应集思录大 V @打新交朋友 的邀请写一写自己的投资经历，左思右想，自己也不是什么成功人士，也远未达到财务自由的标准，想不出来能给大家带来什么有意义的文字，因而迟迟未能动笔。

入行，误打误撞

关于投资这件事情，在 2006 年之前对我来说都是陌生的，虽然我 2003 年已经在深圳某证券公司 IT 部门工作，几年时间证券账户都没开。
在当时的印象中，股民是一个落魄的群体，楼下证券营业部的大爷大妈们，聚集在散户大厅，有的择菜、有的打牌、有的睡觉，无聊透顶；证券从业人员收入也是相当惨的，2005 年我租房子，房东问我做什么工作？我说是证券公司的，她主动给我少了 100 块钱房租。

2006 年为啥要开个股票账户呢？现在回想起来，应该是看到好多同事都在谈论股票，要是不参与一下，怕是没有共同语言。当时判断某同事是赚钱还是亏钱，有一个好办法，收市以后打个电话沟通工作，态度好的应该是赚钱了，态度一般的估计是亏钱了，要是没说两句话就被怼的，多半是持仓股票跌停了。

整个 2006 年，股市涨了不少，但我一分钱没赚着，原因是 5 月份追高买入中国石化一直被套到 10 月份回本后急切卖出，然后就空仓了，完美错过行情。
2007 年初，发现当初卖出的中石化股价大涨，心理不是滋味，觉得价值投资不行，还得投机。于是，把全部财产 30 万元转入股票账户，加入涨停板敢死队，还总结出一套打板的经验（比如，股价最好 10 元以下，流通市值低于 5 亿，只追 10 点钟就涨停的股票等等）。
得益于 2007 年大牛市，这个胡闹式的战术，全年收益居然超过 70%， 而且完美避开 530 大跌，我就这样走上了高风险投机的道路。

暴亏，小心谨慎

2008 年 3 月 12 日，我记得非常清楚，此时股市已经转熊，中国石化认购权证上市（石化 CWB1），中国石化股价已经从高位下跌不少，认购权证一上市就已经是内在价值为零的价外期权。
我哪懂这些？想着一份权证才 1 块多钱，这么便宜，全仓干！投入 68 万，当天斩仓亏损 12 万，把 2007 年全年收益亏掉一半，当天一夜未眠。

这次教训以后，感觉投机也不靠谱了，此后就再也没买碰过期权了。当然也避开了 2008 年的暴跌，错过了 2009 年的大涨。

在 2008 年剩下的时间里，有一个主角登场了，这个品种后来成了我主要的投资对象。那就是可转债。

2007 年牛市期间，上市公司信心暴棚，发行了不少可转债，条款对投资者非常有利。
那时，可转债发行主体都是行业内的龙头公司，信用等级较高，一般规定在转股期内只要股价低于转股价的 70%，投资者可以将可转债回售给上市公司。而现在的可转债，发行人资质要低得多，回售还得等到最后两个计息年度，对投资者的保护就低得多了。
我采取的策略就是，买入那些转股价值低于 70 元、交易价格低于 100 元的可转债，等着上市公司下调转股价。这样每次可以赚 3%-7%，甚至有一支转债在 8 个月内被我逮住两次，就这样操作到 2008 年末，我居然靠可转债弥补了亏损，大幅跑赢指数！

人总是容易路径依赖，这一招用在 2009 年就不行了，一是牛市没人下调转股价，二是我不买 103 元以上的转债，自然享受不到股市上涨的收益。

总之 2009 年基本上是打酱油，收益个位数吧。

魔怔，初识期货

我是以程序员的身份进入现在这家单位的，2001 年毕业于成都某高校通信专业后，一直在成都一家软件公司工作，2003 年被公司外派到深圳给现在的单位做项目，由于个人在技术方面的能力和热情，在团队中起到了关键作用，甲方技术部经理问我是否愿意留下来？当时年轻又单身，没怎么想就同意了。

到了 2009 年年中，想着过去几年的投资没啥起色，找不到突破点，感觉还是工资靠谱点，决定还是把心思用在工作上吧!
既然决定把精力转到技术工作上来，就接手了当时一个比较前沿的项目，这个项目就是股指期货交易系统建设。
在 2010 年沪深 300 股指期货上市以前，证券公司下属期货公司的仿真交易系统已经运行大半年了，我是这个项目的技术负责人，当然也参与了模拟盘交易。
模拟盘业绩不得了，半年盈利超过 50%，总之我又被自己绕进去了。

