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2015.3.8
这是一篇对于理念和逻辑的总结。
1.
客观真实不可知。
1）
客观真实，与绝对真理，是同一个存在。都是可望而不可及的。
2）
人的观察，受限于进化形成的器官，以及观察所使用的工具，必然是片面的，扭曲的，不能完整真实地反映客观真实。
3）
不论如何地进步，观察所得离客观真实的差距都是绝对存在的，而这个差距在某些场合某些意义上，是绝对地大，而不是微乎其微。
4）
人类所使用的语言，不论其内涵外延如何，必然只是一种归纳，而与具体所指的客观有所偏差。而在沟通中，也会加入噪音。更不必说，歌德尔定律证明了符号系统必然是有限和不完备的，无法反映无限的客观真实。
5）
线性的，逻辑的思维方式，是人类大脑在进化中形成的本能。把客观世界简化成一个模式，而无视与这个模式不同的地方，这是黑天鹅的源头。客观世界是无所谓黑天鹅这个概念的，只有当人类把自己大脑中的模式，当作绝对存在时，才会出现黑天鹅。
6）
客观世界的可知与不可知，实质上是一种信仰，或者世界观的哲学，并无是非对错可言。不论人类的知识是否在辩证式的螺旋发展，还是线性地积累，都只是无根基的虚空中的浮舟。
2.
三层映射。
1）
货币是人类的一个重大发明，会计体系、证券市场也是。
2）
会计报表、会计准则，是被发明和设计出来，用来反映公司这种人类协作活动的一种工具。它并不能客观、真实、完整地反映客观实在，只是一种必然会带有偏差的映射。
3）
以会计报表和其它各种经营信息为基础，去形成证券的价值和价格，这是第二层映射。不论是对未来现金流的预估，还是各种信息的收集分析，还是交易双方的买卖力量对比，在形成最终价值上，每一个环节都会有偏差。
4）
以市场交易数据为基础，构造一个模型，是第三层映射。所有的K线，都只是一种取样。但是即使把每一笔交易都包括进了模型，即使把每一次挂单询盘都包括进了模型，以大数据的方式得到的，仍然只是样本而不是总体。因为市场是包括了买卖双方，以及政府等参与者的，交易数据所表现的，只是冰山一角。以样本去推断总体，这第三层映射，也必然是有偏差的。
5）
客观真实—会计报表—证券市场—量化模型，三层映射，就象耍四节棍一样（比三节棍还多一节），失之毫厘，差之千里。这是投资之所以难的原因。
6）
价值投资亦是一种映射，它在建模中同时包括了第一层（如果深究会计偏误）、第二层映射和第三层映射，而不象量化或者技术派那样只专注于第三层映射或者含少量的第二层映射。
7）
很难说两种投资方式哪种更靠谱。第三层映射的可获得数据较多，因此模型可以建得象是一个函数。但是价值投资试图减少中间的映射层级来更加逼近客观真实，虽然看上去更象是玄学。
3.
