最近一直在思考这个问题，到底什么是金融交易的本质，有很多答案，赚取买卖差价算，对冲不确定性带来的风险算，看好某个大类资产或者细分标的长线持有算，基于概率的风险投资当然也算。细分下去还有很多更具体的方式，但是我觉得他们都指向一个本质，就是基于自己所认定的结果在不同金融工具上。
内在价值和报价价格？
必须要说任何一个金融工具都有其内在价值，它是通过不同的金融估价方法实现的，对股票而言，有现金流折现模型、剩余收益模型和价格倍数等；对于债券有久期凸度模型（主要描述价格变化）、二叉树模型、信用分析模型等；对于衍生品有无套利定价模型、BSM模型等；对投资组合而言，有多因素模型、情景分析和蒙特卡洛模拟等。
这些各式各样的模型，虽然能够相对较为公允的计算出在稳定时期金融工具的内在价值，但一方面所有模型都有其特定的假设，这种假设一般都是在模型环境下非常理想的状态，所以实际分析过程中未必很契合客观背景；另一方面，模型极度依赖输入数据（宏观指标比如当年失业率、通胀水平）的有效性和参数估计（比如折现率、风险溢价水平）的合理性，而这些输入变量恰恰是对模型结果最最重要，也最最敏感的部分，比如永续模型折现率的确定。
上述所说仅仅是内在价值估计的定量模型，也就是用数字说话的模型。此外还有定性模型，比如分析商业环境的波特五力；利用行业市占率计算的反垄断阀值的HHI指数；上述提到的情景分析等等。
当我们经过严密的推导、分析和计算之后，是可以得到一个内在价值的，但是这个内在价值有没有用呢？却是未必。
打个比方，对于钢铁行业而言，总体的认知是成熟产业、周期性产业，所以是比较容易计算出其去周期化内在价值和周期因素对内在价值的敏感性的。那么计算出内在价值后，这个内在价值能够有效反映当前股价被高估或者低估吗？
答案是不一定，如果当前处于政策中性、情绪中性、无外延式并购的情况下，那么这个内在价值大体上是可以确定的。但17年供给侧改革不仅打破了量价关系，供需关系，更改变了单位产能的边际利润和规模经济单位数值，这就没法用模型去简单估计了，想要更精确的拟合，那估计得诺贝尔经济学奖得主这一层次的学者去专门提一套理论了。没错，供给侧改革这个理论就是82年诺奖经济学奖得主斯蒂格勒参与提出的，他的贡献是提出了中观层面调整产业准入的构想。
所以关于内在价值的确定，重要吗？非常重要。难吗？非常难。我虽然是个学渣，但我也敢说所有的行业分析师，首席也好，新财富第一也好，他们也只是通过更合理的模型及估计把估计价值尽量的往内在价值靠，而没有一个人敢说自己做定价定的是内在价值。
估计价值是对内在价值的量化描述，估计价值和市场价格是交易依据，当估计价值低于市场价格时买入，当估计价值低于市场价格时卖出。但由于估计价值本身带有不确定性，所以这种自上而下的基本面分析方法也是不确定的，也就符合押概率之注的本质了。
股票尚且如此，自带杠杆的期货、期权，对经济指标极其敏感的债券外汇就更是如此了。
估值的载体----模型
模型的种类有很多，哪怕最经典的模型也有无数种调整的方法，比如调整折现率，调整利差，调整敏感性，调整增长率等等。在我看来，最经典的模型莫过于DCF、多因素模型和无套利定价模型，这三个模型就可以解决90%的定价问题，但是得加一个前提，解决问题的前提是，对模型参数进行具体的调整。
如果我们预计A国潜在GDP为4%，通胀率为+1%，那么名义GDP约为5%，这一点应该没有什么争议。但接下来的分配问题会是最最百家争鸣的部分，今年5%的GDP中，给钢铁行业估多少，给白酒行业估多少，给芯片行业估多少，大同小异已经可以算是一致性预期，但大同小异真的是好事吗？未必。若大相径庭呢，又该听谁的？唯知名度论吗？显然知名度与结果也不能完全画上等号。
那么模型到底有什么用？不会用模型的人未必能理解模型在说什么，会用模型的人未必知道怎么调整参数，会调参数得未必能判断对。这也是为什么当前大多数卖方分析报告所给的具体目标价位要么离当前价格很近，要么超高但怎么也达不到的原因。我只是说具体目标价位而非整篇研报质量，这个价格是严格假设下的绝对金额，所以其实不推荐作为指标价格来看。
是他们这部分人不行吗？不是，因为他们能上清北复交或者常春藤名校本就是证明自己的途径，就职以后无论交际圈还是后续学习都是我们这些普通投资者无法企及的专业层次。不排除有混的，也不排除有利益输送的潜规则，但那些经得起时间考验的分析师，随便提几个名字，洪颢、荀玉根、戴康、武超则等等，我觉得我可以不认可他们的观点，但是我不会没有事实依据的质疑他们的独立客观性和专业素养，因为他们代表了我国投资领域比较顶尖的投研水平。
