量化LPPL国泰君安金融工程市场底部或已近在眼前——股市泡沫反泡沫研究刘富兵蒋瑛.epub - (EPUB全文下载)

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书籍内容：

金
融
工
程
金融工程
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2012.02.23
市场底部或已近在眼前——股市泡沫反泡沫研究
数
——量化研究系列之二十二
量
刘富兵
蒋瑛琨
化
021-38676673
021-38676710
专
liufubing008481@gtjas.com
jiangyingkun@gtjas.com
编号 S0880511010017
S0880511010023
题
报
本报告导读：本文利用金融物理学中的 LPPL
模型研究了股市的泡沫问
告
题，该模型曾成功预测了 2008
年的石油泡沫、美国房地产泡沫，2009
年
中国股
市泡沫等。利用该模型我们判断我国股市底部或已尽在眼前，但筑
底是一反复过程，这一过程或许在 5
月份左右结束。
摘要：
[Table_Summary]
 长期以来，人们认为资产泡沫难以识别，更别提预测泡沫的
破灭了。不过地球物理学家 Sornette 教授发现金融市场泡沫
证
的形成与破裂与地震、材料断裂等物理现象有非常多的相似
券
之处，随后他提出了用地球物理和临界现象研究中所常用的
研
LPPL 模型来研究金融领域的泡沫，并成功预测了 2008 年
究
报
的石油价格泡沫、美国房地产泡沫，2009 年的中国股市泡
告
沫，以及 90 年代日经指数的反泡沫等。
 对数周期性幂律模型是基于交易者之间的相互模仿，这些局
部相互作用可形成正反馈，从而导致泡沫和反泡沫的产生，
[Table_Repor
相关报告
t]
《国债期货仿真交易启动解读》
因此可用于金融泡沫和反泡沫的建模和预测。该模型可以刻
2012.02.21
画四种泡沫类型：泡沫、反泡沫、反转泡沫、反转反泡沫。
《全球顶尖程序化交易模型研究》
2012.02.01
 对我国股市回测发现，该模型很好的预测了 2007 年及 2009
《2011 年度阳光私募发行与业绩分析》
2012.01.20
年泡沫的破裂以及 2008 年反转泡沫的破裂即反转的到来。
《基于宏观变量的二维化多因子行业配
置》
 目前 LPPL 模型判断，中长期我国股市处于去泡沫化的尾端，
2011.12.22
《上市公司分红送转事件研究》
短期处于反转泡沫破裂即反弹状态。
2011.12.01
 综合 LPPL 模型的判断及预测，我们得到以下结论：
(1)目前市场或已处于底部区域，即便不是，也已经处于下行
趋势的尾端。
(2)目前的上涨仅仅是底部区域的一次反弹。之所以说它是反
弹而非反转，并非指大盘的下一波低点比上一波的 2132 低
请务必阅读正文之后的免
点还要低，
责条款部分
而是指中长期股市反泡沫的性质决定了底部反弹
并非一蹴而就，筑底是一个反复的过程，这一过程的结束可
能会在 5 月份左右出现。
数量化专题报告
1.
资产泡沫概述
泡沫，本来是一个自然科学中的概念，其引申意义是比喻某一事物表面
上存在的繁荣与兴旺，但实际上却子虚乌有的成分。在经济学的领域里，
泡沫指商品或资产的市场价格脱离实际价值的现象。斯蒂格利茨给出的
资产泡沫定义是：“如果某时期资产价格较高的原因仅仅是因为投资者相
信未来可以以更高的价格卖出，但价值因素却不能支持这一较高的价
格，那么泡沫是存在的”。
跨学科的研究发现，只有“超指数增长”才能吸引理性和非理性的人参与
其中，形成资产泡沫。资产泡沫之所以吸引人，正是因为其“超指数增长”
的特性。由于泡沫一旦形成就会持续一段时间，而且最后也有可能缓慢
消散，因此参与泡沫是理性的行为，因为有可能及时出来锁定收益。但
是，无数个体理性的行为，有可能最终变成大众的集体疯狂。泡沫也有
自己的规律。泡沫一旦形成，由于正反馈的作用，会自我强化，除非有
强大的外力，一般都会一直上涨到无法维系，很难马上破灭。这种正反
馈也就是索罗斯说的“反身”理论。这也是他为什么乐于加入泡沫获得收
益的原因之一。
然而，长期以来，人们认为资产泡沫难以识别，更别提预测泡沫的破灭
了。正如美联储前主席格林斯潘在 2002 年 8 月组织的 2000 初互联网泡
沫及破裂的探讨会上所总结的，“尽管大家有所质疑，但我们不得不承认，
除非泡沫破裂发生，否则之前我们很难准确的定义泡沫，也就是说直到
泡沫破裂，我们才确认泡沫的存在。”
请务必阅读正文之后的免责条款部分 2 of 22
数量化专题报告
不过一个地球物理学家的发现改变了人们的认识：Didier Sornette 教授从
事地球物理的研究，他发现金融市场泡沫的形成与破裂与地震、材料断
裂等物理现象有非常多的相似之处，都是复杂系统的自组织临界性行
为。它是指，由大量相互作用的成分组成的系统会自然地向自组织临界
态发展；当系统达到这种状态时，即使是很小的干扰事件也可能引起系
统发生一系列灾变。
我们可以用几个例子来说明这种自组织临界性：
以听音乐会现场的观众为例，演出结束时观众会自发鼓掌，表达自己内
心的愉悦和对演奏者的敬意。起初，每个观众都会根据自己的节奏鼓掌，
掌声杂乱无序，听起来像随机噪音。此时，没有集体行为的迫切性。这
一状态可以看成是价格服从随机游走的处于稳定状态的金融市场。渐渐
地，临近的观众会调节彼此的鼓掌节奏。这种模式不断传递，最后奇妙
的事情突然发生了，整个音乐会现场的观众达成默契，掌声一致而有力。
这里的“自组织性”是观众之间相互作用，彼此调节节奏，而没有受到外
界因素的主导；而“临界态”是指掌声一致而有力的特殊状态。
此外，著名的“沙堆模型”形象地说明了自组织临界态的形成和特点（如
图 1）：
图 1
沙堆模型图
请务必阅读正文之后的免责条款部分 3 of 22
数量化专题报告
数据来源：国泰君安证券研究所
设想在一平台上缓缓地添加沙粒，一个沙堆逐渐形成。开始时，由于沙
堆平矮，新添加的沙粒落下后不会滑得很远。但是，随着沙堆高度的增
加，其坡度也不断增加，沙崩的规模也相应增大，但这些沙崩 ............

书籍插图：

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