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
尝试用简单一点的语言把学术研究介绍出来。我的研究方向更多在于金融计量(Financial Econometrics)分析，最近正在做一些牛市与熊市的研究，对实践了解不多，借此宝地希望能接受更多的实践工作者的建议，也希望能找到同道中人共同进步。
从2007年一篇论文说起，作者Wu Yan, John Powell, Jing Shi 和 Wei Xu。 发表在Economic Letters。 该杂志的文章简短新颖，对经济学者来讲起到了先挖坑以后再填的作用。有什么想法第一时间冲过去报到，以后别人在写也要引你的论文了。
在金融计量方面，牛市与熊市的研究不是从估计（Estimate）开始，而是从实践中去定义。详细的算法不说了，对于转折点的定义主要在于：
1，转折点前后要有足够的时间长度，金融数据看上去很丑，所以需要一些限制来管住波动。牛熊的定义通常上是指中长期（以年为单位）。
2，对于突然间的大波动，比如一个月内指数俯冲20%，也计为熊市。
举个例子，3个月内指数减少10%不是熊市，但是如果半年内减少10%是熊市。
学术的东西一旦脱离了术语就失去了神秘性，拿出来肯定有人不满意。这位说了，这都什么呀？too simple, too naive。我还偏偏不反驳，如果都完美了咱们不就不用搞这些东西了么？
这四个人应用Bry和Boschan的方法到深沪两市，分解出熊市和牛市，沪市为例：
牛：1991.1 - 1992.5
1992.10 - 1993.4
1994.7 - 1997.4
1997.9 - 1998.5
1999.2 - 2001.6
2002.1 - 2002.6
2003.10 - 2004.5
2005.5 -
熊：剩下的全是熊
（数据只到2006.12）
那位说了，有什么用？
我先说个大方向，理论上任何技术分析都可以用时间序列分析表述。但是学术上无法把握的事情实在是太多，不是不能描述，而是参数太多没法解或者数学上的精确反而不如经验的模糊。不过这里底线是，很多事情没有做，也值得一做。
这四个人用以上所说的BB算法做了一个有趣的预测，如果一个高点之后五个月（这是算法中的参数）后未能有效突破，卖掉所有股票，如果一个低点之后五个月持续高于它，全仓持有。这样的交易策略带来的收益比死拿不放（buy and hold）的平均年收益要高36%（沪市），57%（深市）。
呵呵，有点用是吧？
PS：四个人写这么个三四页的小东西实在是奇怪，我怀疑有free rider存在。
还有，我在申请认证，有河友指出要多吆喝。我之所以在上一篇观点时事中没说是不想发国难财，谢谢帮助。
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猴市:hóu shì，已经成为汉语中的一个金融术语。
参见百度：外链出处
说一下他们的那个算法，估计是没啥用处。就和世界杯上，意大利每24年一个冠军，每12年一次决赛一样。以往没错，以后难说。中国的股市实在怪异，怎么分析都不好预测将来。
前一阵子，荷兰银行搞得一套算法，发现按照它每年收益率45%，俺赶忙投了钱，结果没排上队。现在想起来很高兴，真排上队就麻烦了，狂亏。
从理性预期的角度，模型不能人人知道，知道就不灵了。绝大部分模型很可能也就起到风险管理而不是收益增长的作用。
我倾向于模型要有，仅供参考，不能做机器人投资
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作为一个专业搞数学模型研究的破四刀客，俺对所有的算法与模型在现实中的应用均深表怀疑。现实与理论差别实在太大了。每年那么多模型算法，多数都是用来骗经费的
支持不想发国难财
我有几点想法，与烟波SHARE。
烟波说四个人写这么个三四页的小东西实在是奇怪，觉得有free rider存在。确实是的，一共四位作者，John G. Powell是新西兰的一个AP，另三位中国作者，两位是江西财经学院的（其中一个还在ANU有位置），另一位则是南京中国药科大学的。我倒不是怀疑他们的学术水准，我只是有点惊异这个组合的纵横八万里。
Economic Letters这个期刊在SSCI2006经济学类的地位是第136位（共有175），影响因子0.366。而最好的经济学金融学期刊的影响因子大概是3-4左右。这个期刊的特点就是短平快多，字数不能超过2000字（5页），所以实际上是给学术新锐练手的。平时看着玩还行，真用它作依据来炒股，尤其是中国股市，有点那个啥。
我拿他们的结论验证了一下：如果一个高点之后五个月（这是算法中的参数）后未能有效突破，卖掉所有股票。中国股市在去年11月左右到顶，以后确实是在五个月内没有突破。可是如果等到五个月后才判断出到顶卖出，正好卖在四月份的最低点上。
金融计量在教育上肯定是有用的，但对具体实践用处不大。这个学派的祖师是长期资本管理公司的两位数学家，也是Noble 经济奖得主：Myron Scholes和Merton Miller。
1994年2月John Meriwether创办了宏观数量化基金——长期资本管理公司，当时的核心人物就包括：David W. Mullins（前美联储副局长）、Myron Scholes（1997年Noble 经济奖得主）和Merton Miller（1990年Noble 经济奖得主）。
但是，这个公司在1998年8月17日的俄罗斯卢布危机中破产了。
所以，我认为使用金融计量的结果要非常谨慎。
很多文章存在data snooping的问题。拟合得很好，预测得很糟。
我知道在Finch Rating里，研发的新模型必须交给客户测试，看一下是不是符合实际。出一门入一门，隔行如隔山啊。
在事后探讨的时候，他们做的实际上是statistical arbitrage，而不是真正意义上的arbitrage.不很恰当的例子，好比李菁的父亲在高速公路遛弯上捡钱，虽说没成本，但是忽略了被撞死的概率。
风险管理要考虑小概率事件，也是VaR产生的缘由，以及巴塞尔协议。
说实话，我也不知道有什么用，心理作用？
很有意思的文章。个人觉得虽然现在的金融理论尤其是数量模型在应对市场投资方面还有很大的发展空间。但是这样的努力是不能少的。而且对加强整个市场进行分析，虽然不一定能找到马上就能赚到钱或者一定能够赚到钱的方子，却能进一步加深对市场的理解和认识。