意义——不论对他们自己，还是对他们的家庭。他们连省城和县里也难以回去，因为省城也罢，县里也罢，适合于大学毕业生的工作，根本不会有他们的份儿。而农村，通常也不会直接招聘什么大学毕业生“村官”的。 所以，当他们用“不放弃！绝不放弃！”之类的话语表达留在大都市的决心时，大都市应该予以理解，全社会也应该予以理解。 这是一个最好的时代！ 这是一个最坏的时代！ 以上两句话，是狄更斯小说《双城记》的开篇语。那究竟是一个怎样的时代，此不赘述。狄氏将“好”写在前，将“坏”写在后，意味着他首先是在肯定那样一个时代。在此借用一下他的句式来说： 当代中国青年，他们是些令人失望的青年。 当代中国青年，他们是些足以令中国寄托希望的青年。 说他们令人失望，乃因以中老年人的眼看来，他们身上有太多毛病。诸毛病中，以独生子女的娇骄二气、“自我中心”的坏习性、逐娱乐鄙修养的玩世不恭最为讨嫌。 说他们足以令中国寄托希望，乃因他们是自1949年以后最真实地表现为人的一代，也可以说是忠顺意识之基因最少，故而是真正意义上脱胎换骨的一代。在他们眼中，世界真的是平的；在他们的思想的底里，对民主、自由、人道主义、社会公平正义的尊重和诉求，也比1949年以后的任何一代人都更本能和更强烈…… 只不过，现在还没轮到他们充分呈现影响力，而他们一旦整体发声，十之七八都会是进步思想的认同者和光大者。 作者：梁晓声 来源：《郁闷的中国人》 PYTHON量化交易
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  交易系统的历史回测应该注意什么
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  交易系统必须能通过历史回测才可以投入使用。无法通过历史回测的交易系统不可能在实际交易中获利。历史回测是交易系统投入实盘的必要前置环节。能通过历史回测的交易系统不一定是好用的交易系统，但不能通过历史回测，则一定不是好用的交易系统。 一般地，回测交易系统，需要从稳健性（Robustness）分析的角度特别留意以下四点。 第一，历史回测的期间必须足够长。 一般来讲，对于国内的股票、商品，应该回测5年以上的数据，对于新上市的品种，至少也要回测3年。对于上市较早的品种或国际市场的黄金、美元指数等商品，则应至少回测一个牛熊周期，一般应该在10年–15年以上。回测的期间足够长久，回测的成绩才足够可靠。对于不能满足这个要求的品种，则应在开仓时将R值适当加权处理，主动降低风险暴露。 第二，分析回测成绩，应予以“断代”处理。 一个稳定、可靠的交易系统，在一定期间范围内，成绩应该相对稳定。仅靠一两波大行情拉高整体回测成绩的，会使使用者高估系统的价值。例如，回测上证指数时，如果仅仅将2005年–2007年的大牛市纳入总成绩，而没有逐年的回测数据，很可能会因为一次牛市而高估了一个本来绩效一般的系统。我的经验是，按年予以断代，分析各年的回测绩效。完全平均的回测成绩是不可能的，一个优秀的系统应该满足两个条件：单一年度不出现巨大亏损；各年整体稳定盈利，偶尔出现超额获利。 第三，回测系统后应该防止“过度优化”，尽量减少参数变量，防止“参数孤岛”。 过度优化（Curve Fitting，也可称为“曲线拟合”）是交易系统回测的最大敌人。一个交易系统应以简洁为上，少用参数变量。对于采取了变量参数的系统，最优参数附近的参数也应具备不错的绩效，形成“参数高原”。应防止过度优化后的“参数孤岛”。 第四，交易系统应经历多品种回测检验 一个可靠的交易系统应该具备普适性，不能仅仅适用于个别交易品种。只能用于一个品种的交易系统，往往是过度优化的产物。需要特别说明的是，不同品种间可以结合品种特性进行一些针对单一品种的微调。比如结合不同品种的ATR情况，根据日K线的振幅过滤一些非常态下的开仓信号等。这种根据具体品种采取的个性化调整不属于过度优化。 python量化交易
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  为什么回测效果非常好的策略实盘却不行？
  • wdg  

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  作者：杨博理 来源：知乎 我的建议是，依次了解并检验下面的内容，原因是在我的经验里，这些问题出现的概率是由高到低的：1. 算错了。不是我乱回答好嘛，是血的教训啊。在我做量化测试的历史里，回测出现有显著盈利能力结果时，95%以上是这个原因导致的错误。例如，某个负号在计算时漏掉了、百分号忘记除了、不同语言下迭代0和1起始点的混淆，等等等等，往往会给出一个好到我觉得必将改变世界的结果。所以本人现在都养成了只要结果很好，一定先彻查是否算错的习惯。顺便给个我用来判断结果是否过好的检测手段。鉴于我的交易策略跨度比较大，因此需要一个适用性广泛的手段，我的做法是用期望为0的正态分布模拟资产回报率，首先使用历史数据估计出标准差，然后模拟n段测试期等长的回报序列，从而得到n个交易策略盈亏结果，如果实测结果在这n个结果的尾部两端，就说明结果过好或过坏。这是单资产的交易策略，如果是多资产，融合相应的组合流程即可。当然也存在一些变种，例如求得概率结果而非直观的盈亏结果等进行判断。不过本人大部分时间都不会做的那么详细，受打击的次数多了，稍微看看都知道是不是有问题了。2. 未来函数。其他答案中多次出现了这个提法了，说明确实是一个根本性问题。未来函数的杀伤力在于，它会出现的不知不觉。例如一个著名的分析师语言：“在熊市末期积极建仓，在牛市末期卖出股票”，我要是知道这是末期了，我还听你这些话干什么啊。还比如做量化的时候对曲线的平滑、整体模型的估计、统计特征的提取等等，都应该注意未来函数的出现。要控制它的出现，唯一要做的就是小心，因为逻辑中的错误，比前面说的“算错了”更难以检查出来。我自己的经验是，在编制测试流程时严格按照时间顺序进行，样本内的计算就强迫自己彻底屏蔽样本外的数据。一句话，经验是财富。3. 存活者偏差。这是“未来函数”族群中的王者，单独拿出来说。下面的内容来自维基百科：幸存者偏差（英语：survivorship bias），另译为“生存者偏差 [1]”或“存活者偏差”。常用俗语“死人不会说话”来解释其成因。 意思是指，当取得资讯之管道，仅来自于幸存者时（因为无从由死者获得来源），此资讯可能会存在与实际情况不同之偏差。常见于财务金融领域之文章。 此情况常见于投资理财之节目或文章，例如当投资理财之电视节目仅邀请投资成功者上节目谈论其成功投资之经验，观众会将该成功投资者投资之方式，视为高成功率之投资方式，但观众并不会在电视节目看到以相同或类似投资方式，但最后失败的投资者，因而高估此投资方式之成功机率。用指数或者全市场样本进行长期交易策略测试的同志们，请一定小心指数成分股的变更和股票退市对策略的影响！4. 过拟合。先给定义，来自百度百科：为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。想像某种学习算法产生了一个过拟合的分类器，这个分类器能够百分之百的正确分类样本数据（即再拿样本中的文档来给它，它绝对不会分错），但也就为了能够对样本完全正确的分类，使得它的构造如此精细复杂，规则如此严格，以至于任何与样本数据稍有不同的文档它全都认为不属于这个类别。 标准定义：给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。 ----《Machine Learning》Tom M.Mitchell好吧，数据挖掘的人写的东西，看来国内搞金融的人都高端大气不愿意用百科，有空我把wiki的英文翻译过来好了。针对量化交易的小方向来说，就是说交易策略中参数用多了、或者交易流程设置过于复杂了，导致交易策略过度提取了样本数据中的某些显性信息，而误读了整体数据中的真实信息。如果你有较好的统计基础或者计量基础，你应该明白过拟合的含义，学界为了R方和结果显著性不顾一切乱来的太多了，负面例子不胜枚举，如果不太理解请补课。5. 泛化能力。与“过拟合”关系密切，在绝大部分情况下就是“过拟合”问题导致的结果，不过含义是截然不同的，且存在例外，因此单列出来。最出名的例外就是现在红火到爆的Deep Learning了，简单来看就是隐层数增加的人工神经网络，所以亦称Deep Neural Network，虽然由于隐层的问题，参数一度多到无法正确估计，但是有了数据量的巨大提升和Autoencoder之类的处理方法之后屌丝逆袭干掉了一众分类算法。最近去百度的吴恩达就是这方面的专家，更不用提Hinton他老人家，Google的科技吉祥物好嘛。扯远了，回来，下面的定义来自百度百科：概括地说，所谓泛化能力（generalization ability）是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。学习的目的是学到隐含在数据对背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出，该能力称为泛化能力。好吧，这还是搞数据挖掘的人写的东西。用我们这个方向上更易理解的话说就是：样本内的数据的某些特征规律，在样本外的数据中也存在，这种特征可以提取出具有盈利能力的交易策略。因此，这种存在性越强、或者说样本外盈利能力越强，泛化能力就越强。在我个人的交易哲学中，已知数据全部都是样本内数据，人为划分样本内外的做法是学术术语，有可能会产生自欺欺人的后果。个人看法，仅供参考，而且为了交流方便我仍然会在下面使用这种学术说法。为了将这种泛化能力的欺骗性尽量降低，我的做法是在某一段样本期内划分样本内外，然后将这段样本期作为样本内，在另一段时期做样本外检验，依此迭代，能做几层做几层。抱歉我暂时没法把这个流程说清楚，有灵感了我来改答案。但是确实很有效，一般做两层，大部分好策略就不好了，根本不用实盘浪费时间浪费钱。泛化能力是量化交易盈利的灵魂，涉及到哲学和技术两个层面。有空我会增加这部分的内容。6. 真实交易环境限制。@Awing Xu 写的很好，请移步参考。闪烁信号的问题主要出现在中长期交易中，大部分是使用日度数据进行回测造成的。解决方案包括设定一个与交易点差距的阈值，使得交易行为的到达条件不那么敏感；或者固定在一天的某个时间点监测并进行交易，忽略其他时段的价格变动，等等。实际交易中不可能成交的价位。