心理的魔鬼又被唤醒了，一直等到 2010 年 4 月，股指期货正式上线第一天，然后是一顿操作猛如虑，回头一看二百五，最后亏损 10%收手。
看来，股指期货单边投机是不行滴，咱改对冲套利吧！
然后是股指期货期现套利、跨期套利，搞了一大圈也只是挽回单边投机的亏损，随着其他套利资金的介入，机会也变少了，遂放弃。
2010 年就这么过完了，又是瞎忙的一年。

专研，假装努力

股市不行，咱搞商品期货去！
商品可是实实在在的东西，做不了假吧？没大小非吧？收不了税吧？有实物交割不能瞎炒吧？
机会说来就来。

2011 年 2 月 1 日，我偶然发现棉花 1109 比棉花 1201 贵 6000 元/吨。
我这么想的，1109 和 1201 只差三个月，棉花需求方完全可以先减少现有库存，等着来年新棉收获时再加库存啊，这样 1109 的需求会减少，1201 的需求会增加。
于是我重仓做空 CF1109，做多 CF1201，这是一组跨期反向套利组合。
结果当然赚了钱，因为那天刚好就是棉花的顶，但这是我的水平高吗？非也，只是运气罢了。
试想，如果我是在价差 3000 点的时候发现了这个机会，我会不会做？当然会做，因为这个价差已经远远超过了历史统计值，没有道理不做。
如果当时做了，后果就是暴仓！
这次赚钱完全是因为棉花在 2011 年 2 月以后出现暴跌，相当于是在高点做空了棉花，跟套利无关。

棉花投机成功以后，我把目光转向了化工产品跨品种套利，具体品种就是石化下游链条的三大化工品：LLDPE、PTA 和 PVC 之间的套利。为了搞清楚这三种化工品的生产工艺和成本构成，我专门买了相关生产工艺的书籍来研究，同事们还以我要转行呢，这些书现在我还在用来…….垫高液晶显示器。
同时，关注好几个化工品原料交易网站，编写程序抓取数据实时计算价差变化，一有机会就出手。

不知道是什么原因，2011 年做得很顺利，几乎每次都赚钱。现在想起来，可能是我女儿 2011 年出生，给我带来的好运气吧！

总之，2011 年我觉得自己很努力，终于告别投机，走上了高大上的商品基本面与产业链大数据分析投资套利之路，前途光明无限。

灰暗，信心崩溃

2011 年商品套利的成功给了我信心，但到了 2012 年，用相同的方法，怎么也赚不到钱了，然后是信心受到毁灭性打击。

我们知道，在商品期货中，三大油脂（豆油、棕榈油、菜籽油）价格走势具有很高的相关性，使用替代性也很强，如果两个品种价格差距拉得过大，势必会会产生替代效应，使得价格收敛。

理论上没错，但如果用来做期货就错了。

2012 年 5 月份，菜油 1209 和棕榈 1209 合约的价差达到 2000 元，过去历史上价差均值是 1200 元左右，大幅偏离了吧？棕榈油太便宜了吧，商贩得用棕榈油替代菜籽油做调和油了吧？套利的机会来了吧？

别慌，我是理工男，不会被这点表象欺骗。于是，我打开国外网站，查询鹿特丹和温哥华两地菜籽油和棕榈油的 FOB 价格（加拿大和欧洲是油菜籽的主产区），换算成人民币以后，只有 600 元的价差，看来套利是可行的！

于是，灾难从此开始。我从价差 2000 点开始建仓（多棕榈，空菜油），结果后来两个月价差进一步拉大。我呢，像个"价值投资者"那样一直补仓，死扛到 8 月，价差拉到 3500 元，最后被被迫斩仓出局，亏损 40 多万；如果继续持有，交割月亏损将达到 100 万元。

虽然这次亏损金额也不算太大，能够承受，但这次失败对信心的打击还是挺严重的。从此，商品期货套利也没有再涉足，一时间失去了方向感，干脆什么也不做了。

升华，理念初成

2012 年 8 月商品投机失利以后，下半年几乎停止了操作，我感觉需要一套完整的理念来指导投资，这段时间是我投资经历中最值得珍视的一段时光。
在 2012 年下半年的时间里，我对一些重要问题进行了逻辑思辨，容我简单叙述一下，这是指导我未来投资的根本哲学。