回到模型上，上述几个名字是经常出现在各大财经媒体头版上的人，他们的报告有一个特点，就是对数据的把握和对数据的解释非常有信服力，至少首先可以看懂，然后再细想一下确实可能是这样的发展逻辑，或许后期被证明是错的，但结果的影响因素有很多，比如某些黑天鹅或者政策调整。为什么他们的数据和解释很有信服力，因为他们的数据会依据实际进行调整，而不是直接沿用官方数据，调整的方法也与经济实质相关，可以被认为是一种模型调整。调整后的数据他们能解释这是为什么，因为这是实际发生的事情的结果，而当我们假设历史会重演时，时间轴可以顺延的递推下去，进而预测未来。
这就是基于历史数据使用模型进而预测未来的方式，它的缺陷在于历史未必会重演，比如周期行业的历史在很长一段时间内确实会重演，但AI、区块链、芯片，它们根本没有什么历史可言，自然不能如此预测。
对于这些行业就不能预测了吗？不是，但是很麻烦。就以科技股为例，动辄上百倍几百倍的PE是怎么来的，一方面，该新兴行业的天花板很高，公司很有竞争力，所以哪怕目前给的估值是几百倍，可能一两年过后估值就会到50倍甚至更低的合理区间，这是高成长观；另一方面，受益于行业政策倾斜或者热点题材轮动，资金对于某只个股的炒作热情很强，那么就会强化追涨属性，反过来如果杀跌又会出现踩踏的情况，这是纯交易观。这种投资收益虽然可观，但波动也非常巨大，可能一个季节性的数据异常就会对股价产生极大的影响。今年芯片股的调整大多属于这种逻辑，从政策蜜月的爆炒，到预期悲观的大跌，后来逐步企稳，估值依旧很高，说明饱含期待。后续可以这么说，只要边际数据没有恶化，那么波段行情就不会缺席，只要边际持续向好，那么股价就可以上一个台阶，一旦边际恶化，哪怕是季节性因素，在确认是季节性因素之前都会是资金出逃的杀跌阶段。
略显牵强的说，这种高波动也不是没有模型可以依赖，比如因变量为哑变量的逻辑模型，最终的输出结果是一个参考，预判涨或者跌，然后尽可能把与因变量相关性高但自变量之间相关性低的自变量纳入模型中。这种模型我没见过，但我相信一定有，至少德扑去计算输赢概率肯定有这种思想的影子。
所以对模型的解释，进而产生投资决策，似乎又回到了依靠概率去押注的角度。
短端交易
提及短期交易，方式有很多。股票炒热点算，炒期货期权算，高频交易策略算，债券外汇也算。
核心的思想是当金融工具的价值被低估时，这种价值的低估会在短期实现回归，进而使价格随价值而水涨船高。短线交易暗含市场中性假设，认为由于市场是中性的，所以一旦价值被低估就会回归，同样一旦价值被高估也会向下回归。
短期交易的指标主要是量价指标，于股票和衍生品而言，只要参与的资金多了，那么很容易就能买入和卖出，同时参与的资金多说明热度高，而热度代表了预期差，因为大资金天然就比小资金更容易获得靠谱的消息，哪怕就是大资金的炒作，总能瞎扯一些概念出来。于高频交易策略而言，能够在一秒之内打下上千笔交易，这种速度优势就是超额收益的来源。至于债券外汇，哪怕是再厉害的交易员也有可能在1天内亏光前面1个月的盈利，所以纸上谈兵意义不大，直接忽略。
短端交易最大的问题是，虽然我们假设市场是中性的，会出现价值的回归，但回归到哪个点位没人知道，回归后会不会反而出现进一步的趋势延伸没人知道，主力有没有撤退没人知道。一言以蔽之，啥都不知道，全是猜，猜对会所x模，猜错下地x活。比起追涨杀跌更靠谱一点的理论是博弈论，不是拿过诺奖的那个博弈论，而是类似于赌桌上的博弈，其实还是押概率的注。有一个知名股民论坛叫做淘股吧，里面确实有些大神，依靠短线交易实现财富自由，但人家有自己的操作手法，最关键的是有一颗大心脏，知道什么时候应该止盈，什么时候应该认亏出局，没经历过大起大落的普通股民哪来这种胆气和魄力这么做？有一句话叫做当你没有靠短线赚到第一个一百万前你根本不知道什么是真正的投机客，对，就是我说的。
短线交易的最高境界可能体现在比尔格罗斯身上，他是美国的债券天王，巅峰时期他的公司管理着超2000亿美元的资金。这个人是数学天才，尤其擅长概率计算，在读了一本关于概率的书后去拉斯维加斯玩21点，用200美元本金赚了1万美元。这种概率论的投资策略也在他日后交易债券的过程中起了很关键的作用，也为他赢得了债券之王的称号。