使用市场单，价位变动，单个价位容量不能满足，市场剧烈波动影响成交价。场内规制，庄家或报价商打止损。这三个我统一归纳为交易中的摩擦，不知道有没有理解错，如有，致歉。第一个我展开说一下，由于下单环境的不同，单子到达交易所的时间也就不同，较大的时间差往往造成策略计算时的价位不可能成交的情况，波动大时尤甚。另一种情况则是流动性较低时，买卖单无法被对手及时匹配所导致的价位变动。这一问题可以通过提高议价能力、优化下单和计算环境等来缓解。第二个和第三个问题，主动的解决方案包括狭义的Algo Trading所代表的分单建仓等技术，以及对交易规则的合理应用等。这是另一个大的研究方向，不作展开。与闪烁信号主要出现在长期策略不同，摩擦在高频交易中极为明显。高频中稀薄的盈利往往会被大量摩擦蚕食，进而导致理想环境下的盈利策略失去盈利能力。实践中，一个优秀的策略测试流程一定会考虑到摩擦因素，而针对套利类交易来说，对于摩擦损失的估计和预判甚至是整个策略的核心所在。真实交易环境的限制涵盖很广。断电、断网、计算机故障等因素也是其中之一。肯定还有其他的问题限制，欢迎补充。集思广益，不甚感激。7. 策略周期。策略是有周期的，站在风口上，猪都会飞。在趋势行情下，盘整策略会亏，在盘整行情下，趋势策略会亏。那我用技术手段，区分趋势行情和盘整行情呢？这是对未来行情的预测，提前固化的预测手段是具有时效性的，依然是一个大的周期问题。存不存在不会过期的盈利性策略呢，我认为有，具体的内容我会在后面混沌等内容中展开来讲，因为太哲学。目前而言，我寄希望于找到一个有效周期足够长的策略，我还没有找到，但会继续努力。实际上，策略周期是“泛化能力”在时间上的着重体现，基于这个思路，我对这个性质的检测方式仍然是两层的样本内外检验，只不过会对样本期的长短、时段变化更为关注，研究这些变化带来的结果的变化。到了这里，我已经开始感到自身的软弱无力，交易是一个看天吃饭的活计，量化交易也不例外。 谢邀，实盘不理想有以下几点策略中使用了未来函数，实际交易中不可能成交的价位。闪烁信号，回测没有闪烁的问题，实际交易中信号出现然后消失了，但仓位已建。使用市场单，价位变动，单个价位容量不能满足，市场剧烈波动影响成交价。手续费和价差没有包括在回测中，高频率交易尤其敏感。使用某一时间段市场波动，不适合现市场波动，回测要检验多种市场状况。还有因素如场内规制，庄家或报价商打止损。长期策略问题较少，高频问题较多。。。。。。。。。。。看了大伙的回答，发现少了回答一个重大问题，数据拟合。 为什么遗漏了，是因本人觉得这是交易员和程序员开发策略的分别，国内怪圈是公司开发策略，编程员，数据发掘，交易都是同一人，不知各位情况是否一样，我是看各公司招聘条件是这样的。扯远回正题。市场只是惊人相似，不是重复。混沌理论中分型指明这一点（混沌是物理理论，请参考物理学正解），所以策略开发时不应参数优化，这是本人理解，使用一个参数是有理由的，客观的。这里的客观是某些统计模型计算出的参数或不变的条件。就算主观的参数也比优化的好，思路出来的结果，不能使用优化去改变。尽可能使用相对不变的条件作为策略开发，如果使用的条件是不断变化的，怎么可能设计出有统计意义的策略？不知理解正确与否，请指点。 作者：Awing Xu 来源：知乎 作者：小牛 来源：知乎 先膜拜一下LZ，问了好多问题，好勤奋。开始正题。像未来数据，滑点等显而易见的原因我就不多说了，这些都很容易理解。主观投资方法也不多说了，因为和主题无关。其实一直困扰我的问题更有点像“哲学”问题：这个问题的一种提法是：我们能用数学模型预测未来吗？换一种我认为更好的问题提法：我们能用数学模型逼近乃至完全描述世界（金融产品）的运作规律吗？第一种提法是第二种提法的必要非充分条件。换句话说，如果我们能用数学模型逼近世界（金融产品）的运作规律，那我们就有了真实的预测能力。简单一点，我用“模型对规律的逼近度”这个描述来替代上面的描述。为了解释这个问题，要先阐述三个我自己的观点。一、物理世界和人类社会的建模，就规律逼近度上讲，本质上没有区别，只是强弱的问题。比如，物理模型的规律逼近度会很强 —— 牛顿三大定律那么好用；经济学的规律逼近度就差很多，经济学的预测能力，大家都懂的。所以简单说一个模型行不行，那是不科学的。比如说牛顿三大定律就是真理，经济学就是狗屎，很不理性。我们真的只能说（乐观估计）：“这个模型有多行？”二、模型的规律逼近度只是度量相关关系，而非因果关系大部分人，包括我自己在内，未必真正理解什么叫做因果关系。在经济学中，老师经常告诉大家，要先寻求经济意义，再进行建模。相对层面上，这样看起来确实很有效。但往深了想，我们所谓的“意义”，未必那么有意义。举几个例子，也许会更容易理解。为什么苹果会掉到地上？牛顿说，是因为有地球引力。爱因斯坦说，是因为地球附近的空间弯曲了。我说，因为有一群无法看到的调皮神仙，会把每一个苹果按到地上。这个例子告诉我们说，所谓因果关系，其实跟我们看问题的角度有关系，而这个角度是我们可以自己臆造的。用比较现代的语言来讲，可以弱弱理解为“假说”（并不准确）。再举一个例子，“雄鸡一唱天下白”这两者明显不是好的因果关系，更好的（未必是真的因果）“因果关系”是，太阳出来了，所以雄鸡叫了，所以天下白了。这个例子告诉我们，很多有明显相关关系的事情，很可能并不具有我们想象的因果关系。再举一个例子，“种豆得豆，种瓜得瓜”。可是，种豆未必得豆，种瓜未必得瓜呀。如果天气不好，种豆也不会得豆。如果土壤很差，种豆也不会得豆。如果没有水，种豆也不会得豆。所以天气、土壤、水等等缺一不可。那么凭什么说“种豆”跟“得豆”是因果关系呢？我们甚至都不能赋予“种豆”这一因素更大的权重 —— 因为任何因素都是缺一不可的。这个例子告诉我们，我们往往以为的主要原因，从绝对理性的角度讲，其实只是我们的“近视“和偏见。所以因果其实是非常复杂的事情，用数学或者逻辑的方法实在是没办法搞清楚的。然而，好消息是，对预测来说，我们也并不需要搞清楚因果关系才能赚钱。我们只要知道雄鸡一叫，天就大概率要亮了，这样就已经足够赚钱了。对因果关系，相关关系，高善文老师有过一篇很精彩的论述《光线是可以弯曲的》。有幸当面请教过高老师关于这方面的问题，高老师的基本观点是，想要研究清楚因果关系，必须要有一个封闭的系统，但实际中，经济系统是不封闭的，所以我们没办法真的搞清楚因果关系的，但总是有一些办法能够逼近。至于什么办法，在此不表，有心人自会找到。三、假设的实证比推理过程更重要学过经济学的都知道，所有的经济理论都是先有一系列的假设，再通过数学推理得到的。在这里，很多人往往会有一种倾向，总觉的那一系列的高大上的推理是最重要的。但在实际中，恰恰相反，假设的实证最为重要 —— 有多少人还记得每一个理论背后的假设？问题的关键是，现实肯定不会完全满足假设条件。那么这个差距究竟会对模型造成多大的影响？这其实才是实际投资中的核心问题。但这些问题在传统经济金融学中，往往涉及的非常少（也可能是我孤陋寡闻）。综上所述，要进行量化投资建模，步骤其实是：1. 建立相关性假设（不是因果关系），比如A -> B2. 量化描述相关性假设3. 实证（不是推理）假设的历史有效性4. 判断假设的未来有效性我们用一个简单的趋势跟踪策略来描述之：1. 相关性假设是，如果出现了较大的趋势，那么趋势会大概率延续2. 我们简单一点，上穿均线买入，下穿均线卖出。3. 哇，回测结果好棒！4. 实盘亏死了T_T…问题出在哪里？1. 趋势会延续这个相关性假设真的很有“规律逼近度”吗？2. 量化描述没有别的更好的方法吗？3. 回测是唯一标准吗？4. …其中第1，3点是最难的。2也不容易，但相对简单。对1来说，用数学的方式没办法证明，最多证伪。2是数学建模的内容，水平有限，也不多说了。3是我想讲的重点。先举一个极端变态的例子：我们现在已经知道今天每一分钟的股指涨跌情况：我写出以下策略：if(time=9:15:00) 买进，持仓一分钟平仓卖出if(time=9:16:00)卖出，持仓一分钟平仓买进if(time=9:17:00)…总共有270个。然后根据每分钟的实际情况，把买进或者卖出，填上去就可以了。如果你更勤奋一点，可以再加上日期，扩大样本，一直写下去：if(time=20140611 - 9:16:00)…回测百战百胜呐！很变态吧，很无语吧。先不要着急批判这个策略。实际上，有时候很多策略看起来非常有逻辑道理，但实际上已经掉到这个陷阱里面去了，还浑然不觉。这个陷阱有一个很好听的名字，“过度拟合”。如何避免过度拟合？我的结论是，数学上，我们只能给出一些置信度什么的，但真的没办法完全排除过度拟合的嫌疑。极端一点，牛顿三大定律，其实也是对世界的拟合，只不过拟合的置信度很高 —— 卫星不都转得好好的吗？但是到了微观世界或者光速世界，就又完全不一样了。怎么办？有人会说，那我分两组样本，一组建模，一组测试，不就好了。可是，这也一种拟合，因为不好的策略在你测试的时候，也被扔掉了，所以本质上并无差别。再高级一点，还有很多看似好用的标准：参数优化的时，收益对参数变化不能太敏感。收益在参数空间中的分布是比较连续的。等等。这些有用吗？我觉得未必。另外，还有一个概念，很多人容易忽视：为了解释这个概念，我们建立一个简单的模型：假设我们只买入，一段时间后卖出。我们的目的是为了挖掘A->B的模式，其中A代表一种技术形态，B代表买入后收益的分布。目标就是：在样本中找到尽可能多的A，让B对我们更有利。在做这件事情的过程中，很多人只关心如果出现A，再出现B的概率。但事实上，有一件事情非常重要，那就是A->B在整个样本中的概率有多少。很多人死在这个上面了，特别是高频策略中。为什么这么说？先举一个简单的例子：我们做一个策略：在一分钟线上，如果股指一分钟上涨超过2%，我们马上卖出，持仓5分钟后卖掉。这个估计只会交易一次，就是光大8.16事件那次。然后赚钱了。有人会说，不对呀，你的交易样本太少了，只有一个，没有统计意义。我承认，没有统计意义。但事实上，交易样本绝对数量是一个标准，还有一个标准是，交易样本占整个样本空间的比例。比如如果，你有10亿的样本 ，你找到了一个交易1000次的策略表现很好，但由于1000次在10亿次当中的比例实在太小了，我们完全有理由怀疑，这只是随机效应。很多高频策略，失效极快，未必是跟市场变得有效有关系，也许策略本来就无效。这个判断标准在关联分析中叫做支持度，同样地，也有置信度。当然，支持度，置信度也都是人为设定标准的。那么什么标准最合适？谁都不知道，只能凭运气和经验。