1、 认知不完备的问题是否可以解决？
先说结论，我认为解决不了。
在信息传播便捷的年代，随便输入一家上市公司的名字，搜索引擎就能提供成千上万条搜索结果。这让散户形成了一种错觉，认为自己对上市公司的认知是完备的，敢于拿出全部身家去赌博。
但在投资过程中，最重要的不是我们知道了什么，而是我们知道自己不知道什么，更重要的是我们不知道自己不知道什么！
就好比盲人摸象的故事，如果你只摸到了象鼻子，就算你清楚象鼻子上有多少根毛，对于建立起大象的总体认识也毫无益处。
在投资决策过程中，你把自己知道的内容掌握得再精确，对于未知内容的理解也毫无帮助。
所以，散户投资个股先天面临信息不对称的问题，这与个人素质无关。我甚至认为，那些专业的研究机构也是如此，也就是比散户少犯一些低级错误而已。
基于这点认识，我决定不再关注个股。

2、 投资和投机的本质区别是什么？
投资者和投机者相互之间看不起，前者认为后者是赌博，后者认为前者是书呆子。

在我看来，也许并没有那么大的冲突。
投资者关注标的内在价值的变化，买入价格低于价值的标的，卖出价格高于价值的标的；
投机者关注标的供求关系的变化，他们认为标的内在价值没有统一的标准，无法量化，只要认为未来买入资金比卖出的多，价格就会上涨，就可以持有。

投资者的收益来自于分红、以及价值被市场发掘过程中标的价格的上涨，而标的价格的上涨其实也依赖于供求关系的变化；
投机者的收益则仅仅来源于供求关系的变化导致的价格上涨。

这么看来，投机应该是更接近本质的行为。

在 A 股市场分红如此低的情况下，投资者的盈利最终也得依赖于供求关系的变化来实现价值，为什么还要去研究内在价值，而不直接研究供求关系呢？

3、金融市场是随机的还是规律的？
金融市场的价格波动是否完全不可预测？
如果是，研究投资策略就是毫无意义的事。但如果完全否定随机性的存在，也是很偏激的观点。
应该说金融市场价格波动是随机性和规律性相互迭加的结果。随机性是指未来不可预测因素和投资者个体行为对价格产生的影响，规律性是说投资者在特定处境下其行为模式共性对价格产生的影响。
随机性是不可预知的，不是我们的研究对象，不要试图去研究未来将要发生什么事情、也不要预测价格发生变化的具体时间或幅度。我们要考虑的是在当前状况下，选择哪个方向具有优势，什么样的方法具有正向的期望收益，其他的只能交由市场去决定。

4、金融市场是长期可预测还是短期可预测？
在金融市场里，大部分人最终都会得出这样的结论：“金融市场短期波动不可预测，长期趋势更好把握”，果真如此吗？
我个人的观点是，金融市场预测好比是天气预报。对于天气预报，我们知道，未来一两天的天气状况，往往预报比较准确，但一个月以后的天气，目前根本无能为力。我这么比喻，并不是毫无根据，因为大气环境和金融市场都属于典型的“混沌系统”，当前的变量，只会对未来非常有限的一段时间产生影响，随着时间的推移，这些变量的影响越来越弱，新的变量将会成为主导因素。就算分析过去一年的气象信息，也无法预测一个月以后的天气状况。
那么，金融市场的投资者为什么普遍认同“长期可测、短期不可测”的观点？这得从概率上来解释：
我们先假设投资者的策略都是无效的（实际上也是如此，绝大多数投资策略盈亏比都接近 1:1），以一年为期限，分别考察长线投资者 A 和短线投资者 B 的投资业绩。
长线投资者 A：这一年只做一笔交易，持有期限一年，结果有 50%的概率盈利。
短线投资者 B：平均每天做一笔交易，一年交易 200 多次，这种交易频率，大数定律将发生作用，再考虑交易成本，其获得盈利的概率趋近于零。
这样一来，差不多有 50%的长线投资者会获得盈利，他们会把这种运气归功于自己的预测能力。而短线投资者，如果没有方法，亏损是必然的，长期下来，也会得出“长期可测、短期不可测”的结论。这统计学里，这属于典型的“幸存者偏差”。