两种分形及幂律。
1）
分形就是如上图所示，广泛存在于客观世界中的一种介乎2维与3维之间的形式。不仅仅是树枝、海岸线、天气、地震、股市，分形是混沌系统中的自组织复杂系统，特别是无尺度网络的本质特征。
2）
分形属于人类的前沿知识，还有没足够充分深入的研究。有些分形中有一个规律，就是相差一定级别的分形，其数量的比值相对恒定。某个特定地区的8级地震与7级地震的数量之比，与7级和6级的数量之比，两个值近似相等，且相对恒定；同一种树的树枝，4CM粗与2CM粗的数量之比，与2CM对1CM的数量比，近似相等且相对恒定。这种分形我定义为第一种分形。
3）
而比值不恒定，比值本身也象分形一样漂移不定的，我定义为第二种分形。第二种分形是这个世界的真实，而第一种分形只是第二种分形在特定场合特定时刻的局部表现。树枝是受基因控制和表达的，特定地区的地震受其下的地壳结构和板块应力决定。在分形背后的控制因素（例如基因）相对稳定时，分形就表现为第一种分形。但是基因是在演化的，而板块也在运动，全球各地的地层又各不相同，所以不考虑局部而是考虑总体的话，这个恒定值自身也开始漂移，从而构成第二种分形。
4）
第一种分形是幂律普遍存在的基础。无尺度网络中也有大量的幂律，但是无尺度网络只是分形中的一种。幂律分布和正态分布的差别，是肥尾的根源。正态分布是一种抽象/映射，幂律分布也是一种映射，在某些场合，幂律比正态分布更贴近客观真实，于是肥尾出现。
5）
我们无法预知何时适用何种分布，我们大脑中的模式总不可能与客观真实一致。黑天鹅并不因肥尾而产生，黑天鹅是因大脑中的模式与客观真实之间的差异，而产生。即使我们大脑中的模式是幂律和分形，也必然会与客观真实有差异。因为客观真实不可知，由其映射形成的第二种分形亦不可知。
6）
抵抗肥尾和幂律可以用数学，但是黑天鹅不可抵抗，只能用缓冲/安全边际来预防未发生的危机。再周全的准备，碰上毁灭恐龙的陨星，或者太近的超新星爆发，也是无用。为危机计提的准备不足，在遇到危机时就是死路一条。而为未发生的危机做了太多的准备，那么就象军备开支过多的苏联一样，在日常的竞争中倒下。这里是不存在平衡点的，能够存活下来，能够成长和壮大，不是因为能力，而仅仅是因为运气。所以多元化、分仓、狡兔三窟，才显得重要。
4.
自组织系统的相对稳定性。
1）
混沌中有一个分类，是由自组织构成的复杂体。在复杂体中，众多的负反馈相互作用，构成一个保持在动态平衡的相对稳定的客观存在。从生态环境，盖亚，气候，生命体，到社会组织，都可以视为复杂体。
2）
复杂体中，可以分为表观和基因两个层面。表观层面保持在一种动态平衡状态，即来回震荡于某个水平，一但平衡被破坏，则有可能在另一个水平形成新的动态平衡。相互作用的负反馈越多，所构成的动态平衡也就越稳固，即使被破坏，也容易形成新的平衡而不至于使整个体系崩溃。
3）
基因层面，则是指表观背后的相对稳定的因素。这个层面并不是不会变化了，只是相对表观，变化得较为缓慢。另外这个层面也不要求是决定表观的因素，因为“决定”是一种因果关系，而面对复杂体时，人类的知识尚不足以识别出这种因果关系。基于第三层映射的量化系统，目的并不是试图通过这种因果关系，由基因去推动表观的变化，而只是想搭变化的顺风车而已，因此看重的是相关性，而无需因果关系。
4）
因此一个量化系统做出来，看它的稳定性，就可以知道它是基于表观还是基于基因的。基于表观的量化系统是无法使用的，只是给出了一堆统计数字而已，而统计数字的背后并不存在着一个相对稳定的概率。当然我们知道稳定性是相对的，表观和基因也是相对的，取决于具体的研究需求。即使是基因层面的相对稳定的概率，也是在不断漂移的。
5）
上图中的两个方框，其表观是不一致的，但是其基因则是一致的。一个系统如果针对只抓住一个方框的表观，那么换到另一个方框中就无法应用。因为我们永远无法得知总体是啥样的，这种逼近也很吃力。即使抓到基因，在不同的方框中都可以普适通用，仍然会无法应对基因漂移的情况。这里有两个方面，其一是尽可能地抓住基因本质规律（overfit），其二是尽可能地提高应对基因漂移/环境变化的能力（普适性），两者之间不存在平衡点，生存只取决于运气。
6）
基因层面的相对稳定性，取决于人类社会的具体情况，以及技术手段。但是技术进步越来越快，特别是通讯与信息处理技术，这使得漂移也变得越来越快。
5.