总之，由于科学理论的只可证伪性，连牛顿三大定律都可以失效，那么回测很好，实盘失效那实在是太正常不过了。微信公众号：小牛八卦关注小牛八卦，学习智能工具。 作者：starseeker 来源：知乎 1.交易的冲击成本是非常重要的一个因素。从实际经验来说，交易的冲击成本会比你盘面上看到的那些成交量所感觉到的冲击成本大得多。一个日成交亿元的创业板股票，你成交个10%左右可能就需要打高2个点左右。而冲击成本又是很难模拟和计算的，事实上我现在也在想有什么好的办法可以来进行模拟。光大的816是很好的例子，这点钱就打高了那么多。冲击成本带来的另外一个潜在的因素就是成交失败后的处理。比如说你做一个套利，两条腿的。如果只成交了一条怎么办？一般来说肯定是不利于你的方向的那条成交的，那么你需要马上去补另外一条，这个时候的滑点已经不是1，2个点了，而且你补的话一般就用市价了吧。而本身套利就赚这几个点的点差，这种情况在你的策略回测中是无法模拟的。2.讲一个故事：曾经某同学给我讲过他们公司的一个故事，他们公司是美国top的对冲基金之一。曾经开发过一个股指套利的策略，模拟的时候很ok，但是上了实盘就开始亏钱。最后发现原因是美国的股指在芝加哥交易，股票在纽约交易，他们的对冲基金在纽约。交易指令到达纽约会比到达芝加哥快那么一点点。然后他们就在两个地方的中间搞了个机器发指令解决了这个问题。3.策略本身的问题，简单的来说。策略也是概率问题，本身可能就是50%概率，但是在过去的某段时间表现出来的是55%概率，你觉得策略不错啊，nb啊。上去以后就表现出来45%的概率水平了。你的想法是怎么策略不行了，而其实人家只是恢复正常而已，过去表现好才是真正的"运气好"，我想这个原因是很多人所谓的策略表现不行的原因之一。 作者：杨影枫 来源：知乎 在理论方面其实答得已经相当全面了，我就从实际交易经验来说说平时如何对策略进行回测和未来效果预估。1回测结果来看，首先如果你的策略超级赚钱，年化收益率/最大亏损值能达到20倍以上，每年获利都超过200-300%，那么最大的可能是——————你用到了未来函数。仔细检查流程，看是否在某个环节会用到了在实际情况中不可能得到的市场信息。比如在一分钟开始阶段就用到了本分钟的最高最低价，或忽略了K线内最高最低价产生的先后顺序。最好的杜绝未来函数的方法是在回测时编程采用流程控制，将行情数据每个tick推入，得到交易结果。2检查参数使用数目。很显然，参数使用越多，策略泛化能力的越差。就日内趋势类策略而言，在回测时需要遍历的参数最好不要超过三个。当然具体还是要视策略本身的构造和样本内外测试结果而定，不能一概而定。3交易频率判断，交易频率越低，策略的泛化能力越差。交易频率低，说明策略本身就是参数优化后找到的特例结果。4观察本身市场结构是否发生了变化，策略本身都有自己的适应点和不适应点，进入市场后很可能正好运气不好，赶上了不适应期。所以要对本身策略有一定的宏观理解，来判断当前行情是应该赚钱还是亏钱，判断如果亏钱是因为本身行情层面不给力还是策略层面出了问题。5其他交易细节，比如报单时延、期望成交价格拿到概率、平均滑点、其他交易规则限制等等等等就不一一列举。 作者：杨影枫 来源：知乎 在理论方面其实答得已经相当全面了，我就从实际交易经验来说说平时如何对策略进行回测和未来效果预估。1回测结果来看，首先如果你的策略超级赚钱，年化收益率/最大亏损值能达到20倍以上，每年获利都超过200-300%，那么最大的可能是——————你用到了未来函数。仔细检查流程，看是否在某个环节会用到了在实际情况中不可能得到的市场信息。比如在一分钟开始阶段就用到了本分钟的最高最低价，或忽略了K线内最高最低价产生的先后顺序。最好的杜绝未来函数的方法是在回测时编程采用流程控制，将行情数据每个tick推入，得到交易结果。2检查参数使用数目。很显然，参数使用越多，策略泛化能力的越差。就日内趋势类策略而言，在回测时需要遍历的参数最好不要超过三个。当然具体还是要视策略本身的构造和样本内外测试结果而定，不能一概而定。3交易频率判断，交易频率越低，策略的泛化能力越差。交易频率低，说明策略本身就是参数优化后找到的特例结果。4观察本身市场结构是否发生了变化，策略本身都有自己的适应点和不适应点，进入市场后很可能正好运气不好，赶上了不适应期。所以要对本身策略有一定的宏观理解，来判断当前行情是应该赚钱还是亏钱，判断如果亏钱是因为本身行情层面不给力还是策略层面出了问题。5其他交易细节，比如报单时延、期望成交价格拿到概率、平均滑点、其他交易规则限制等等等等就不一一列举。 在理论方面其实答得已经相当全面了，我就从实际交易经验来说说平时如何对策略进行回测和未来效果预估。1回测结果来看，首先如果你的策略超级赚钱，年化收益率/最大亏损值能达到20倍以上，每年获利都超过200-300%，那么最大的可能是——————你用到了未来函数。仔细检查流程，看是否在某个环节会用到了在实际情况中不可能得到的市场信息。比如在一分钟开始阶段就用到了本分钟的最高最低价，或忽略了K线内最高最低价产生的先后顺序。最好的杜绝未来函数的方法是在回测时编程采用流程控制，将行情数据每个tick推入，得到交易结果。2检查参数使用数目。很显然，参数使用越多，策略泛化能力的越差。就日内趋势类策略而言，在回测时需要遍历的参数最好不要超过三个。当然具体还是要视策略本身的构造和样本内外测试结果而定，不能一概而定。3交易频率判断，交易频率越低，策略的泛化能力越差。交易频率低，说明策略本身就是参数优化后找到的特例结果。4观察本身市场结构是否发生了变化，策略本身都有自己的适应点和不适应点，进入市场后很可能正好运气不好，赶上了不适应期。所以要对本身策略有一定的宏观理解，来判断当前行情是应该赚钱还是亏钱，判断如果亏钱是因为本身行情层面不给力还是策略层面出了问题。5其他交易细节，比如报单时延、期望成交价格拿到概率、平均滑点、其他交易规则限制等等等等就不一一列举。 作者：李承素 来源：知乎 先说一下对已有回答的不同意见：1、过去不能代表未来。事实上我们做交易大部分流派的基石就是”已有的事后必再有，已行的事后必再行，日光下并无新事（《圣经.传道书》）“。只不过策略本身可能在过度拟合等方面犯了错误。2、滑点。策略的周期越长，越偏向于高赔率低胜率的趋势系统，滑点的影响就越小。这个一般不是实盘出问题的主要原因。3、流动性。这个一般在回测之前就要选好，如果是高频策略且准备大资金介入，就不要在半死不活的市场品种浪费时间。再补充几个没提到的，都是实际经验，分享讨论一下：1、回测周期匹配的问题。如果实测周期与回测不匹配，误差就会很大。回测较短周期的数据，常常因为事件的影响或短期内大趋势的影响等，导致“效果很好”；而回测十数年以上的大周期，实盘策略短时间内又看不出效果。这是假设你模型本身没问题，且具有长生命力。2、模型本身的问题。参数越多的模型，死的越快，需要不断更新；而非常简单的策略，却可能是市场中的”永动机“，最多沉寂几年，便又再生。所以想要策略长生不老，需在优化和过度优化中做个选择，也可能是在收益率与策略生命中的选择。3、资金管理的问题。回测只是解决了出入场信号的问题，要把仓位管理加入到回测当中。如果回测和实盘都使用同样的资金管理系统，偏差不会太大。4、心理。大家都提了，但是再多的强调也不为过。如果纯自动交易，则不存在。 王某J 人送雅号：“亏的稳健” 因为绝大部分的策略都是这样做出来的：市场历史走势：1，2于是我们聪明的小明做出了以下交易模型：=+1,历史回测完美！第二天市场走势：1，2，4我们睿智的小明决定升级我们的交易模型PLUS版：=2*,回测完美！第三天市场走势：1，2，4，7WTF！我们饱经市场磨练的小明已经目瞪狗呆爬起来继续改进我们的交易模型PRO版：=+(n-1),一如既往的回测完美！！然而第四天：1，2，4，7，666W!T!F!!!小明呕出十两血，抬下~~下面小亮上场~第一天… 作者：王某J 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 作者：find goo 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 如果指数不涨不跌，十年前3000点，今天还是3000点，再过十年也许还是3000点。股市平均一年分红不及银行利息，如果散户每年交易一次，需要交0.15%的印花税（别跟我说你不用交印花税），加个手续费、喜欢追高滑点、被迫杀跌滑点，每次可能要损0.5%以上，如果交易十次要损失5%,加上机会成本的损失利息3%，每年要损失8%。如果每年挣个手续费8%,二十年可以涨466%，10万变46.6万，但如果每年损失8%手续费,10万元二十年跌到1.88万。而1.88万要追上46.6万需要涨24倍，每年增长8%需要42年才能实现追上，实际根本无法追上，因为46.6也是每年增长的。如果时间拉得更长结果更恐怖。可见股票的上涨和下跌是非线性的，复利增长只要是每年增长很容易实现复利效果，时间越长复利因子的非线性作用越大，而一旦加入亏损经过时间这个长轴放大后天壤之别，一个天堂，一个地狱。可见光是加入了亏个手续费和挣个手续就是天壤之别，市场因素中还有非常多类似手续费对收益影响的，比如货币汇率波动，银行利息波动。在程序回测中，人们没有看到复利因子带来的非线性额外收入，而实际交易很难实现复利效果，因为复利模型基本是零回撤（这种零回撤实际上是程序的过度拟合的结果导向选择），而且是每次满仓操作没有任何零头，你看到过有天天满仓炒股不亏损的人吗？我是没有，程序回测是在后视镜选择中过度拟合了收益，时间越长这种收益拟合性越强。你用程序回测时收益逆天，这时该策略可能是站在高峰之上，你实盘交易时回撤大、涨起来慢如蜗牛，掉入回测峰坑中，也就不难理解了。我觉得复利回测中的非线性系统的后期巨大差别类似洛伦兹吸引子的蝴蝶效应，初始条件的细微差别经过时间轴放大，后期会引发蝴蝶效应，最终天壤之别，理想如同镜中花水中月可望不可求，而人们总是喜欢追求高收益完美，喜欢用水中月镜中花来当做追求的目标，沉迷在虚幻中不能自拔，但美好如同画中反弹着琵芭的飞天，从来没有到过人间。 python量化交易
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  Python之禅 by Tim Peters