简单解释一下为什么债券最容易用概率的方法去博弈。债券本身的面值和票息率固定的，所以影响它现值（价格）的因素只有折现率，而折现率的影响因素又只有一个量化的指标---利差。所以可以这么说，当利差的方向确定后，折现率的方向就确定了，债券价格的方向也就确定了。而利差在短期更多的是受经济指标和政策影响，经济指标的统计和预判对专业人士来说不难，所以有了前因经济指标，有了后续模型定价之后，通过判断大概率的利差变动，然后提升预测的次数就能够获得可观的复利。基本跟21点的概率计算类似，唯一的区别是21点是死的，经济是活的，所以更难预测，但结果来看也只是概率下降而已，理论上胜算只要超过50%，在不考虑成本的情况下，长期就是可以无风险的赚钱的。考虑成本的话，55%够不够？
一个小小的提示，这种方式只适用于国债，那么要用它去博高收益债券也需要调整利差和概率。哪怕国债也不是哪个国家都适用的，起码曾宣布过主权债务违约的某国，就是索罗斯吃瘪的那个，也不能这么玩。
通过债券的例子不难理解，概率只适合用来博弈存在均值复归特性的金融工具，比如债券、货币，嗯。。。包括期权吧，其实并不适用于股票、期货这种没有上限和下限的投资工具。那为什么优秀的短线客能赚到钱呢？因为市场无效。所以假以时日，随着我国资本市场越来越成熟，短线交易，即便是高频交易也会很难持续获得超额收益。至于多久之后，谁知道呢。
综上所述，短线交易无论是债券的概率博弈还是股票的追涨杀跌，都绕不开一个博大概率，也就是概率押注。
长端交易
或许长端交易是不是不看概率呢？我觉得依旧不是的。
长短交易的极端是一级市场，流动性更好的是二级市场，对于研究周期，研究商业环境，研究景气度、天花板的方式都可以称作价值投资，确实不得不承认要比单纯的概率博弈要更复杂也更靠谱，但依旧没有脱离概率的范畴。
举一个最简单的例子，是个人都知道新能源汽车好，是对传统燃油车的革新，是限制碳排放保护地球的重要举措，是拉动GDP的重要口子，还能说出很多原因，所以新能源汽车方面的投资就是和时间做朋友，能够获得一个长期的资本成长性。
我并不是质疑这个观点，实际上我很认同，但是这种所有人都认同的事情绝对吗？只能说在一段时间之内是绝对的，因为各国都推出了燃油车停产的时间表，各国都在比拼动力电池的技术水平，所作的一切都是为了在电动汽车领域占据先发优势，这是全球性的认可。
但如果偶然的哪一天科学家发现了一个更好的替代呢？更纯净的能源，比如现在已经积累一定技术水平的氢能源汽车？难道它不比动力电池汽车更环保也更容易添加燃料吗？当然是的，所以如果哪天理论将氢能大规模商用变为可能，那么电动汽车很可能会被直接跳过。除非。。。乃伊组特。。。
连这么确定的投资机会都有可能被替代，那其实没什么是不能被替代的，而这中间的概率体现在哪呢？就体现在偶发性的技术进步这个概率上。古典经济学认为是偶发性的技术进步导致了经济的增长，但这种经济增长是不可持续的，所以当增无可增时就会打仗，然后人少了，和平，直到下一次技术进步。打仗不是关键，关键是偶发性的技术进步，这个是没有办法用概率来衡量的，但它又确实是一种概率的体现。
回到实际生活中，当分析师对一个公司进行分析时，其成长性是必然要看的方面，而成长性的时间看的越久，就越有机会获取公司成长的收益。但分析师所预判的情况，对成长性的分析只是最大概率的一条，而不是唯一的路径，所以一旦出现超预期的事件，分析师会去修正之前的观点，比如上调和下调评级。
分析师尚且需要对之前的投资进行修正，更遑论长线投资者。巴菲特确实在可口可乐上赚了30倍，也确实持有了超过50年，但当中可口可乐也并非一路顺风的走到今天，同样也经历过危机。比如被百事反超，比如公司治理危机，比如口味切换，等等。巴菲特的持股也在期间随着公司经营的高峰和低谷进行组合权重的调整。概率不仅仅是buy or sell，当然也包overfund or underfund。
写在最后
如果说概率是金融交易的本质，那么通过努力，通过专业性的工作将胜利的天平往自己这边拉就是为交易获利而做出的努力。
现在市面上有那么多所谓的消息，所谓的高手和股评家，他们如果曾尽力撬动过这只天平，又怎么会傻到把机会让给完全没有付出的陌生人？
这一辈子很短，做好一件事情就已经很成功了，既然认清了交易的本质，那我倒想去把这件事做好了，我说的是拨动天平这件事。
