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魔獸
每片“雪花”都能引起“雪崩” 下一片在哪？
摘要
股市是複雜的，而且隻有複雜性理論和預測分析可以幫助人們了解股市未來的發展趨勢。
國外知名金融博客zerohedge撰稿稱，我們身邊到處都是複雜的係統。
根據定義，複雜係統是這樣一個係統：其具有大量相互作用的組成部分(各種代理人、流程等)，係統的整體活動是非線性的(不是各單個組成部分活動的簡單加總)，通常在選擇性壓力下表現出分層的自組織。
我們用積雪和即將到來的雪崩來舉例說明複雜係統。但實際上，這樣的係統到處都有。比如，天氣也是一個複雜係統，另外人口的盛衰也是。
市場是一個複雜係統
Visual Capitalists的Jeff Desjardins指出，就像在雪崩的例子中，山頂上各種各樣的因素(不斷堆積的雪、天氣、溫度、地質狀況、重力等)組成一個複雜的係統，很難預測，市場也同樣複雜。
實際上，市場具備複雜係統的所有特征。正如科學家描述的，其具有：
1. 多樣性
係統中的參與者持有不同的觀點(即看多、看空、做多、做空、加杠杆、無杠杆等).
2. 關聯性
資本市場高度相互關聯，且信息傳播迅速(比如聊天室、電話、電子郵件、湯森路透、道瓊斯、彭博、交易係統、買賣盤輸入係統等).
3. 相互作用
每天都有數萬億美元的證券在交易(即股票、債券、貨幣、衍生品等).
4. 適應性行為
參與者根據他們收到的信號(即賺錢或賠錢，等等)改變行為。
正如雪崩的例子中，一片雪花可以引發更大的事件，越來越多的跡象表明，股市背後的複雜性也達到了臨界狀態。
市場處於臨界狀態
下麵的例子說明了股市是怎樣進入這樣一個臨界狀態的：
波動性達史上最低：用於衡量市場波動性的VIX指數今年夏天觸及曆史低點。
牛市持續時間過長：與此同時，目前的牛市(2009年到現在)是現代史上第二大牛市，目前已持續3109天。唯一更久的一次牛市是從1987年股市暴跌到互聯網泡沫破滅。
股市估值處於高位：根據羅伯特席勒(Robert Schiller)的周期性調整市盈率，目前股市估值也接近曆史最高紀錄。現在，股市比曆史均值的16.8高83.3%。其僅比1929年和2000年高，也就是大崩盤發生之前。
股市不斷上漲
投資者過度自信，導致投資者認為市場隻會上升，而不會下跌。事實上，在此次牛市中，股市已經上漲了67個月(平均漲幅達3.3%)，但隻下跌了34個月(平均下跌2.6%).
以下是股市已出現係統性風險的其他跡象，它們讓複雜的股市變得更加不穩定：
銀行債務構成密切關聯的網絡
自金融危機以來，美國債務增加了70萬億美元
衍生品的名義價值已超過1千萬億美元
通過對衝基金和證券化形成的非銀行影子金融使風險無法衡量
部分市場的銀行杠杆率提高
金融資產更加集中在少數公司
換句話說，完全有理由擔心不斷積累的“雪”，因為任何一片“雪花”都可能引發雪崩。
在達到臨界狀態的複雜動態係統中，最具毀滅性的事件是風險規模的指數式放大。這意味著如果你將係統放大一倍，風險並不會隨之放大一倍，而是放大5倍或10倍
——《毀滅之路》的作者吉姆瑞克茲(Jim Rickards)
下一片雪花
什麼事件會引發下一場雪崩？這可以是任何事件，包括一家大銀行破產、一場自然災害、戰爭、網絡金融攻擊，或者任何其他重大事件。
每隔幾年就會出現這樣的“雪花”：
1987年：黑色星期一
——道瓊斯指數在一天之內下跌了508點(跌幅達22.6%).
1994-1995年：墨西哥比索危機
——當美國政府通過有爭議的200億美元“外匯穩定基金”救助墨西哥時，其係統性崩潰才勉強得以避免。
1997年：亞洲金融危機
——東亞的貨幣貶值達38%，同時國際股票市場下跌了60%。
1998年：長期資本管理公司事件
——對衝基金長期資本管理公司(LTCM)陷入極端困境，數小時內導致全球所有股市停擺。
2000年：互聯網泡沫破滅
——在互聯網公司股價崩盤後的30個月裏，納斯達克指數下跌了78%。
2008年雷曼兄弟破產
——在美國政府介入之前，摩根士丹利、高盛、美國銀行和摩根大通再過幾天就會像雷曼兄弟一樣倒閉。
雪崩的避難所
美聯儲和主流經濟學家使用均衡理論、回歸分析和相關分析來定量研究股市。雖然他們口口聲聲稱要避免“黑天鵝”事件，但他們並沒有很好的方法來預測這些“黑天鵝”。
股市是複雜的，而且隻有複雜性理論和預測分析可以幫助人們了解股市未來的發展趨勢。
或者，投資者也可以投資那些不能被數字化凍結或不會貶值的資產來躲避風暴。這些資產包括土地、貴金屬、藝術品和私募股權投資。可凍結的資產有銀行賬戶、經紀賬戶等；會貶值的資產有現金、固定收益債券等。
(責任編輯：DF306)
最後更新：2017-09-16 15:56:00