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  •优美胜于丑陋（Python 以编写优美的代码为目标） •明了胜于晦涩（优美的代码应当是明了的，命名规范，风格相似） •简洁胜于复杂（优美的代码应当是简洁的，不要有复杂的内部实现） •复杂胜于凌乱（如果复杂不可避免，那代码间也不能有难懂的关系，要保持接口简洁） •扁平胜于嵌套（优美的代码应当是扁平的，不能有太多的嵌套） •间隔胜于紧凑（优美的代码有适当的间隔，不要奢望一行代码解决问题） •可读性很重要（优美的代码是可读的） •即便假借特例的实用性之名，也不可违背这些规则（这些规则至高无上） •不要包容所有错误，除非你确定需要这样做（精准地捕获异常，不写 except:pass 风格的代码） •当存在多种可能，不要尝试去猜测 •而是尽量找一种，最好是唯一一种明显的解决方案（如果不确定，就用穷举法） •虽然这并不容易，因为你不是 Python 之父（这里的 Dutch 是指 Guido ） •做也许好过不做，但不假思索就动手还不如不做（动手之前要细思量） •如果你无法向人描述你的方案，那肯定不是一个好方案；反之亦然（方案测评标准） •命名空间是一种绝妙的理念，我们应当多加利用（倡导与号召） python量化交易
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  325家百亿级私募都在哪儿？连门牌号都有
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  不知道大家还有没有印象，15年的时候，基金业协会跟百度地图联手做了一个私募基金地图，看着那一堆密密麻麻的点，才发现不知不觉间私募基金已经遍布全国大地… 许久未见的金融圈地图又双叒叕来了！这一次，我们一同来看看，全国两万多家私募基金公司中，规模在50亿以上的“重量级选手”都分布在哪些地方？ 注：本文私募所在地按办公地址统计。 总览 根据中国证券投资基金业协会《私募登记备案月报》，截至2017年11月底，中国证券投资基金业协会已登记私募基金管理人21836家，管理基金规模10.90万亿元，员工总人数23.38万人。 从协会信息公示获得的资料显示，截至目前，私募基金公司中，私募证券基金（自主发行）规模在50亿以上的，共计53家；私募证券基金（顾问管理）规模在50亿以上的，共计36家。 此外，私募股权基金方面，规模在50亿以上的私募基金公司共计254家，其中107家规模在100亿以上。 数据来源：东方财富Choice数据 重量级私募总体情况 根据东方财富Choice数据统计，全国共有325家私募基金公司，在私募证券基金自主发行、顾问管理、私募股权基金三个类型中至少一类，规模超过50亿元。 值得注意的是，其中18家私募同时在两个类型中管理规模超过50亿元人民币，分别是歌斐资产、兴业国信资产、重阳投资、合晟资产、陆浦财富管理(上海)、景林资产、上海汽车集团股权投资、喆颢资产管理(上海)、建信(北京)投资、淡水泉(北京)投资、中融鼎新投资、首泰金信(北京)、西藏昆仑鼎信投资、恒宇天泽投资、乐瑞资产、恒天中岩投资、高毅资产及思道科投资。 从办公所在地分布来看，上海、北京两地各八家“双料”重量级私募，余下两家则分布在广东省深圳市福田区。 数据来源：东方财富Choice数据 重量级私募各地分布 从325家重量级私募地区分布来看，四成分布在北京，共计134家，居全国之首；上海次之，累计有66家重量级私募驻扎于此。 广东排名第三，共计50家。江苏以12家位列第四，浙江居于第五，总计有重量级私募8家。 除此之外，山东、重庆两地管理规模在50亿以上的私募均有6家。河南及天津则各有5家。 （点击查看清晰大图） 重量级私募地图 注：北上广等重量级私募较多的地区，按区/市分别展示；地图中部分私募名称被覆盖，详情见表单。 • 北京(134家) （点击查看清晰大图） 下面将北京重量级私募地图按区分别放大：（除上图已清晰显示公司名称的石景山、丰台及大兴等区） • 朝阳区(49家)： 数据来源：东方财富Choice数据 • 西城区(45家)： 数据来源：东方财富Choice数据 • 东城区(20家)： 数据来源：东方财富Choice数据 • 海淀区(17家)： 数据来源：东方财富Choice数据 • 上海(66家) （点击查看清晰大图） 下面将浦东新区、黄浦区及静安区重量级私募地图分别放大。 • 浦东新区(42家)： （点击查看清晰大图） 现将重量级私募分布较密集的陆家嘴中心绿地区域进一步放大： 数据来源：东方财富Choice数据 • 黄浦区(8家)： 数据来源：东方财富Choice数据 • 静安区(5家)： 数据来源：东方财富Choice数据 • 其他区(11家)： 数据来源：东方财富Choice数据 • 广东(50家) （点击查看清晰大图） • 深圳(37家)： （点击查看清晰大图） 现将分布较密集的福田区进行放大： 数据来源：东方财富Choice数据 • 广州(13家)： （点击查看清晰大图） 上图部分公司名称被覆盖，详见下表： 数据来源：东方财富Choice数据 • 江苏(12家) 数据来源：东方财富Choice数据 • 浙江(8家) （点击查看清晰大图） • 杭州(6家)： 数据来源：东方财富Choice数据 • 山东(6家) 数据来源：东方财富Choice数据 • 重庆(6家) 数据来源：东方财富Choice数据 • 河南(5家) 数据来源：东方财富Choice数据 • 天津(5家) 数据来源：东方财富Choice数据 • 陕西(4家) （点击查看清晰大图） • 贵州(4家) （点击查看清晰大图） • 四川(3家) （点击查看清晰大图） • 福建(3家) （点击查看清晰大图） • 江西(3家) （点击查看清晰大图） • 湖北(3家) （点击查看清晰大图） • 安徽(3家) （点击查看清晰大图） • 新疆(2家) （点击查看清晰大图） • 云南(2家) （点击查看清晰大图） • 广西(2家) （点击查看清晰大图） • 辽宁(1家) （点击查看清晰大图） • 湖南(1家) （点击查看清晰大图） • 宁夏(1家) （点击查看清晰大图） • 内蒙古(1家) （点击查看清晰大图） 说明： 1.本文统计截止日期为2018年1月5日。 2.数据来自中国证券投资基金业协会-信息公示。 3.文中"重量级私募"系指私募证券基金(自主发行)、私募证券基金(顾问管理)及私募股权基金中至少一类规模在50亿元以上的私募基金公司。 来源丨东方财富Choice数据（ID：choiceinfo） python量化交易 私募基金排名
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  区块链项目ICO评估模型
  • wdg  

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  一哲奶奶： ICO项目很多，骗子很多，傻逼也多。 币圈新，阿猫阿狗利用信息势能差暴力敛财。 币圈牛鬼蛇神良莠不齐，有技术极客，也有睿智的投资新贵，也有龌龊的小混混。 传统行业个别潦倒的阿猫阿狗只要进场早，都能混出点名堂，实则就是一傻逼，认知浅薄，眼界短视，鸡胸狭隘，没有道德边界。活脱脱一个小丑。 资本和权力可以联合媒体做利空，骗傻逼韭菜。 庄怎么暴拉收割都是有满满的套路，韭菜都是靶子 心疼，但游戏规则如此 所以，你唯有学习，不断精进自己 投资不是听风就是雨 以下几个模型供大家参考 如果你在投一级市场的话： 本次整理感谢小白滨 1、普华永道ICO项目评估体系 为使得投资者可以对ICO项目做出理性的独立判断，规避投资风险，普华永道和ICOAGE利用在各自领域的经验和专业知识，开发了一套ICO项目评估体系。评估体系利用普华永道的方法论，从7大领域分析项目的质量，不同领域又会细分为几个小项，通过背景调查、调研、审核材料等方式从不同维度进行评估。 ICO评估体系 项目背景：通过了解项目背景、项目性质和ICO发行代币范围内的法律法规，可以有效判断是否规避法律监管风险； 项目白皮书：分析项目白皮书的内容和公布渠道，了解项目核心竞争力和运作机制；客观评价项目本身，判断项目是否存在良好的愿景，是否可行的商业案例，避免过度乐观； 项目团队：通过对项目团队的了解和背景调查，判断是否存在圈钱的风险；评估技术力量水平和团队综合能力，判断项目成功的可能性； 项目代码：评估项目代码管理机制、代码安全审核机制等，判断项目创新性、安全性及可行性； 项目运营：评估项目路线图、披露信息以及治理架构的完整性，判断项目整体控制力及项目决策方案； ICO发行方案：分析ICO发行方案，资金使用方案及社区宣传活动等等，判断ICO是否成功； 财务控制：评估财务管理制度、筹集资金的使用方案以及财务审计制度，判断财务治理结构是否完善，是否存在挪用公款的风险以及资金的安全。 在完成评估工作后，根据每个领域评分，综合评定项目的成熟度，分为三级：萌芽（Embryonic）级别、成长级别（Maturing）和成熟（Mature）级别，从而为投资者提供了客观的项目评估参考依据。 2、点量研究院ICO项目评估TMP模型 2017年7月27日，点量研究院发布了《从数字货币与区块链看ICO的起源与发展》报告（以下简称《报告》）。报告从区块链和数字货币的起源着手，深度探讨了ICO的起源与现状，从法律法规、基础建设、发展预测等方面对ICO市场进行了剖析和解读，并推出了点量ICO项目评估TMP模型。 点量ICO项目评估TMP模型 3、SMARTChain模型 火币网设立创新区块链研究中心，依托于清华大学五道口金融学院互联网金融实验室、北京大学金融科技创新实验室的学术力量，深入研究区块链资产，建立区块链资产评估模型，为区块链资产进行分类和评估，帮助投资者正确认知区块链项目和区块链资产的投资价值。 火币区块链研究中心对全球约数十个区块链资产品种进行了长达2年的跟踪，基于战略定位、市场认知、活跃度、风险和技术先进性等五个维度，选择了近30个指标，建立了区块链资产量化评估模型，该模型会为每一个区块链资产进行多维度的评估。 火币SMARTChain综合模型包括Smart Analysis和Smart Quantity。Smart Analysis基于战略、市场及产品三个层面打造专业的区块链项目研究工具。SmartQuantity模型对Smart Analysis定性分析进行量化，通过最佳的建模技术开发而出。