为什么资产价格在200年内变化如此之小

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英文标题：
《Why have asset price properties changed so little in 200 years》
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作者：
Jean-Philippe Bouchaud and Damien Challet
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最新提交年份：
2016
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英文摘要：
  We first review empirical evidence that asset prices have had episodes of large fluctuations and been inefficient for at least 200 years. We briefly review recent theoretical results as well as the neurological basis of trend following and finally argue that these asset price properties can be attributed to two fundamental mechanisms that have not changed for many centuries: an innate preference for trend following and the collective tendency to exploit as much as possible detectable price arbitrage, which leads to destabilizing feedback loops.
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中文摘要：
我们首先回顾了经验证据，即资产价格在至少200年的时间里曾出现过大幅波动，且效率低下。我们简要回顾了最近的理论结果以及趋势跟踪的神经学基础，最后指出，这些资产价格属性可归因于两种基本机制，这两种机制在许多世纪以来都没有改变：对趋势跟踪的先天偏好和尽可能多地利用可检测价格套利的集体倾向，这会导致不稳定的反馈回路。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Trading and Market Microstructure        交易与市场微观结构
分类描述：Market microstructure, liquidity, exchange and auction design, automated trading, agent-based modeling and market-making
市场微观结构，流动性，交易和拍卖设计，自动化交易，基于代理的建模和做市
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PDF下载：
--> Why_have_asset_price_properties_changed_so_little_in_200_years.pdf (391.55 KB)

2022-5-11 06:47:22 上传

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关键词：资产价格 Quantitative Applications Fluctuations QUANTITATIV

为什么资产价格属性在200年内变化如此之小？Jean Philippe Bouchaud和Damien Challet摘要我们首先回顾了经验证据，即资产价格已经发生了大波动，并且至少在200年内一直不有效。我们简要回顾了一些令人遗憾的理论结果以及趋势跟踪的神经基础，并最终认为，这些资产价格属性可归因于两种基本机制，这两种机制在许多世纪以来都没有改变：对趋势跟踪的固有偏好和尽可能利用可检测价格套利的集体倾向，这会导致不稳定的反馈回路。1导言根据主流经济学，金融市场应该既高效又稳定。效率意味着当前资产价格是对其基本价值（即“正确”、“公平”或“真实”）价格的无偏估计。因此，任何交易策略都不可能产生基于公共信息的统计异常利润。稳定意味着所有价格上涨都只能归因于外部消息。现实世界中的价格回报有着惊人的规律性，尤其是价格回报率过快和持续的高、低波动期。因此，问题是如何将这些统计特性与有效市场假说相协调，这些统计特性是非平凡的，是跨市场和跨世纪普遍观察到的。另一种假设是，金融市场本质上是长期不稳定的。

因此，交易者和价格之间的互动必然是Jean-Philippe BouchaudCapital Fund Management，法国巴黎大学街23号，75007法国帕莱索理工学院，电子邮件：jean-philippe。bouchaud@cfm.frDamien法国巴黎中央大学数学与信息研究所Encelade Capital SA，瑞士洛桑，电子邮件：damien。challet@centralesupelec.fr2Jean-Philippe Bouchaud和Damien Challet导致价格偏差、投机泡沫和不稳定性，这些都源于反馈回路。这将在很大程度上解释市场危机，包括快速（流动性危机、金融崩溃）和缓慢（泡沫和信任危机）。这也解释了为什么坠机事件没有等到现代高频交易的出现：虽然2010年5月6日的金融危机是众所周知的，但1962年5月28日的那场危机，强度相当，但只有人类交易员，却鲜为人知。关于金融市场真实性质的辩论至关重要。如上所述，有效市场提供的价格是对资产价值的无偏、信息丰富的估计。有效市场假说不仅在智力上具有吸引力，而且对个人投资者来说非常令人放心，他们可以购买股票，而不必冒被更精明的投资者智胜的风险。本文首先回顾了200年来的程式化事实和价格可预测性。然后，从实验心理学、神经科学和基于主体的建模中收集证据，概述了金融市场中起作用的基本和持久机制的连贯图景，这些机制是不稳定反馈回路的根源。2.市场异常在20世纪80年代以来的经济文献（Schwert[2003]）中记录的许多资产价格异常中，有两个非常突出：1。

