股市防崩新良方

--看复杂系统科学家如何把脉股市

　　2008年10月6日，因对信贷紧缩和全球经济放缓的恐慌引发全球性抛售，使市场受到沉重打压，道琼斯工业平均指数一改此前的平稳趋势，急速跌破10000点关口。由此引发的全球性股票抛售行为更是让各国股市都遭到重挫：俄罗斯和墨西哥股市均因跌幅超过15%而暂停交易，伦敦《金融时报》指数、法兰克福DAX指数、巴黎CAC40指数当天也出现大幅下跌。

　　此时，就连美国政府7000亿美元的救市计划和欧洲各国对金融业的救援措施也未能安抚市场的恐慌情绪。直到翌年3月2日，道琼斯工业平均指数下滑至6800点以下后这一轮下跌才终于逐渐出现转机，止跌回稳。但对于道琼斯这个世界上历史最为悠久的股票指数而言，这已创下了其自1997年4月以来的新低。

　　崩盘因何而起能否干预

　　直到这时，被打瞢的投资者们才慢慢缓过神来，思考起这里面的个中缘由。如此大规模的下跌和崩溃究竟是什么原因引起的，到底有没有办法事先进行预测和干预？

　　经济学家们纷纷提出自己的假设，有人认为这主要是外部市场波动和政策面变化引起的，有人认为这与过于发达的虚拟经济和宽松的信贷相关，也有人认为这是市场的自然规律。

　　日前，来自新英格兰复杂系统研究所（NECSI）教授扬尼尔·巴哈彦（Yaneer Bar-Yam）和他的同事通过对数据模型的分析发现了一条新线索。他们认为导致股市崩溃的原因主要在于内部市场结构而非来自外部的新闻或消息，高水平的集体存量变动和大规模的市场模仿行为或是股市崩溃的先兆。如果这一说法成立，对市场模仿行为水平的监测和衡量将能为即将发生股市大规模崩溃提供预警。相关论文已经在著名的预印本网站arxiv.org上发布。

　　来自数据模型的真相

　　此前已有研究表明，股市投资者往往可以通过趋势跟踪策略来实现盈利，即以个股的近期表现为依据来确定是买入还是卖出，而不一定要根据其基本价值来考量。

　　研究人员以这种模仿策略和相关数据为基础，构建了一个数学模型，其运行结果与真实股市运行状况大体类似。

　　研究人员对这一模型分析后发现，当大量股票出现上涨或下跌时，就会出现较高水平的模仿行为，而这将为整个市场范围的恐慌提供一个触发点。当50%股票的股指朝同一方向移动时（另外一半向相反的方向移动）就不会发生这种连动反应。而当朝同一方向移动的股票数量大大超过一半时，由模仿策略所带来的连动效应就十分明显。

　　使用过去数十年的股市数据，研究人员绘制出一幅以股市上涨比例和时间为要素的曲线。2000年时，曲线显示，在任意一个给定的日期内50%的股票都出现了连动现象。而随着时间的推移，曲线开始变得平坦，峰值变低，这说明连动现象正在增加。到2008年时，该曲线几乎要变成扁平，在分布上即将接近临界值1。在此期间，在绝大多数比例上股票的变化大致都是相同的。研究人员解释称，当模仿行为增加到这样的水平时，外部作用对整个股市趋势的影响就十分微弱了。而在这种市场模仿行为的暴增后不到一年内便发生了大跌，这表明大量投资者的模仿行为和自身的恐慌才是导致股市大跌的一个重要原因。

　　为了进一步证实这一设想，研究人员将更早之前的数据输入模型进行测试，结果发现无论金融危机还是单日大跌都与市场自我恐慌有明显的联系。而在每个给定的交易日内，几乎都存在出现大量趋同行为的可能。因此，研究人员认为，对这种现象的辨识和分析应能为股市崩溃提供事先警告。

　　奇妙的复杂系统科学

　　在这项研究中所采用的复杂系统科学是系统科学中的一个前沿方向，其发端已有半个世纪的历史，但对这门科学的关注和研究却是近些年来才刚刚开始。该理论认为整个系统并非一堆机械元素的合集，每一个元素均有其智能性是一个复杂的系统，应将整体论和还原论结合起来去分析系统。目前该理论在社会学、生物学、统计学等领域中均获得了广泛应用。

　　其实，NECSI的研究人员在2008年大跌之后的市场规则制定中发挥了重要作用。当时该研究所曾建议美国证券交易委员会恢复提价交易规则，即禁止在价格下跌期间将证券卖空，除非在卖空交易前的交易价格低于卖空交易被执行的价格。最终,提价交易规则于2009年3月10日早晨回归，新规公布后当天股市即开始了大幅回升。