5、如何平衡可预测性与收益率之间的矛盾？
现代科学理论已经说明，对混沌系统进行长期预测是非常困难的事，相对来说，寻找一种占优势的短期预测方法更可行一些。但是，金融市场价格产生可观变动又需要一定的时间跨度，如果持仓时间太短，也无法获得可观的收益。
若想获得可观的收益，在保证预测可靠性的情况下，应尽可能延长持仓时间。

6、投资策略的本质

从本质上来说，投资策略想要获得长期稳定的回报，必须建立在信息不对称的基础之上。这种不对称表现在两个层次：

• 利用未公开的事件获利

先于市场知道对资产价格有着显著影响的事件（比如尚未公开的资产重组信息、财务数据等）。对于这种事件，市场参与者都能做出正确的评估，先于市场知晓就能从中获利，但这种情况不但涉及到法律问题，而且只有少数“消息灵通”人士才能做到，不具可行性。

• 利用未公开的逻辑获利

金融事件同时被市场投资者获取，但不一定能够被所有人注意并做出正确评估。以技术分析为例，技术派人士认为：价格的涨跌本身就是一个事件，它会对资产价格的后期走势产生影响。这里面主要有两类模型：一类称之为动量模型，认为资产价格呈趋势运行，前期上涨的，以后还会上涨；另一类称之为反转派，认为价格波动符合中值回归定理，涨了就要跌，跌了就会涨。
但我个人认为，这两种认识都不对。价格的涨跌只是对某些金融事件的响应，它是结果不是原因。如果上涨可以成为上涨的原因，那么金融市场永远都是单边上涨或下跌，不会有稳定的时候，这与实际情况并不相符。我也做过很多历史数据测试，不管是动量还是反转，也不管增加多少约束条件，长时间下来盈亏比总是趋近于 1：1，再考虑到交易成本，根本无法获利。但短时间来看，有些策略可以连续几个月获得不菲的收益，这也正是它的迷惑性所在，使得无数人为它浪费时间和金钱。
长期来看，各种基于价格形态的投资策略都无法获得稳定的收益。最终还得挖掘那些引起价格波动的原因，并对这些因素做出适当的评估，才可能构建一套行之有效的投资策略。

自省，行为控制

究竟是什么原因造成绝大多数人亏损？日常生活中的一些行为习惯应用到投资领域会产生什么后果？这需要好好思考一下。

1、先有观点，后找证据
大多数人，都希望看到与自身观点相符的信息，而对于不利的信息不予接受。自身的观点，很可能只是依据片面的信息而形成的，当这种观点与自己的利益密切相关时，在以后的时间里，就倾向于寻找支撑这一观点的证据，并有意回避不利的证据。
在投资行为上，投资者根据自己掌握的初始信息做出投资决策，一旦有了持仓，价格的变动影响到自身利益的时候，就会不断地寻找对自己持仓方向有利的信息，而忽略那些不明确或不利的信息。有些期货投资者，本来只打算持仓几天时间，却拿着一些宏观经济数据来支撑自己的观点（比如美联储货币政策、商品库存和供需关系等），这显然是毫无道理的。
作为理性的投资者，要尽量规避这种行为导致的偏差，首先要做到没有观点，并寻找符合自身投资周期的基础数据，在此基础之上进行分析，得到结论。

2、锚定效应
为说明锚定效应，先说一个生活中的例子：同样一件衣服，第一种情形是标价是 300 元，最终售价也是 300 元；第二种情形是标价是 800 元，打折价是 350 元。这两种情形下，哪种情形容易成交？统计表明，第二种情形更容易成交，虽然大家知道衣服的标价并不靠谱，但还是免不了受到标价的影响，不自觉的用它来衡量其真实价值。
投资者也会以某段时间内，以金融产品的最高价、最低价、收盘价作为定价标尺，用来指导自己的投资决策。但大量的测试数据表明，类似的投资决策其最终收益趋近于零。