Smart Quantity选取符合基本经济学原理的影响因子，多角度量化产生更深入的见解，适用于全球区块链应用和市场环境。 火币SMARTChain综合模型 1、战略定位（Strategy）主要是看区块链资产解决什么问题，例如，比特币从定位来看或者发展前景来看它是全球支付或者资产的定位，对标外汇市场；以太坊则是利用区块链来做各种的智能合约以及从事社会生产，所以它对标的市场是全球经济活动。 2、市场认知（Marketing）品牌的宣传和用户的关注度以及媒体的关注度这些情况，在市面上面就包括推特、FACEBOOK等信息来源，还有技术代码获取它的关注度和媒体的关注度。 3、流动性（Activity）包括交易平台有多少的重视度，还有交易平台本身的权重。 4、风险Risk包含发行机制风险和代币通胀风险，分数是越高越安全。比如，以太坊就发生过硬分叉，到现在为止分成了ETH和ETC，这个就是风险。以太坊就是6分，以太经典也是6分，其他的基本上都是七分八分。 5、技术（Technology）从技术方面来说，比特币目前是技术方面最完备的，虽然不能支持计算机语言，但是它在运用到密码学等等方面还是比较完善，Bug较少，从这点来看比特币是7.8分，以太坊只有4.8分，莱特币就基本上没有什么创新。 SMART Quantity量化因子模型 4、SMART-ICO 大炮ICO评估模型 SMART-ICO V1.0 上述共有8个维度，前七个维度在评估中的重要性应当没有非议，第八点初步看起来有点不走正道，但当前ICO基本处于法外之地，部分庄家肆意炒作，甚至公开拉盘砸盘，价格操纵迹象明显。而我们建立这个模型的目的是为了对其可投资性（也包括投机性）做出一个打分，抛出法律和道德因素的考量，庄家对价格的操纵（尤其是拉升）对其投资价值有利。因此在这个ICO缺乏有效监管的特殊时期，为了能够客观评估其可投资性，第八点的重要性不言而喻。等监管到位，庄家或大户的行为收敛，ICO的可投资性基本回归其实际前景和价值后，该维度则需要去除。 对于每个维度，我们将其量化为5个等级，分别由最好到最差对应为A、B、C、D、E。我们这这里刻意的缩减了量化等级的个数，原因是因为我们认为当前的ICO市场盲目性较大，整体呈现非理性状态，大部分团队在对外披露自身ICO项目有关信息时的表述，要么较为模糊、要么较为夸张。过多的量化等级可能会放大由于团队浮夸、不诚信所带来的误差，因此我们选择了5档的梯度。 1、战略定位 是否有独创的区块链核心技术创新？ 【3分】 是否是独立的链？ 【1分】 是否非纯POS（Proof of Stake）股权证明机制？ 【1分】 是否抗量子攻击？ 【1分】 是否紧跟着最新技术？ 【1分】 2、应用前景 它所提供的平台相比于现有的平台，平台属性的区块链核心技术有突破吗？ 【2分】 它所提供的平台相比于现有的，平台属性的工程领域有突破吗吗？ 【1分】 它能无差别的对待所有可能接入的垂直领域应用吗？ 【1分】 它具备包罗万象的能力吗？ 【1分】 它真的能解决此领域内某些尚未解决的实际问题吗？ 【1分】 基于现有各方案，去中心化的区块链技术在此领域内真的是最佳选择吗？ 【1分】 它的引入是否并没有给此领域带来新的严峻问题？ 【1分】 它在此领域的引入，是否会面临强大的阻力（这个领域欢迎它吗）？ 【1分】 此领域引入它后的想象空间足够大吗？ 【1分】 3、当前进度 PPT（白皮书）阶段 Demo阶段 持续开发中或小规模测试阶段 公测或小规模商业化阶段 已有大规模营收或实际利润阶段 4、团队（实力和信誉） 世界级知名团队，主导过世界级别的相关成功项目 国家级知名团队，主导过国家级别的相关成功项目 在行业内小有名气，主导过让人熟知的相关成功项目 不知名，但主导或参与过相关成功项目 不知名，亦无相关项目背景 5、站台人与投资人（实力和信誉） 本项的最终评判方式是，将投资人按照实力划分为5个档次，分别对应A到E的评级。然后在此基础上，我们考量项目的站台人是否有过不查而站（不细审查而站台）的现象，若没有，则最终评级保持不变，若有，则在依据投资人得来的评级上做降级处理。 6、市场热度（媒体报道和潜在募集对象活跃度） 搜索引擎，媒体报道等其他。 7、ICO平台与代币交易平台 项目所经由的ICO平台数多于2家（不含） 【2分】 项目所经由的ICO平台数少于或等于2家 【1分】 世界一流交易所 【3分】 行业一流交易所 【2分】 行业一般交易所 【1分】 除官网外无其他交易所支持交易 【0分】 8、营销模式与庄家控盘能力 由于此维度的考量没有客观的数据，更多的依据主观评判，而且营销模式和庄家控盘本身具备一定重合性（庄家控盘也包括对营销的精准掌控）。所以我们只能依据于自身经验和现有发生过的案例，对该维度进行一个主观评级。 维度的有机柔和和权重 虽然我们的模型有8个维度，每个维度均从一定角度反映了该ICO项目的可投资性，但这8个维度所占的比重不应当完全一样。 纬度权重表 在给出各维度对应的权重后，项目的最终评级可以通过以下算法来计算： SMART-ICO评级计算公式 我们在近期的评估中意识到，SmartICO模型还存在很多问题，包括部分维度有重叠、部分维度难以量化、不同ICO项目可能需要不同的数学模型等。 当前我们就一个模型，可有些ICO项目其价值不来自于背后的链及代币，其代币只不过是其他项目的回购币或者分红币（比如BigOne），所以对这类ICO项目的评估，更多的应当基于其背后的真实项目，而它的代币所依托的链，和其ICO项目本身的价值没多大关系。 同样，“战略定位”和“市场前景”这两个维度的重合度比较高，战略定位本身一定程度上就说明了市场前景，所以这两个维度应当合在一起，而不是分开。 而市场热度这一块，当前依据于百度搜索的有效页面数来量化，这个量化方式不是很科学，如果部分项目稍微花点时间做做搜索引擎的SEO，那么它就能轻松的提高分数。 综合这些，这个模型当前还存在不少问题，有待优化。 猫说：如何判断一个ICO目标是不是靠谱 1、普通用户如何评估 1）用逻辑的方式去判断项目是否有可行性 ICO一个解决堵车问题的项目——可疑，因为这是一个复杂的系统工程，并不是一个单独的项目就可以实现的；但是，ICO一个独立游戏在逻辑上是说得通的。 2）思考项目的可成长空间是否合理 再ICO一个比特币，那就算了吧，模仿比特币的各种币已经有好几箩筐了，真不缺你这一个；ICO一个专业的软件工具，而这个软件工具确实会有需求，但市场上并没有好的可用产品，而这个软件工具甚至有可能有一定的市场独占性，那可能是相对合理的。 3）尽量去考察项目和团队的背景 在可能的情况下，去考察项目和团队的背景，如果这个项目或者团队之前有过黑历史，或者背景完全不清楚，甚至连核心项目成员都是凭空出世没有任何背景资料的，风险就会比较大。 4）评估项目的规模是否合理 去评估项目的规模是否合理，不合理的太大或者太小规模的项目，都要慎重。 5）选择靠谱的 ICO 的平台 知道我在哪个平台工作的朋友觉得我应该要打广告了，然而，我就不，今天任性一回，就不说，我们不能让分享的含金量受到广告的影响。 2平台的专业方法 除了以上的方法，还有更为专业的一些方法： 尽职调查（项目背景，早期投资人，开发者背景，项目技术背景）。 商业模型分析。 代码评估，这部分比较专业，就不再这里展开了。 3简单判断 ICO 大坑的办法 纯粹就是一个币，且以全球支付为卖点，并说不清有什么显著特性的ICO，基本上99%是坑，目前已经不具备做个币就能爆发的机会了。 把项目说的巨大，然后并没有特别明显盈利模型的项目，绕道而行。 所有的精力都放在推广上，代码寥寥甚至不开源的，不要参与。 号称要做一个平台，却看不到任何坚实、创新的技术架构的平台代币，基本上也是破发的命。 核心领导人在业界口碑不好的，或者曾经有过黑历史、黑标签的。 4普通用户参与 ICO 的正确姿势 选择自己看得懂的项目参加。 选择靠谱的平台参加。 少投、心平，不要轻易 all-in。 见好就收，不要每次参与ICO账上都曾经有利润，最后却是亏损。 小规模的好品种要咬住，如果投入不多，要有就当丢了的心态。 如果用自己看好的品种参加ICO，参加之前或之后一定记得对冲，及时买回使用掉的区块链资产，别ICO的品种还没上涨，参加的品种却暴涨了，这将会让ICO得不偿失。 尽管并没有法规限制参与者一定要有足够的专业知识，但懂得更多，有自己的思考方法，少踩坑肯定也是参与ICO的正确姿势。 李笑来的区块链投资原则 这世界真的需要这东西吗？ 它解决了什么原本没有被解决的问题？ 去中心化在这件事儿上真的必要吗？ 它真的必须账务公开吗？ 账务公开的存在真的会提高它的效率吗？ 它在多大程度上更接近一个 DAC (Decentralized autonomous corporation， 去中心化自治公司)？ 如果我们决定投资，那么我们应该用我们资金的多大比例去投资？ python量化交易
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  《 疯狂的比特币圈：有人一夜暴富（有人年赚百倍），但会有多少的会破产？》
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  《 疯狂的比特币圈：有人一夜暴富（有人年赚百倍），但会有多少的会破产？》 http://www.kaihucn.cn/comm/topic/1767/%E7%96%AF%E7%8B%82%E7%9A%84%E6%AF%94%E7%89%B9%E5%B8%81%E5%9C%88-%E6%9C%89%E4%BA%BA%E4%B8%80%E5%A4%9C%E6%9A%B4%E5%AF%8C-%E6%9C%89%E4%BA%BA%E5%B9%B4%E8%B5%9A%E7%99%BE%E5%80%8D-%E4%BD%86%E4%BC%9A%E6%9C%89%E5%A4%9A%E5%B0%91%E7%9A%84%E4%BC%9A%E7%A0%B4%E4%BA%A7
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  【干货】理解市场情绪变化，理解行为现象，掌握查理芒格这25条“误判心理学”成因是关键
