Image from《Shin Ultraman》

朋友们，昨天提醒比特币涨的太快太猛，

不要追高，注意短期回撤风险。

结果，昨晚继续拉升，啪啪打脸，

让你知道，什么叫更快更强。

然而，一切资产的价格，都是很难预测，

甚至可以说不可预测的。

这也是我们常说的，投资市场的不可预测性。

每年各大机构的年初展望，看大家的预测，

那准确率，简直比大猩猩扔飞镖还要离谱。

（中金：你说谁呢？！）

然而，我大A自有国情在，

别的市场是女人心、海底针，

有人研究后发现，中国股市是

男人心，天上星。

只要抬头，就能看见方向。

万事屋最喜欢的活动就是读严报，严肃的报告，

最近又看到一个非常有分享价值的文章，拍不及待要给你们读一读。

看标题就知道，上面我为啥说男心星，

《中国股票市场可预测性的实证研究》

朋友们，一般敢写在标题里带「实证」的，

说明研究者的出发点和结论，是比较有力的。

看这个豪华的作者阵容：

中、新、美跨国合作，获得TCFA最佳论文奖，

知道大家忙，没有「钩子」就要刷下一篇了，

我先把核心发现提炼到这：

中国市场投资组合和成分投资组合存在显著的样本内和样本外可预测性。 

不同成分投资组合的可预测性存在显著差异，金融与保险业、房地产业和制造业等行业投资组合的可预测性特别强。 

小市值、低面值市值比和低股权集中度的投资组合也非常容易预测。

看着费劲是不是？

杨夏AI给你们大白话解释：

用经济数据做预测指标，

解释行业股票的表现，

经济变化对组合的回报，

有预测的作用，

其中金融、地产、制造业的行业

可预测性最高。

为描述方便，下文称原文章为「股市预测」、原文或论文。

论文的数据区间是1996年-2009年6月。

作者们选取了12个经济变量，

市值加权法构建了覆盖13个行业的投资组合，

这是作为样本内预测的结果，

行业组合们的月平均收益在0.65~0.33%，

标准差在9.25~2.11%，

同时，小市值和高面值市值比的股票的平均收益和波动率都比较高。

左边字母是行业组合的简称，横轴是12个经济变量。

最右边的调整R方是可解释性的度量，表征平均预测能力，

可理解为预测结果的可靠程度。

（值越高，预测性越高）

带★号的项目，表明5%水平下显著，

可理解为更靠谱。

从样本统计，有的(带星)变量在多个行业都具备预测性，

预测性最好的4个变量：

• INF，通胀率，显著预测5个行业

• D/Y，股息率，显著预测7个行业

• M2G，M2增长率，显著预测10个行业

• TO，换手率，显著预测11个行业

通过R方看到的，最容易预测的行业：

• MAN，制造业

• FIN，金融保险业

• PRT，房地产业

（这三个行业，都与宏观政策、GDP模式紧密相关）

最难预测的行业：

• MNS，采掘业

• INF，信息技术业

• MED，文化传媒业

（这三个行业，IT技术变化快，传媒生产非标，采掘偏远）

样本内的效果，是回归的思路去解释历史表现，有强赋新词之嫌。

毕竟，未来可不好说，

（说不定马斯克能让川普修改法律，以后让他外地人来竞选呢）

真正说到预测，那肯定需要对样本外的数据来检验。

作者们根据样本内建立出来的模型，

把样本外的数据输入进去，以此来计量原本选择的变量，

是否能预测实际世界中产生数据变化，是否在回报上也有反映。

（关于建模与预测，感兴趣的可以去找相关书籍来看，如果不了解这个核心方法，对结果的可靠性，你是无法产生自己的判断的）

同样的，带星儿的项目，表示「预测成功」。

预测效果最好的4个变量：

• TO，换手率，11个行业

• M0G，MO增长率，6个行业

• M1G，M1增长率，13个行业，

• M2G，M2增长率，6个行业

（这4个，三个是跟钱相关的，货币扩张与否，直接影响二级市场，大部分行业）

样本外预测率最高的行业：

• PRT，房地产

• MUT ，综合

• SVC，社会服务

• WRS，批发零售

• FIN，金融保险

（这5个行业，对经济变量最敏感）

样本外预测率最低的行业：

• MNS，采掘

• MED，文化传媒

（神秘的行业）

接着，为了区分不同经济时期下的预测情况，

作者们分了平稳期、泡沫期来比较，

结论是：

泡沫期，样本外预测性增强，波动大时，模型预测效果更好。

小市值、低面值市值比和低股权集中度的投资组合在泡沫期的可预测性尤其强。

通过上表可以发现，

泡沫期，这几类变量的预测效果显著增强：

• 换手率

• 货币变量（M0、M1、M2）

• 通胀率

表4是用条件CAPM模型来解释组合超额收益的构成，

来自市场风险、还是变量的风险，或者模型之外的。

相关知识比较多，感兴趣的可以自己去补，

我直接给大家亮结论，

文中发现，大部分行业的回报，来自于市场风险。

少数行业，除了市场风险，

还有其他额外「不可描述」的风险贡献，

典型的是

• 房地产组

• 私营企业组

（想想他们有何猫腻）

表5是回归超额回报与风险暴露之间的关系，

自然的，市场风险暴露最高的组合，超额预测性最高。

（站在风口，要么飞得最高，要么摔得最狠）

这篇论文的研究发现，

对于我们普通投资者的指导意义很明确。

你选择的标的（所在行业），

受哪些经济变量影响，

重点跟踪这些指标的变化，可以预测回报盈亏方向和相对幅度。

（比如换手率、M2，打入一针强心剂一般，可能跳起来）

然后，你的持仓，

在特殊时期，可能被一些变量的影响加深，

原本5%的变化你就满意，

泡沫时期，可能10%才是正常。

最后，你选择投资什么行业的公司，

就意味着你挑选了一种什么样的风险，

每天与这些风险伴生。

你承受了对应的风险，就会有相应的回报。

你承受了不必要的风险，

等于是替别人背锅。

（亏了钱，就不要怪市场）

学习完本文，

今天大盘的涨跌，我也来预测一发，

一个字：涨！

同意我的，顺手点赞、在看，

分享给你身边的股神们，

看看他们的预测大法跟本文，

谁更厉害！