主题：【原创】牛与熊，从科研角度看股市（一）---从一篇小论文谈起 -- 千里烟波

风险管理到此篇为止。通过历史数据的观察，我们知道首先股票价格不是前后无关的正态分布（如果你不知道什么是正态分布，就理解为最简单的分布，然后再看看图）

所以：1，要有一个动态的联系。2，要有不同的分布。

这里大拿们有Engle, Bollerslev, Nelson等等。可惜的是这方面的研究渐渐成了技术流，你加一个2次方项，我加一个绝对值项，你再加一个和正负值相关的偏移项，我就让误差项成一个非参数分布。不少中国PhD在这方面做研究，这样的好处一是可以飞快地毕业，二是可以在金融界找到很好的工作。对于我们很多（包括我自己）出国读文科博士的人来说，并非是一腔热血爱科研，我们在国内甚至不知道科研是什么样的，只知道老板们拿下钱来吃喝报销而已。但我们不缺的就是作技术工作的能力，别人要费脑子的编程逻辑我们很快能搞出来，别人一时半时闹不清的非参数估计原理我们能很快弄明白。加拿大最大的银行Royal Bank of Canada的风险管理组里面做技术的几乎全是亚洲人，且以中国人为主。

没有丝毫攻击技术流的意思，但是值得注意的是价格的几乎不可预测性以及现在做的风险预测有什么本质区别？不客气地说，价格预测很快就能证明你是错的，但是风险预测不会。大仙说明天会涨，发现不是你就可以bullshit之，但是我如果说明天风险加剧（专业一点：Conditional Variance加大），鬼才知道，你又看不见。风险管理的作用更重在对银行业的资本金充足率管理。这一点应该是我们正视的，所以资产定价研究有其必要重回价格预测。我在现实中不相信有效市场假说，所以我对价格预测是比较乐观的，需要注意的是由于市场会学习（learning）,预测的能力会不断变化。我有个同学在做市场不理性程度的估算，还处于初级阶段，给外行人看会觉得很傻很天真，就不拿出来了。接下来进入我的研究领域，在局部均衡的情况下的贝叶斯方向预测（说人话就是：让我来猜一猜牛市还是熊市）

几点延伸的方向：

1，用宏观数据参与建模（有两个致命的缺陷，猜一猜）

2，新的预测方式

3，新的预测方法