最近收到有些读者的留言!
他们认为量化并没有违规,都是在规则以内进行交易。
为什么一定要改变游戏规则搞死他们呢?
如果你这样想问题,说明你是站在下身位的,然而,想要搞清楚问题的本质,就需要站在上身位去看问题。
只有这样你才能看到全貌,看到趋势,看到终局!
接下来我把这个事给说透,大家就明白为什么一定会对量化出手了。
一、股市有四类人市场上有四类人:
第一类:普通散户。
这是占比最大的一群人,他们既贪婪又恐惧。
特别容易受到暴涨的诱惑,也特别容易被暴跌所伤。
第二类人:游资。
这类人利用拉抬股价吸引散户入局,然后高位派发割散户。
如果说散户手持大刀,游资就是手持手枪。
散户大概率是会被伤害的。
不过游资通常不会赶尽杀绝,他们收割了散户之后,会休息一阵,让散户恢复元气。
让他们在工作上去挣点钱回来继续玩游戏。
于是这个游戏就可以一直玩下去,股市也能持续上涨。(因为有增量资金)
第三类人:量化机构(或者私募)
他们跟游资一样,也是通过在小票上制造波动率来割韭菜。
但量化配备了更先进的武器,所以割起韭菜来,速度相当快。
他们手里握着机关枪。因此他们才是小票的终极定价者。
第四类人:价值投资者、长期投资者。
这部分人最主要是看重企业的自由现金流,并在便宜的时候买入。
他们不主动参与博弈。
他们可以通过企业的分红不断的收回本金。
但如果市场疯狂到极致时,他们会顺带手额外赚差价。因此别人是割不到他们的。
往往最终会被他们割到,只不过他们的本意并非是来割韭菜的。
这类投资者大都会在大盘和中盘股中进行选股,毕竟大部分小票的现金流很糟糕。
二、打鱼的渔网网孔不能太小我们都知道,渔夫打鱼的时候,他们不能将水里的鱼全捕光,否则未来就没有鱼可以捕了。
因此,他们会把渔网的网孔做得大一些,故意放走小鱼。
同理,量化和游资这些主力在割韭菜的时候也不能做得太绝,否则以后就没有韭菜可以割了。
割到最后就只剩主力与主力之间相互割了。
到那个时候,他们照样会血亏。
因为他们所采用的策略都相似,最终会产生尾部风险,引起崩盘。
其实今年年初那种崩盘就是尾部危险爆发了。
大家有没有发现最近两三年风格轮动的速度太快了?
很多人找了很多理由来解释,但都不够本质。
最本质的原因就是这些量化一刻不停,随时都想着多赚点钱,让自己的排名更靠前一些。
当他们都这样做的时候,自然就会发现小作文漫天飞,风格转得比电风扇还快。
但每次风格都不能持续很长时间。
当这种事发生的时候,就说明韭菜已经不够他们割的了,散户都躺平了。
这些机构正在相互割。
三、没有违规,但破坏生态了这些量化在交易上确实符合当时的规则,但那又怎样呢?
整个生态系统都快被他们搞崩溃了。
再这样搞下去,大家都没得玩。
当事态发展到这种地步时,管理层不得不出手了,否则A股就废了。
于是我们就看到了各种改规则,各种剥夺他们的优势,各种严格的查处。
不过这里我也要多说一句,这些私募的路子大都野得很,怎么可能不违规,或者不打擦边球?
别想当然把他们当好人。
按照管理层现在的行动来看,是要出清很大一部分私募。
所以,别总拿合规说事。
有些事即便合规但不合理,最终都会被纠正。
改了规则后,原来合规的就不合规了。
四、简单粗暴的割韭菜,引发尾部风险国内这两年的量化有一个特点,那就是:策略同质化。
基本上主要是利用动量在小票上割散户。
而国外的量化策略则更加多元化,而不是盯着一群人使劲的薅羊毛。
但这种同质化的策略会带来尾部风险,一定会在某个时间爆发,引起暴跌。
这次引爆还算及时。
如果让他们再这么玩下去,到时候暴跌起来可能会引发金融风险。
既然涉及金融风险了,也就不难理解为啥管理层现在要长牙带刺了。
这些量化的日子会越来越难过。
五、短期阵痛是必须要适应的A股现在就是在进行刮骨疗伤,所以能不痛吗?
但如果不把毒瘤刮干净,A股就不能健康的上涨。
所以我们都得耐下性子来。
一旦刮骨疗伤结束,我们就会发现市场回归价值投资,好公司会不断创新高,而差公司则会无人问津。这才叫做健康的上涨。
而以前那种好公司不怎么涨,差股票涨上天的历史将被推倒。
在这个过程中会有很多人因手持差股票被亏得嚎叫。
其实,只要我们能站在上位看待这件事,做出明智的决策都不难。
只可惜很多人的行为有惯性。
还会继续迷恋炒小炒差。
殊不知,正是因为小和差,才容易被主力拉抬股价。
所以才勾搭了大量散户去自投罗网。
这些主力都在陆续撤退了,难不成你还等它们撤光了才想着要离场吗?
六、量化被整治是必然的规律我们从整个生态来看待量化时,你就会知道,他们一定会在某个时候被打击,被出清。
否则A股的生态就全乱套了。
薅羊毛可以,但把散户都薅成葛优了,未免有点太贪得无厌了吧。
做这么极端的事,最终就不会有什么好下场。
当然,这也不是他们能决定的,因为以前的游戏规则和他们的立场决定了他们的行为。
最后还是澄清一下,我所说的量化是指那些在小票上利用动量因子割韭菜的机构。并非所有量化都是这个策略。
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标签: 量化