第三层映射。
1）
第一种分形是可以用函数构造的，比如三体，但是第二种分形是无法用函数构造的。函数是一种相对简单的映射关系，一般说来，这个映射是单向的，即很难由分形倒推回函数。
2）
我们在应用中所面对的第一种分形，并非由函数推导而来，而是第二种分形在特定时间特定场合下的短暂表现，因此是无法用函数去构造的。而当有人构造了一个函数可以较精确地模拟第一种分形时，我们也无从得知这种精确能持续多久，因为我们不知道这个函数与分形背后的基因有多相像。所以当偏差发生时，我们也无从得知，究竟是模拟系统内的正常偏差，还是基因发生了漂移使得模拟系统不再适用的差异。
3）
第三层映射并非函数或者统计关系，而是试图构造函数，建模去尽可能精确地模拟市场。当市场是分形时，由其映射而成的模拟程序，却只能是线性的，因为人类的大脑无法理解非线性的东西。线性与分形之间的差异是绝对存在的，无论怎样精确地模拟了分形，分形的基因仍是以一种未知的方式在漂移的。
4）
《黑天鹅》的作者否认了一切模拟的试图，而认为不可模拟是绝对的。但是除此之外，我们别无手段，即使是牛顿定律和爱因斯坦的方程也仍然是模拟。进化决定了我们的线性思维，而我们也只能假设环境不会剧烈变化，从而我们能有足够的速度对环境的变化做出反应。
5）
所以overfit与普适性这一对矛盾是永远无法调和的。基因漂移地慢，overfit即是对环境的过度适应，能在竞争中胜出，而普适性则能应对变化过于剧烈的环境。一般来说我们并不能预见到未来环境会如何变化，不过以人类社会的指数式发展，保持足够的对变化的反应能力，是必须的。
6）
第三层映射是建立在前两层映射之上的，而前两层映射的偏误是必然存在的。通常我们假设会计偏误是相对稳定的。这有两个方面，一是非故意的偏误，是分散分布的，从而能互相抵消；二是故意的偏误，其偏误方式是相对稳定的，从而客体由X变成了X+A，而映射在构造相关性时，能把A因素也包括在里面，f(X)变成了f(X+A)，我们并不需要知道A是什么，因为在对未来的预测里也包括了A的因素在里面。只有在偏误方式不稳定时，即这次是A而下次可能是B时，f(x+A)是无法对X+B进行预测的，或者说映射后的误差会极大。
6.
海浪。
1）
信息的扩散理解与接受，是一个过程。扩散取决于对内幕消息的管制，以及通讯的技术手段。理解取决于能力和经验，即使是大数据和AI、BI的时代，也未必能区分识别出一个消息的具体作用，更何况每时每刻都有新的消息出现，相互间的作用更加复杂。接受则取决于资金的较量。
2）
一条消息的传递就象水中的一道波纹，但是每时每刻都有消息的情况下，太多的波相叠加，其合力是无法解析的。我不认为把市场分解成一道道波，是可行的。因为有太多的因素/波参杂其中了，用电脑去解析成十几道波，也是远远不能穷尽市场变化的。用波去解析市场，是把市场的表观分形看得太简单了，是一种对市场的轻视，和心态上的自大。
3）
因为信息的传递和消化是一个过程，所以完全有效市场不存在。并不存在一个均衡，或者动态的均衡，或者这个均衡虽然在理论上存在，但是你没可能抓住。这就象海平面，海浪总是在波动，而海平面只是一个理论上的，虚拟的存在。
4）
面对一个海域的海浪时，无法解析每一道波，只能统计浪头的大小和分布，找到适合自己系统/性格/需求的波级，然后想办法加以利用。至于台风和海啸突然到来，那是系统之外的黑天鹅，除了承受，是没有办法的。加杠杆是取死之路，就是说当黑天鹅到来时，杠杆会增加脆弱性，加速死亡。
5）
海浪这个比喻很好，trend追涨杀跌，和reversion高抛低吸，都可以应用在里面。同一时期同一场合的波浪大小的分布是相对稳定的。台风的到来会给出明显的预先的提示信号，说明环境在变化。而海啸则是突然发生的，碰上就只有死路一条。
7.