动量之谜：价格回报是持续的，即过去的正（负）回报预测未来的正（负）回报。2.过度波动之谜：资产价格波动远大于基本数量。这两种效应与有效市场假说不一致，表明金融市场动态受到基本数量以外的其他因素的影响。其他谜题，如“低波动性”和“质量”异常，也非常引人注目，但我们将不在这里讨论它们——最近的评论见Ang等人[2009]，Bakeret等人[2011]，Ciliberti等人[2016]，Bouchaud等人[2016]。2.1趋势和泡沫长期以来，趋势跟踪策略在所有资产类别上都取得了成功，这与有效市场假说存在明显矛盾。图1显示了自1800年以来此类策略的回溯测试示例（Lemp\'eri\'ere等人[2014]）。200年来其回报的规律性意味着存在一种永久机制，使价格回报持续。事实上，追随过去趋势的倾向是一种普遍的影响，这很可能源于一种行为偏见：当面临不确定的结果时，为什么资产价格属性在200年内变化如此之小。1趋势跟踪策略所有部门的总体表现，以及在1800年至2013年的过去六个月移动窗口内计算的趋势。超额收益的T-统计是9。8.来自Lemp\'eri\'ere等人[2014]。请注意，自该研究（2014-2015年）以来的过去两年中，该公司的业绩一直非常积极。人们试图重复使用一种过去似乎成功的简单策略（Gigerenzer和Goldstein[1996]）。

许多作者（其中包括卡尼曼和希勒）讨论了行为偏差与金融动态的相关性，并在许多关于艺术市场（Smith等人[1988]）、surverys（希勒[2000]、门霍夫[2011]、格林伍德和施莱弗[2013]）的实验中得到了证实。我们在第3节中对这些实验进行了总结。图2道琼斯工业平均指数的演变及其一个世纪以来的波动性。参见Zumbach and Finger[2010]。4 Jean-Philippe Bouchaud和Damien Challettig。3自1991年以来，标准普尔500指数中的资产在给定日期内发生10-σ价格跳跃概率的年度演变。黄色条：正向跳跃；绿色条：负跳跃；红条：都是。这些概率确实每年都有统计上的差异，但远低于波动率本身。这表明，通过波动率标准化的收益率概率分布是普遍的，即使是在尾部（参见图2）。请注意，自1991年以来，尽管出现了高频交易（来源：Stefano Ciliberti），跳跃概率并未增加。2.2短期价格动态：跳跃和内生动态2。2.1跳跃统计图4显示了三种不同资产类别资产的经验价格收益分布。分布非常相似（另见Zumbach[2015]）：极端回报的概率均为P（x）~|x|-1.-u，其中指数u接近3（Stanley等人[2008]）。其他市场（原材料、货币、利率）也是如此。这意味着各种规模的危机都会发生，并导致积极和消极的跳跃，从相当小的危机到百年危机。此外，非常值得注意的是，价格上涨的概率比波动性稳定得多（另见Zumbach和Finger[2010]）。

图3通过绘制10-σ价格跳跃概率随时间的函数来说明这种稳定性。2.2.2价格上涨的内在本质是什么导致了这些上涨？这些事件绝非罕见，而是市场日常活动的一部分：每天，至少有一个5-σ事件发生在标准普尔500指数的一个组成部分上！根据有效市场假说，只有一些非常重要的信息可能会导致大幅跳跃，即可能会大幅改变给定资产的基本价值。这种逻辑联系被将新闻来源与价格回报相匹配的实证研究所推翻：只有一小部分跳跃为什么资产价格属性在200年内变化如此之小5Fig。4 2010年至2013年间，283家标准普尔500指数成分股的货币波动率和CDS的每日价格收益分布。一旦通过各自的波动率将每个资产类别的回报标准化，这三种分布就非常相似，尽管资产类别非常不同。虚线对应于“逆立方定律”P（x）~ |x|-1.-3（资料来源：朱利叶斯·博纳特）。可能与新闻有关，因此被定义为外生冲击（Cutler等人[1998]，Fair[2002]，Joulin等人[2008]，Cornell[2013]）。不可避免的结论是，大多数价格上涨是自我限制的，即是内生的。从动力学的角度来看，这意味着反馈回路非常重要，有时市场动力学的状态接近临界状态：小的扰动可能会导致非常大的价格变化。许多不同的建模框架得出了基本相同的结论（Wyart等人[2008]、Marsili等人[2009]、Bacry等人[2012]、Hardiman等人[2013]、Chicheportiche和Bouchaud[2014]）。然后，外生和内生冲击的相对重要性与金融市场在临界点或不稳定点附近徘徊的倾向有关。

因此，下一步是找到有系统地将金融市场推向崩溃边缘的机制。6 Jean-Philippe Bouchaud和Damien Challet3基本市场机制：套利、行为和反馈循环简言之，我们在下文中认为，贪婪和学习是解释上述程式化事实的两个充分因素。毫无疑问，人类贸易商一直在努力智胜对方，智人集团的成员也有一定的学习能力。然后，计算机和高频金融可以降低最低反应速度（Hardiman等人[2013]），而不会对正在发挥作用的机制的本质进行太多修改。为了正确理解金融市场中投资者之间互动的本质，需要保留两个基本要素1。投资者的异质性：他们的财富分布、交易频率、计算能力等都有严重的尾部，这阻碍了代表性代理人的做法。2.异步：在给定的时间段内，每个代理的交易数量是重尾的，这意味着它们不同步交易。此外，连续双拍卖机制意味着顺序交易：任何时候只有两个订单可以相互作用。因此，我们不能假设所有投资者的行为方式都相同，也不能假设他们可以分为两到三类，这在建模或分析市场行为时是一个常见的假设。3.1投机尽管现在大多数交易都是算法性质的，但大多数交易者（人类或艺术）使用相同类型的策略。