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  查理·芒格，极具智慧的美国投资的大师。他与沃伦·巴菲特共同创造了伯克希尔50多年来平均20%的年复合增长率，复利惊人。在伯克希尔-哈撒韦公司，这两个人像是左右脑的关系，巴菲特在《穷查理宝典》这本书的序言中说自己对查理·芒格感激的无以言表。而这本书就是芒格的智慧箴言录。虽然书中有不少内容仍然让我感到不知所云，难以把握，但我仍然认为这是一本真正值得反复细读的书。书中不仅总结了查理·芒格的生平轶事，也对他的理念和在各种活动中的演讲内容进行汇总，特别是他最具有原创性的心理学体系——误判心理学，详细阐述了造成人类误判的25个重要的心理学成因。小编特此总结出来，希望对大家有所帮助。理解这部分内容，不仅在投资中，也在生活的各个领域都能起到重要的决策辅助作用。 奖励和惩罚超级反应倾向 奖惩机制放在第一位，是因为查理认为奖惩机制很大程度上影响了人们的行为和认知。好的激励机制有利于提高工作效率，而不恰当的激励机制则会导致人们在做坏事的时候觉得自己的行为也是正当的。而惩罚机制也有类似的作用。如何识别和利用奖惩机制就成了关键。就像在市场和交易中驱使人们行动的主要奖励就是金钱。很显然，资本已经成为现代社会的主要驱动力。而日常生活中，我们也可以用奖惩手段来培养我们生活中的很多行为习惯和认知。比如在克服拖延症方面，可以先强迫自己做完不喜欢而必要的工作或任务，而后奖励自己去做自己喜欢的事情。 喜欢/热爱倾向 人类天生喜欢和热爱对他好的人。也可以说，人类喜欢和热爱自己被喜欢和被热爱。许多感情上的胜负，皆因他或她能否表现出更多的关心和爱护。一般来说，人类终生都会渴望得到许多和他毫无关系的他人的怜惜和欣赏。 然而，喜欢/热爱和倾慕交织在一起互相作用往往在能在除了感情以外的领域具有巨大的现实意义。同时，喜欢和热爱也是一种心理调节工具，促使人们： （1）忽略其热爱对象的缺点，对其百依百顺； （2）偏爱那些能够让自己联想其热爱对象的人、物品和行动（也就是人们常说的“爱屋及乌”）； （3）为了爱而扭曲其他事实。 比如一个天生热爱值得敬仰的人和思想的人，在生活中将拥有巨大的优势。那些有可能引起嫉妒热爱和倾慕的人往往能发挥榜样作用。所以如果这样的人是积极正面的，则会对社会有非常正面的影响。而如果相反，通常会造成极端后果。 讨厌/憎恨倾向 与“喜欢/热爱倾向”相反的模式，但与之同理，也会造成与“喜欢/热爱倾向”相反的心理调节效果。 避免怀疑倾向 人类的大脑有一种尽快做出决定，以此消除怀疑的倾向。这种倾向在困惑和压力的环境下会尤其容易发生。比如在面对宗教问题时，这两种因素当然都存在，所以至少从某些方面，人们对宗教信仰的接受必然收到这种倾向的驱使。再比如，法庭和陪审团需要休庭讨论去抵制这种倾向。而商场购物的冲动情绪会促使你购买许多大量事后发现用不上的东西。所以在面对连续交易亏损的高压和对行情的困惑时，很多交易高手会先让自己慢下来，或选择休息一段时间进行总结和思考。 避免不一致性倾向 大脑的抗改变倾向使人们倾向于保留以下几种东西的原样：以前的结论、忠诚度、身份、社会认可的角色等。比如在工作中，之前做的错误报告，为了表现得前后一致，会在原来错误报告的基础上，做出新的错误推论。比如很多人在交易中做出一个决策以后，会倾向根据已有的观点去寻找支持证据，而非接受与之相反的论据。当决策是错误的时候，之后的论据，更是扩大了损失的可能性。 查理说：“正确的教育应该是一个提高认知能力的漫长过程，以便使我们变得足够有智慧，能够摧毁那些因拒绝改变倾向而被保留的错误想法。”所以我们需要不断去检查那些僵化的结论和态度。而从一开始防范错误的习惯养成要比改变它容易的多。 避免不一致倾向带来的影响有好有坏，比如： 死抱着错误观念不放手； 大多数人会选择表现出与他们的公共责任、新旧公共认同相一致的行为，利于社会稳； 人们在获取一样事物的过程中做出的重大牺牲将会提高他们对这一事物的忠诚度（拼命获得的爱情，哪怕事后相处不满意也不愿意放手）； A对B先在小事上提出需求，然后逐渐提高要求，B即使不愿满足也往往会妥协（比如很多商家会先让顾客进店品尝，而后进一步引诱顾客购买商品）； 知识传播和更迭的速度变慢（心态和思想的封闭）。 好奇心倾向 文明极大地提高了好奇心在促进知识发展方面的效率。而好奇心也能帮助人们防止或者减少其他心理倾向造成的糟糕后果。好奇心还能使人们在正式教育结束后很久依然拥有许多乐趣和智慧。 康德式公平倾向 康德以其“绝对命令”而闻名，他要求人们遵守某些行为方式，如果所有人都遵守这些方式，那么就能够保证社会制度对每个人来说都是最好的。人们共同遵守一些约定俗成的规则行事，而更有一些则变成了法律。 康德式公平倾向则是指人们都表现出并期待从别人那里得到康德所定义的这种公平（己所不欲勿施于人）。 艳羡/妒忌倾向 仔仔生活中妒忌无所不在，巴菲特在工作中不知一次的指出“驱动这个世界的不是贪婪，而是妒忌。”兄弟姐妹之间的妒忌通常比因陌生人而发的妒忌更加强烈，这种结果也是康德式公平倾向造成的。但人们常常对艳羡/妒忌避而不谈，如果说某种立场是由艳羡/妒忌促成的，等同于说采取那种立场的人像儿童般不成熟，是对采取那种立场的人的极大侮辱，那么人们对妒忌的避而不谈的禁忌就完全可以理解了。 回馈倾向 人类自身与其他许多认知能力低下的动物相同，都有以德报德、以怨报怨的极端倾向。这种倾向明显能够促进有利于成员利益的团体合作。在博弈论中就有一个经典的实验来描述这种以德报德、以怨报怨的机制能够带来最好的长期博弈结果，似乎也可以论证，这是人类社会长期进化的结果。 而化解过激的敌意的标准方法是，延迟自己的反应。“如果你觉得骂人是个好主意，你可以留到明天再骂。”甚至可以通过以德报怨的方式解决。看到过网上一个视频，一位演讲者邀请一位伶牙俐齿的女生任意谩骂自己，而自己先用谩骂的语言回应，后来越骂越凶。而接下来，让女生重复再骂自己一次的时候，演讲人却用夸奖来回应女孩每一句谩骂。渐渐地，女孩转怒为笑，再也骂不出口。 这种回馈机制也被用到商业推销中，当别人给你提供一点小礼物，然后请求你买他的东西的时候，你很可能为了报答他而答应他的请求。 受简单联想影响的倾向 许多条件反射是由简单的联想引发的。比如价格高的东西质量好，广告中的名人效应，一些所谓的幸运数字和幸运物品，甚至富二代官二代的优渥生活和他们人品之间的关联等等。审慎地看待这些关联，尤其容易引发热爱或厌恶的。因为从逻辑上来说，类似的关联，很多并不一定成立。 简单的、避免痛苦的心理否认 佛家说人生下来是为了受苦的。确实，现实太过痛苦，令人无法忍受，所以人们会否认现实、会扭曲各种事实，直到它们变得可以接受。我们或多或少都有这样的毛病，而这一倾向的极端后果经常会与爱情、死亡和对化学品的依赖有关。而 “未必有希望才能够坚持”，能过做到这一点的人是非常可敬的。 自视过高的倾向 人们会高估自己，就像90%的司机都觉得他们的驾驶技术在平均水平之上。自视过高的倾向往往使人们偏爱那些和自己相似的人，而相似的人组成的团体总是容易走向极端。自视更高也会使人们以为自己有很大的主动权而做出冲动的决定。 解决方法就是客观的面对事物。这一条很难去纠正的原因在于自己已经走偏了，而且还会为此而寻找借口。所以可能更好的办法是找一些真诚的朋友提供反馈，接受建议。 过度乐观的倾向 人们不但会表现出简单的、避免痛苦的心理否认，而且甚至在已经做的非常好的时候，还会表现的过度的乐观。 解决愚蠢的乐观主义的方法是通过学习，习惯性地应用费马和帕斯卡的概率论。与11和12条类似，都是建议读者客观看待和面对现实的世界。 被剥夺超级反应的倾向 失去造成的伤害比得到带来的快乐多得多（科学研究，同样价值的东西，失去带来的痛苦感比得到带来的喜悦感强烈2.75倍）； 如果有个人即将得到某样他非常渴望的得到的东西，而这样东西却在最后一刻不翼而飞，那么他的反应会像这件东西他已经拥有了却突然被夺走了一样。 这两种对损失已有的好处和损失即将拥有的好处的反应，就是被剥夺超级反应倾向。这些损失可以是财产、爱情、友谊、势力范围、机会、身份或者其他任何有价值的东西。 比如，一户人家本来已经有很大的住房面积，却因为邻居稍微的侵犯就大发雷霆；赌徒也会在输钱后表现出更加急躁的心理；交易者在亏钱时候的心理痛感明显大于他赚钱时候的喜悦，同时会更加关注那些业绩糟糕的单子而做出错误的挽救措施。 社会认同倾向 人们有自动依据他所观察到的周围人们的思考和行为方式去思考和行动的倾向。这样做能够使得一些原本复杂的问题简化，这种从众的做法往往是有效的，但是也会受到别人不行动的误导。例如，青少年特别容易由于社会认同倾向而出现认知错误。 对社会而言，下面两种措施是非常重要的： 1.在坏行为散播之前阻止它 2.倡导和展现所有的好行为 而对于交易，学会如何在其他人犯错的时候别以他们为榜样的方法更为关键并值得掌握。 对比错误反应倾向 因为人类的神经系统并不是精密的科学仪器，所以它必须依靠某些更为简单的东西，比如通过对比来捕捉信息，这就造成了人类的对比错误反应倾向。 人们会在前后两个物品的对比中做出不符合事实的判断，比如一个著名的实验：两只手分别先放入热水和冰水中，再放入这盆同一盆温水中，对这盆温水的温度会有不一样的感觉。或是像有些商店打折促销，会用先提高原价再打折的伎俩。 压力影响倾向 突然的压力，会导致人体内部的肾上腺素激增，推动更快、更极端的反应。压力有时会和社会认可倾向、避免不一致倾向等共同作用让人做出不理智的判断。轻度的压力能够轻微的改善人们的表现，而沉重的压力则会引发彻底失调，比如说考试。 错误衡量易得性倾向 人类的大脑是有限和不完美的，它很容易满足于容易得到的东西，受这种影响人类会高估容易得到的东西的重要性，因而展现出易得性——错误衡量倾向。这种倾向和一句话相互呼应“如果我爱的女孩不再身边，我就会爱上身边的女孩。”这种倾向的一个后果是，那些及其鲜明的形象，由于便于被记住，因而容易被认知，因此在综合判断的时候应该有意低估它们的重要性，而有意高估那些不那么形象的证据的重要性。 避免收这种倾向影响的主要对策通常是按程序办事，在一些重要事情的判断上，最好列出检查清单，把每一项都做到位，而不是根据快速得到的一些信息就做结论。还有一种对策就是模仿达尔文那种特别重视反面证据的做法。关注不容易被量化的因素或者请一些知识渊博富有怀疑精神的人扮演现有观点的反面角色。芒格有一个很有名的观点，就是遇到问题“总是反过来想，再反过来想”。 不用就忘倾向 所有技能都会因为不用而退化。许多技能唯有天天练习才能维持在非常高的水平上。明智的人会终身操练他全部有用然而很少用得上的、大多数来自其他学科的技能，并把这当作是一种自我提高的责任。 化学物质错误影响倾向 这里指一些酒、毒品等。常常会给认知和生活带来悲剧性的结果。 