三位一体。
1）
这个世界是由概率组成的。即使是宏观物理定理，也是建立在实验的观察误差上。而所有的社会科学，全部是建立在概率的基础上。
2）
由于人脑的局限性，大多只能以确定性去看待这个世界，而无法接受以概率性的存在，无法以概率性的存在为基础去思考。
3）
资金及仓位，所使用的策略及模型，策略模型背后的概率分布，这三样东西结合在一起，才是一个真正的完整的实体。是谓三位一体。即使是听传闻或者随心所欲地交易这种策略，也是有它的概率分布的。有些类似于量子，强行捆绑了一个概率密度函数。这个策略的概率分布当然也会发生漂移。
4）
大部份人只看到总资产（资金及仓位），只能以这个确定的，明晰无误的概念，去判断优劣，去对比和决策。这是因为整个社会的硬约束，即是破产，是以静态的，单一的标准，去作的判定。这和把猪与猪肉等同起来，把公司与报表等同起来，是一样的，是因为我们传统的观念无法认知自组织与动态的价值，而动态本身就包含了不确定性。
5）
而策略本身也是在不断地改进的。所以要确定策略与概率分布的价值，就和确定一家公司的未来表现的净现值一样，是一件非常扯的事。也因此我认为价值投资本身就是一件非常扯蛋的事，也是建立在自组织系统的相对稳定性，及环境不会发生剧烈变化的假设上的，并不比技术分析高大上多少。
6）
一个策略明确，策略的概率分布稳定，且严格按照策略执行的基金，其风险可以明确地分解到每一个环节。而一但执行不严格，加入太多主观判定，那么就会掺杂大分布的概率进去，使得不确定性/随机性增加，交易变得更像是掷骰子，而不是概率套利。
7）
另外，即使退出市场不再炒股，这也是一种策略，而其概率分布则是通胀的风险概率。
8.
虚空中的浮舟。
1）
人类习惯于线性的思维，也习惯于建立线性的事物。
2）
家庭、公司、国家、终身雇佣制、铁饭碗、银行、大型公司、线性成长、计划经济，这些线性的稳定的存在，把人与分形的混沌的真实隔离开来，而人往往以为这些线性的存在就是真实世界了，直到苏联崩溃、大公司破产，才能让人看清复杂体的波动才是真实。
3）
人类文明所搭建的一切，如虚空中的浮舟，上不着天，下不着地。人在舟中，以为舟就是一切，以为舟上的线性存在就是世界的真实，而看不见舟其实是浮在虚空之中，看不见虚空是非线性的混沌的存在，直到舟破灭的一天。
9.
二次求导。
1）
MACD和KDJ的本质，是X天前的，以Y天计的时间单位的，K线变化的加速度。MACD算提绝对加速度，KDJ算的是是相对加速度。而加速度，实质上就是K线位置的二次求导。
2）
MACD和KDJ的原理是，一但加速度达到某个标准/值，那么速度的惯性会足够大，使得K线能持续一段时间/距离的位移。而这段位移的利润空间，在统计上足够支持交易系统的成立。
3）
加速度的背后，是信息扩散和被理解的速度，是市场情绪和认同被调动的速度，是资金调动和汇集的速度。这些条件，受限于社会的具体情况与科技发展，因此有相对的稳定性，不会剧烈变化，基因漂移会比较缓和。
4）
所以这些指标对于小票的适用不好，是因为小票的庄家资金筹码集中，进出随庄家的心意，而不取决于客观条件限制。所以加速度背后的动力系统更加地易变而不稳定。
5）
美股和港股变动剧烈，随机性更大，是因为市场主力是基金，而基金对于消息的传递和消化较散户为快。但是BP在墨西哥湾漏油事件的股价表现，说明事情真相的揭开，以及对市场的影响的程度，仍然是一个过程，而不是一步达成的。虽然很多事件确实引发了一步达成的股价变化，但往往是反应不及或者反应过度。
6）
从08年金融危机的表现来看，基金经理们虽然各种持牌，各种高大上，但是大部份并没有看穿市场的能力，赢利只是因为天时收成好，或者碰巧站在风口。所以其实是不必担心基金经理的，只是他们大进大出，使得股价的变化速度与加速度不再那么稳定。参与人数越多，趋势就越容易形成和保持，参与人数越少，就变得越随机化而难以形成趋势。
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