3、盈利时保守，亏损时冒险
“盈利时保守”和“亏损时冒险”这两大特征对应于行为金融学里的“处置效应”，它们是镜子的两面，这两个行为特征，对于金融产品的短期定价有着巨大的影响。
盈利时保守是指，当出现盈利时，投资者会急于兑现，以免到手的利润溜走。亏损时冒险是说，当出现亏损时，投资者不愿意接受亏损的现实，往往寄希望于未来扭亏为盈，抱住头寸不放，直到出现承担不起的亏损才平仓出局。
当锚定效应和风险厌恶结合在一起时，出现了另外一个现象：若投资者前期出现亏损，现在回本了，这时候平仓的欲望非常的强。因为，投资者已经把自己的资产锚定在了亏损最大的时间点上，现在有机会回本了，除了享受一次“赚钱”的快乐之外，还证明了自己的坚持是正确的行为，心理效用达到了最大化。由于这种情况时常出现，投资者的这一行为会不断自我强化，投资行为上倾向于越跌越买、越涨越卖的行为模式，试图通过逆势摊低成本来挽回损失，这就会把自己推向一个危险的境地，一旦形成趋势就可能被扫地出门。这也是绝大多数人最终亏损的原因，并不仅仅是因为他们对行情判断出错了。

4、对偶然事件的过度关注
狗咬人不是新闻，人咬狗才是新闻。这说明人咬狗这种偶然性事件的信息量非常的大，可以抵得上几千次狗咬人的信息量，更能引起大家的注意。但我们不能据此认为人咬狗会成为一种常态，在短时间内，也不能期待人咬狗事件的再次发生。
但在金融投资上，很多人却把偶然性事件看得太重，并据此做出投资决策，期待这一事件的再次发生。
在量化投资策略中，最典型的一些策略就符合这一特征，比如“创 20 日新高买入，创 20 日新低卖出”，理由是如果有大的行情，肯定可以抓住。这当然没问题，创新高是大行情的必要条件，但不是充分条件，实际上在任何一个时点买入，只要有大行情也都能抓住。
这种策略实际上是一种赌博，认为趋势行情带来的盈利可以覆盖振荡行情带来的亏损，最终策略是否盈利，依赖于标的价格未来的波动率（如果波动率足够大就盈利，如果波动较小就亏损），而不是依赖内在获胜的概率。
类似的策略还非常的多，其基本特征就是把两个时间跨度相差非常大的数据拿来作比较，并得出结论。这样得出的结论是很不可靠的，偶然因素的比重太高，应当尽可能避免使用这种策略。

5、对近期结果的过度偏好
投资者根据个人的投资实践，慢慢形成了一套适合自己的投资方法，并将这些方法归纳总结成具体的规则，这就形成了所谓的“交易系统”。
为了验证自己的交易系统是否具有正的收益，历史回测是必不可少的。比如你选择三年的数据进行回测，发现效果不错，然后进行实盘交易，过了两个月，发现并没有取得好的效果，这个时候，你的信心开始受到打击，最常见的措施就是调整策略的各项参数，使得回测结果符合近期市场状况。然后呢，我想大家都知道，效果肯定不好，如此周而复始，总有一天，你会发现经过多次修改后交易系统竟然和最开始的那个交易系统一模一样！而时间已经过了两年。
几乎所有研究策略交易的人都认为，不同的市场状况需要不同的策略来适应，要根据市场状况来选择策略，趋势的时候用一种策略，振荡的时候用另外一种策略。
我们只能赚未来的钱，不可能赚过去的钱。如果根据市场的状况来选择不同的策略，实际上就是预测市场未来的状况，如果有这个本领，还用什么交易系统呢？
要克服对近期结果的过度偏好，除了提高个人修养以外，还必须建立一套高胜率的系统，在平均单笔盈利大于亏损的情况下，胜率至少应当大于 60%。有些人主张通过一次大的盈利弥补多次小的亏损，虽然理论上可以，但在实践中很难坚持，人要克服自身的弱点太难了！

作为一个投资者，我们需要克服以上不良心理，纠正不理性的投资行为。

至此，我仍然不敢肯定自己走上了正确的道路，或许在未来会再次遇到重大挫折，这些都不可预知，该来的就去承受吧。

关于 2013 年以后的投资记录，请移步一下个帖子：

骆驼 1978 - 投资进化之路(续)
https://www.jisilu.cn/question/337203 (opens new window)

骆驼 1978
2019-11-11