衰老—错误影响倾向 年龄的增长会造成认知衰退，而每个人认知衰退的时间早晚和速度快慢不尽相同。但有些人即使到了晚年，也能够得心应手地运用原来就掌握的技能。带着快乐不断地思考和学习在某种程度上能够延缓不可避免的衰退过程。 权威—错误影响倾向 人类社会的权利结构增强了人类天生就有的追随领袖的倾向，而能够成为领袖的则只有少数人，因而容易迷信权威。而当领袖犯错的时候，或者领袖的想法没有得到很好表达被大众误解的时候，追随领袖的人难免遭受极大的痛苦。这也是为什么很多新手散户容易盲目跟从一些著名专家观点而没有主观判断，最终蒙受损失。 废话倾向 人类天生就有本事啰哩啰嗦，说出一大堆会给正在专心做正经事的人早场许多麻烦的废话。聪明的管理者应该“让那些啰哩啰唆、喜欢说废话的人远离严肃的工作”。 重视理由倾向 人天生就热爱准确的认知，以及从获取准确认知中得到的乐趣。所以传授知识的时候最好的讲明白推理过程，吩咐工作的时候最好能讲明原因。 如果人们毕生致力于将他们直接和间接的经验悬挂在一个解释“为什么”的理论框架之上，那么他们对知识的吸收和使用会变得更加容易。 有趣的是，万一一个人给出的理由哪怕是毫无意义的或者是不准确的，也能使他的命令和要求更容易得到遵从。 LOLLAPALOOZA 倾向 ——数种心理倾向共同作用造成极端后果的倾向 我们在分析一件事时，很难把它完全归入某一个心理学倾向里去，更多的是多种倾向复合作用、相互影响的结果。所以也需要有全面的认知。而“lollapalooza”这个词中就包含了“精通多门学科”，“出类拔萃”的意思。就像芒格提出的“多元思维模型”一样，去综合看待这些心理倾向。 芒格认为做决定的中心是“基本的公理、人类的成就、人性的弱点和通往智慧的崎岖道路”。《穷查理宝典》这本书中还有很多富有哲理的理念，包括他提出“多元思维模型”的概念来分析投资并总结普世智慧。 而书中有关于“误判心理学”的第十一篇讲稿，是芒格专门为此书而写的。希望通过对“误判心理学”的运用，你可以更全面的了解自己的情绪和行为，做出更加得当的交易决策。也可以更深刻地了解这个非理性的市场。 【编辑】李铱想 python量化交易科技版块
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  【方法论】从牛顿、达尔文到巴菲特——投资的格栅理论
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  查理·芒格(Charlie Munger)认为，将不同学科的思考模式联系起来建立起融会贯通的格栅，是取得最佳投资回报最有效的方法。“真正和永远的成功属于那些先是努力建立思维模式的格栅（Latticework of Mental Models），而后学着以善于联系、多学科并用的方式思考的人们。” 一、平衡理论的应用 牛顿之后许多学科的学者都对那些显示平衡理论（无论是静态和动态的平衡）的系统非常关注，他们相信平衡是自然界的最终归宿。如果作用力发生任何偏移，假定这个偏移是微小的，暂时的，系统总会回复大平衡状态。 平衡的理论成为经典经济学的主心骨，也是现代经济学的基础。阿尔弗雷德·马歇尔(Alfred Marshall），保罗·萨缪尔森（Paul A.Samuelson）所写的《经济学原理》中，平衡都是其中不变的主题。他们力图用平衡来解释经济学的问题。尤金·法马（Eugene F. Fama）在其博士论文《股票价格的变化》中将萨缪尔森的理论引上新的台阶。“股市的高效运转使你不可能预测股票的价格。” 经典平衡理论说市场是理性的、机械式的和高效的。但也有看法认为市场不是理性的，1987年的股市大崩盘就是市场非理性的一个有力支持。 总的来说，供需之间的平衡，价格和价值之间的平衡会一直存在于市场的日常运转中，但它们不能给我们完整的答案。 二、进化论的观点 “《物种起源》永远改变了人类看待自己、看待所有生命的观点。” ——达尔文 经济学绝对不是一个简单的，它天生就是一个很复杂的学科，所以更类似于生物学而不是物理学。 圣达佛的科学家总结了经济的四大特性： 1.松散的相互作用： 经济现象是许多独立个体同时作用的结果。任何一个个体的行动都取决于某一些个体和他们共同创立的系统的预期行为。 2.不存在称霸世界之王： 尽管有法律和制度，但不存在一个能够控制全球经济的实体。相反经济是受系统中个体之间的竞争和合作来控制的。 3.不断的适应过程： 在不断积累经验的基础上，个体的举动、作用和策略以及他们的产品和服务都在不断地更新。换句话说是系统在不断地适应。它创造了新产品、新市场、新制度和新举动。这是一个不断发展的系统。 4.动态不平衡： 由于经济的不断变化，其运行状态远非处于平衡状态。 复杂适应系统的基本元素是反馈。也就是系统中的个体首先形成自己的期望或模型，然后根据这些模型计算出的预测来行动。运行了一段时间后，这些模型会改变，其持续时间的长短取决于它预测环境的精确程度。 市场的主要交易策略在不断地演进变化着，没有一个策略是在一直适用的。因为不同的策略适用不同的环境，当环境变化了之后，策略也就应该做相应的调整。比如在股票历史上，不同时期有着不同的控制市场的主要交易策略： 1.20世纪30年代和40年代的主要策略是折扣到本的策略。这是由Benjamin Graham和David Dodd1934年在他们合写的《证券分析》Security Analysis中首先提出来的。 2.20世纪50年代，领导金融业的第二个策略是股利模型。投资者越来越被高额股利的股票所吸引。 3.到20世纪60年代，出现了第三大策略，投资者将手头高股利的股票换取那些收益预计会不断增长的公司的股票。 4.20世纪80年代第四个策略，投资人更注重公司的现金流量情况而不是利润如何。 5.当前的第五个策略，投资资本的现金回报。 市场上资金变化和当时策略的接受程度有关。一个成功的策略会吸引较多的资金而成为主导策略。当一个新策略出现时，资金就被重新分配。基本策略决定了其行为模式。股民们一哄而上，希望用这些模式盈利，结果出现了最终的副作用。使用同一策略的人越多，获利程度降低得越快。当大家都明白这个事实时，原来的策略就被扫地出门。然后新的个体又带来新的思想，这些思想又形成一个任何人都可能获利的策略，资金又产生了变动。接着新的策略也寿终正寝，再开始新一轮的演变。 三、社会学：蚂蚁、塌落和复杂系统 社会学是研究人们在社会上如何行动的学科，其最终目标是了解人们的群体行为。社会学一直沿着两条不同的路线发展。一条是寻找一个包罗万象的理论，它是由19世纪中叶法国哲学家奥古斯特·孔德（Auguste Comte）发起的，看来是失败了。另一条是走向专业化。社会学还没得到被正式接受，新的学科却起来了：经济学、政治学、人类学。 所有的社会科学领域：社会学、政治学、经济学和他们的一些分支在某种程度上只是思考一个大问题的不同途径：人类是如何形成群体或社会的？这些群体是如何表现的？ 虽然让社会科学成为一个大一统理论的想法在19世纪末就被枪毙了，但在21世纪初的时候，人们越来越希望构想一个新的统一理论。科学家们开始研究系统的整体行为：不仅是个体和群体的行为，还有他们之间的相互影响及这个影响转过来有影响下面的行为的问题。正是有了这个相互影响的过程我们的社会体系才能不断地进行社会化，其结果不仅改变了个体的行为也常常导致集体行为的意外改变。 关于自我组织 研究复杂适应系统的一个关键问题是其形成过程是怎样的。人们是怎样聚集在一起组成这些负责的系统，又如何按照某种规律自我组织的呢？自我组织理论认为，自我组织系统有三大明显特征。（1）复杂的全球性行为是由简单的当地处理者组成的。（2）各种各样个人意见的贡献构成了解决方法。（3）系统强大的功能远比任何一个独立的处理者要大得多。 那些想满足自己物质需要的人和其他人一起买卖股票，就创立了一个叫做股市的层创进化机构。个体和系统根据自我组织规则相互适应从而形成了一个行为整体，具有整体超过部分之和的层创进化特性。 “股市由各式各样的人组成比光是些聪明人反而更健全。”——诺曼·L·约翰逊（Norman L. Johnson） 多样性是自我组织系统为了产生层创进化的行为而必需的基本特性。只有个体对目前遇到的问题出的答案来自于不同的经验时，这个综合解决方案才是可行的。如果这个系统只限于那些高级人士，所得到的综合解决方案却实实在在水平降低了。为应对结构意料之外的变化，收集信息的面越广越好。只要一个足够多元化的系统，它就能够抗拒中等程度的干扰。 丹麦物理学家伯·巴克（Per Bak）认为，自我组织存在临界点。“那些由成千上万作用部分组成的大型复杂系统崩溃的起因，不仅可能是一个单个大灾难，也可能是由许多小事件串联起来构成的大灾难。”沙堆的坍塌就是很容易理解的一个实例。复杂适应系统通常是不稳定的，经常会到达自我组织的临界点。 市场中可以分为两种人：拿主义的和随大流的。大部分时间随大流者与拿主意者相互影响可以在某种程度上达到平衡。但人数会不断变化，就如沙堆的坡度在不断变化一样。当沙坡变得陡到一定程度，那么它就会坍塌。虽然自我组织临界理论能够解释塌落的整体过程，但它不能解释任何一个特殊的塌落。 只有系统中的个体都往单一集体选择方向积累信息时才可能产生集体决定。为了达到这个共同决定，所有的个体并不必拥有相同的信息，但他们必须对不同机会的理解相同。这个共同理解在所有复杂系统的稳定性中起着关键的作用。系统的共识程度越低，其不稳定性越大。 我们应该考虑不同模型下隐藏的心理观念，而不是只看到表面上各种不同的选择。要学会辨认如果共识不起作用了，系统中信息将如何传递。而心理学将有助于理解：（1）个人如何形成自己的理念；（2）市场中的信息是如何交换的。 四、心理学：市场的心灵 心理学意味着“研究心理”的学问，它的任务是研究所有大脑的活动，控制认识（思考和理解过程）的部分和控制情绪的部分。也就是它研究我们怎样学习，怎样思考，怎样交流，怎样表达情绪，怎样处理信息，怎样做决定，及怎样形成指导我们行为的中心理念。 比如股票，具有投资和投机的双重特性。投机现在是市场的组织部分，将来也一直是。一个经过仔细分析后做出的投资操作应该能够保证有基本的、令人满意度回报。那些不满足这些条件的运作就是投机。 在一个集体里各方面都不相同的个人会在集体思想的影响下以统一的姿态出现，完全和他自己单独时的表现不一样。行为金融学试图通过个人行为的心理学解释来找出股市并不高效的原因，它主要是想理解构成人们盼望赚钱时存在的非理性因素。 