算法交易通常会实现分析和推断规则，这些规则自古以来就被人类交易者使用，因为它们在人类大脑中根深蒂固。3.1.1趋势跟踪趋势跟踪本质上是假设未来的价格变化与过去的价格变化具有相同的迹象。众所周知，这种策略可以通过增加价格波动的幅度和持续时间来稳定价格。由于厚尾交易者的异质性，泡沫的持续时间也更长。暂时忽略新投资者，交易者反应时间的重尾性质意味着，一些交易者比其他交易者参与新兴泡沫的速度要慢得多。这会导致持续的正成交量失衡，在很长一段时间内助长泡沫。最后，一个泡沫吸引了新的投资者，他们可能会对这个泡沫的进一步发展产生印象。第3.4.2节讨论了导致气泡出现和持续时间的神经元过程。为什么资产价格属性在200年内变化如此之小73.1.2反向行为反向交易包括押注均值回复行为：价格波动被认为只是暂时的，即价格将回到某个参考（“基本”或其他）值。考虑到交易者的异质性，有人可能会假设，这些交易者并非都有相同的参考价值。这类策略的动态效应是稳定价格（相对于其感知的参考价值）。3.1.3在许多简单的基于代理的模型中，混合趋势跟踪者和反向策略（De Grauwe等人[1993]，Brock and Hommes[1998]，Lux and Marchesi[1999]）。这两种策略都被部分交易者群体使用。给定的交易者可能总是使用相同的策略（Frankel et al。

[1986]、Frankel和Froot[1990]）可能会根据其他过程（Kirman[1991]）或策略最近的交易表现（Brock和Hommes[1998]、Wyart和Bouchaud[2007]、Lux和Marchesi[1999]）进行转换。在真实市场中，特定类型策略的相对重要性并不是恒定不变的，这会影响价格动态。原则上可以衡量哪种交易策略占主导地位。让我们用σ来计算单个时间段内的价格波动。如果趋势跟踪占主导地位，则每T个时间单位（用σ表示）测量的收益波动率将大于σ√T相反，如果均值回复占主导地位，σT<σ√T基于数量σT/（σ）的方差比测试√是评估市场状况的合适工具（参见Charles and Darn\'e[2009]的综述）；例如，见Mizuno等人[2007]提出的冰球概念。当趋势跟踪占主导地位时，趋势和泡沫可能会持续很长时间。泡沫的破裂可能被视为（姗姗来迟的）均值回归。然而，这种观点过于简单，因为它隐含地假设所有交易者都有相同的校准长度和相同的策略参数。实际上，交易员用来推断价格趋势的校准周期是非常不一致的。因此，策略异质性和交易者有时必须平仓的事实意味着需要进行更复杂的分析。3.2实证研究为了研究个人投资者的行为，金融文献利用了几种类型的数据1。关于个人策略和未来一年市场回报预期的调查（Shiller[2000]、Greenwood和Shleifer[2013]）。8 Jean-Philippe Bouchaud和Damien Challet2。个人交易员子群体的美国证券每日投资流量。

个体交易者的交易被贴上了这样的标签，没有关于投资者身份的任何信息（Kaniel等人[2008]）。每个投资者在给定市场的每日净投资流量。例如，Tumminello等人[2012]在Finish stock exchange中使用了有关诺基亚的数据。4.特定经纪人的所有个人投资者的交易（Dorn等人[2008]，de Lachapelle and Challet[2010]）。然而，这类数据的代表性可能会受到影响（参见下一项）。进入给定市场的所有经纪人的所有个人投资者的交易。Jackson[2004]表明，个人投资者的行为与他们使用在线经纪人的行为相同。3.2.1趋势跟随者与反转者许多调查显示，机构和个人投资者对未来市场回报的预期是趋势跟随的（例如Greenwood和Shleifer[2013]），是的，对个人投资者在给定频率（即每日、每周、每月）的交易流的分析总是指出，他们的实际交易主要是反向的，因为它与之前的价格回报率是反相关的，虽然机构贸易流量与最近的平均价格变化基本不相关（Grinblatt and Keloharju[2000]、Jackson[2004]、Dorn等人[2008]、Lillo等人[2008]、Challet and de Lachapelle[2013]）。此外，特定投资者的交易风格也会发生变化（Lillo等人[2008]）。这两个发现并不像看上去那么不相容，因为后者的行为与价格折扣的追求是一致的。在这种情况下，投资流动的逆向性意味着个人投资者更喜欢在负价格回报后购买资产的股票，并在正价格回报后出售，只是为了获得更好的交易价格。