Werner De Bondt, Richard Thaler在"Does the stock market overreact"认为，投资者经常对新消息反应过度，不管是好消息还是坏消息。由于反应过度，当传来好消息时，股价就会涨得比公司实际示例要高得多；如果是坏消息股价又会跌得家门不认。 Hersh Schefrin, Meir Statman在"The disposition to sell winners too early and ride losers too long : Theory and Evidence" 认为，“投资者总是喜欢将看跌的股票囤积很长时间，可能是希望股价能回复到原来的水平；可同时又将那些看涨的股票出手很快。” Daniel Kahneman and Amos Tversky(1979)在"Prospect Theory : An Analysis of Decision under Risk" 中归纳出人们对损失的痛苦感觉远比赢利时的快乐感要强得多，其比值为2.5：1. 所有折磨投资者的心理偏向中最严重的一个可能是过度自信。过度自信主要源于对信息的错误判断，他们通常收集的信息既不完整也不完全准确，再加上分析不当，还将它放错了位置。过于自信者突出的表现是他们太重视自己发现的信息，因为他们坚信自己是正确的，并且果断地将一切可能显示他们错了信息抛到一边去。 如果我们想帮助投资之避免灾难的话，我们下一步要做的是研究人们是如何收集和解释信息的，怎样从这些信息中形成自己的观念的。换句话收就是我们怎样理解信息，为什么会相信的？对于这样一个大问题我们必须回顾一下心理学的两个领域：理性认识和感性认识。 我们理解抽象或复杂概念的能力取决于我们心中关于这个想象的模型。这些模型代表了一个真实或假设的情景。例如为了理解通货膨胀我们用一些心理模型来表示我们感受到的方式，可能是汽油价格上去了，也可能要给员工更高的工资。 我们总是以为每个模型都有同样的几率，就是对于给定的一组心理模型我们心里会把它们每个都看作一样重要，而不是根据每个模型潜在的作用不同而加以调整。也就是说人们不能进行贝叶斯（Bayesian）推理。另外，对某一主题，人们手头若有一组心理模型时，通常他们只注意几个有时甚至一个模型。 人是追求理想的动物。由于进化所迫我们需要寻求解释我们所处的世界的模式，这些模式构成我们信念体系基础，但很有可能这些模型本身就是似是而非的。经过长期进化，我们在面对不确定情况时总是感到强烈的不安和焦虑，因此我们愿意听从那些答应帮助我们解脱的人的话。甚至我们的理智告诉我们预测专家不可能预测出明天或下周发生的事情，但我们仍然愿意相信他们能，因为另一个选择太让人不安了。 Fisher Black认为市场上听到的大部分信息知识会使人更加迷茫的噪音，而不是会使人做出理智决定的纯净声音。 区别含有噪音的价格和真正价格的方法是了解你投资公司的经济实力。Claude E. Shannon（1948）写到“沟通的基本问题是要么在某一点上完全复制，要么在另一点上选了相似的信息。”换句话说，沟通理论就是如何将信息从A点精确地、完整地搬到B点。信息从信息源发送到目的人的途中有几处会造成失真，最大的危险是可能存在于通道里、传送过程和接收端的噪音。 查理·芒格（Charlie Munger）做“两个方面的分析”。第一遍列出已知事实和控制所在环境的理性因素，用理性和准确信息过滤；第二遍是收集自己或他人下意识失误的所有信号，检查有无“心理误判”。 五、哲学：投资的实用主义观点 不像自然科学，哲学从来没有绝对的观点。 思考远远不只是接受知识的过程，思考过程本身也有好有坏之分。 复杂适应系统在本质上属于认识论而不是本体论。本体论研究的问题是像什么是现实的本质这类问题。 复杂理论的中心思想是我们对某些系统的认识有局限，甚至这个系统就是有序时也存在这个问题，这是因为我们必须在系统复杂性存在的情况下才能研究这个有序的系统。复杂适应系统并不是本身真这样复杂得无法接近，只是我们认识能力有限。 科学研究关键的关键就是：发现描述所观察现象的新方法。重新描述不只用于科学研究，它也是非科学工作者在解释事物时的重要工具。如果这个事物还是个迷，我们要做的是打乱我们原来的描述，重新构思一个新的。重新描述是能够打开我们追求理解现象上死结的强有力的工具。 我们为什么感觉到理解市场这么难，是因为我们一直将自己锁在市场应该是平衡的框框中。为了达到更高的理解境界我们要敞开心胸，接受似乎很复杂的新描述，不论它是关于金融市场的，社会体系的，政治体系的还是物质世界的。 任何一个寻找信念确切定义的人都应该不只注意信念本身，还要看它带来的行为。实用主义是有实际效果定义的真理（论述）和正确（行动）的两部分。 没有一个理论是对现实的绝对描述，但每个理论在某一方面可能是正确的。“我们在模型方面的经验教训是我们所建立的模型常有这样的趋向：这些模型总是在一段时间内起作用，然后会意外地失去功效。忽然间模型不再具有解释的价值了，但有些人仍然坚信它还能准确地描述我们的世界。”——比尔·米勒（William H. Miller） 如果你相信实用主义哲学，你保准会更快地丢弃整个模型，而且更重要的是你将发现这个模型只能帮你完成某些使命。但对于一个人的信念最激烈的革命是丢弃大部分他过去的立场。 要比别人做得更好的唯一方法，或是更重要的是比市场做得更好的唯一方法是用和别人不同的方法诠释这些数据。你必须有不同的信息来源和不一样的经验。要能够发现不要的信息源。 六、文学：学而不思则罔 如何建立思维模式的格栅？Charlie Munger说，主要原理、伟大的思想都早已变成白纸黑字摆在我们面前，只等待我们去发现占为己有。而通向这个目的地的交通工具就是书，确切地说是所有可以阅读的书，包括传统方式和现代方式：报纸、杂志、广播评论、科技期刊和分析家的报告等等。 如何成为一个有鉴别能力的读书人：分析你应该读什么，在更大范围内评估它的价值，而后丢弃它，或将它并入你思维模式格栅中。我们不仅要增加大量不同领域的知识，同时也提高批判性思考的能力。 主动的读书人应该在心里牢记四个基本问题： 1.这本书主要讲什么？ 2.其细节是什么？ 3.这本书全部还是部分是正确的？ 4.这本书怎么样？ 传输知识的书籍可以分为两大类：实用性和理论性。 一个很好的读书方法是对几本书进行比较阅读而不是只分析性阅读一本书。 在阅读时，要把事实和看法分开。 七、决策 作为投资者我们必须在充分利用现有的优势时，花点心思去开拓新的领域。 对于只有锤子的人而言，每个问题都象是一个钉子。如果这个人有一整套各个不同学科的方法，自然他就会选用许多工具，减少“拿锤子人”做法的不好结果。 我们无法解释问题是因为我们无法把它描述出来。 【来源】淡水value（ID:LQ-New-value） 【编辑】李铱想 python量化交易科技版块
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  高盛的十四条兵法
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  1、客户利益永远至上。我们的经验表明，只要对客户尽心服务，成功就会随之而来。 ——成功不是预设。 2、我们最重要的三大财富是员工、资本和声誉。如三者之中任何一项遭到损害，最难重建的是声誉。我们不仅致力于从字面上，更从实质上完全遵循约束我们的法律、规章和职业道德准则。持续的成功有赖于坚定地遵守这一原则。 ——员工、资本和声誉，无一例外的必要条件。 3、我们的目标是为股东带来优越的回报，而盈利则是我们实现优越回报、充实资本、延揽和保留最优秀人才的关键。员工大量持股可以使员工与股东的利益协调一致。 ——事业合伙人。 4、我们为自己的专业素质感到自豪。对于所从事的一切工作，我们都凭着最坚定的决心去追求卓越。尽管我们的业务活动量大而且覆盖面广，但如果我们必须在质与量之间作取舍的话，我们宁愿选择做最优秀的公司，而非最庞大的公司。 ——专业，有时是平衡之因，有时又是平衡之果。 5、我们的一切工作都强调创意和想象力。虽然我们承认传统的办法也许仍然是最恰当的选择，但我们总是锲而不舍地为客户策划更有效的方案。许多由我们首创的作法和技术后来成为了业界的标准，我们为此感到自豪。 ——守正出奇，无往不利。 6、我们不遗余力地为每个工作岗位物色和招聘最优秀的人才。虽然我们的业务额以十亿美元为单位，但我们对人才的选拔却是以个人为单位，精心地逐一挑选。我们明白在服务行业里，缺乏最拔尖的人才就难以成为最拔尖的公司。 ——拔尖的单元，拔尖的工程结构。 7、我们为员工提供的职业发展进程比大多数其它公司都要快。晋升的条件取决于能力和业绩，而我们最优秀的员工潜力无限，能担当的职责也没有定式。为了获得成功，我们的员工必须能够反映我们所经营的地区内社会及文化的多元性。这意味着公司必须吸引、保留和激励有着不同背景和观点的员工。我们认为多元化不是一种选择，而是一条必行之路。 ——万物生长，一体同观。 8、我们一贯强调团队精神。在不断鼓励个人创意的同时，我们认为团队合作往往能带来最理想的效果。我们不会容忍那些置个人利益于公司和客户利益之上的人。 ——排列组合，非同凡响。 9、我们的员工对公司的奉献以及对工作付出的努力和热忱超越了大多数其它机构。我们认为这是我们成功的一个重要因素。 ——罗素的激情。 10、我们视公司的规模为一种资产，并对其加以维护。我们希望公司的规模大到足以经办客户想得到的最大项目，同时又能小到足以保持服务热情、关系紧密与团结精神，这些都是我们极为珍视，又对公司成功至关重要的因素。 ——一粒沙在蚂蚁面前是有相的，而在大象面前是无相的。 11、我们尽力不断预测快速变化的客户需求，并致力于开发新的服务去满足这些需求。我们深知金融业环境的瞬息万变，也谙熟满招损、谦受益的道理。 ——创造需求，背后是啮合的供应。 12、我们经常接触机密信息，这是我们正常客户关系的一部分。违反保密原则或是不正当或轻率地使用机密信息都是不可原谅的。 ——帕斯卡尔的逆向，引导逆向选择。 13、我们的行业竞争激烈，故此我们积极进取地寻求扩展与客户的关系。但我们坚决秉承公平竞争的原则，绝不会诋毁竞争对手。 ——真正的竞争对手往往不在圈际内，而更可能在圈际外或者在自己内部。 14、正直及诚信是我们业务的根本。我们期望我们的员工无论在工作上还是在私人生活上都要保持高度的道德水准。 ——诚实是最好的策略。 【编辑】李铱想 python量化交易