上一篇文章，我们讨论了时间维度上的市场结构，我们现在来看一下对应的空间结构——市场的空间结构，并没有常用的技术分析指标，但是有很多人统计出来了一些数据可以用于跟踪。而这里面最成熟的一个流派——是短线交易者，持有周期基本以日为单位，一般不会超过一周的时间。
本文，我们尝试用一种可以理解的方式，来总结短线交易选手的一些交易手法，关键点，以及技术手段。
1.混沌结构中的自组织现象
烧杯底部的水纹，产生的原因——需要能量，呈现出来一些非常有意思的低熵结构，但是一旦外部环境变化，就是解体，持续的时间，也非常难以判断。
例如，在贝纳德对流实验中，当对液体加热到一定程度时，原本无序的液体分子会自发形成规则的对流六边形图案。从局部区域观察，这些形成的有序结构对应的微观状态数相对减少，按照熵是系统无序程度度量的定义，此时局部的熵是减少的。
其实股市当中也非常容易出现类似的有序结构——需要的是外部条件具备。但是并不是因果逻辑，或者出现的地方也未必是你熟悉得地方。针对股市当中的一些特点，我们总结如下，用股市术语来描述：
a.环境——量能。量能的本质是加速换手，能量交换的过程中，出现高强度的相互影响。当外部条件具备的时候，就容易出现某种有序的结构。
b.自由度非常大。市场可以出现自组织的方向太多了，和指数只有涨跌相比，因为自由度的增加，导致系统演进成本非常高——所以在寻找市场结构的过程中，不可能采用机械的试错，这样基本是死路一条——比如打板，不能看着涨停就打；看着涨停就打，还能成功的人，可能自己都没有意识到，这是前面那两年的亏损所形成的肌肉记忆罢了。实际应该是有办法绕过这段艰难的亏损期的，但是学习不可少。
c.思考问题的方式必须从事实转向共识：短期，事实和共识之间的差异可能完全是相反的。这两套逻辑的训练方式是完全不一样的，事实要求你独立，共识要求你和光同尘。前者要求你尊重内心自己的独立判断和价值观，后者要求你完全放弃这些东西，不要有自己的独立判断，要寻找大众的共识。这可能就是两派水火不容，或者在某一条路上走到极致的人，很难转型的根本原因所在。人性所致，无他。
d.所以观察故事，核心是几点：1.量能；2.叙事；3.交易。三者具备的时候，是可能在叙事的方向上，形成有序的结构的。这个叙事要求是具备广泛传播基础的，这个我们在内部的一个ppt《投资：从事实到共识》中，做了一个相对完整的分析。
这就是有序结构。这种结构的产生是外部环境变化导致的，但是需要吸收能量。一般来说，为什么短线选手判断大的交易环境的关键变量就是成交量，如果成交量特别差的时候，短线的持续性很差。
还有一种就是从系统的其它部分吸收能量，重整成一个有序结构——熊市中，流动性好，反而是短线选手生活比较好的状态。这种基本呈现出来的就是跷跷板效应，大小盘分化的市场。不要觉得只有大盘跌，小盘涨这种情况，反过来的事情，也是会发生的。
但是我们要知道，这种有序结构十分不稳定，出现和结束，时间，都不确定。但是的确是有迹可循的，这就是重点。
2.有序结构的出现
有序结构造就的是一个低熵的状态，是一个趋势，那么我们就必须遵循共识的生成机制。
有些结构是自发形成的，这种由于环境变化导致的共识，可能存在的风险是解体的速度非常快。如果你始终根据涨跌来做交易，那么这必然会导致试错的成本很高，最后的结果就是：亏钱。
信息的出现，消除了局部不确定性，就容易产生这类局部的有序结构。这种结构，至少在概率上，是占优的。我们的目标其实就变成了，如果在市场上众多的叙事中，找到那个最容易达成共识的叙事？
这种搜索共识的机制，是最难的。很简单，方向和时间尺度。我们这里用新能源和AI这两个例子来做一个案例分析。
比如光伏，在3-5年前的叙事，是非常宏大的。当时市场也给与了非常高的回报。很多人对这个东西的理解，局限在了光伏的清洁，低成本，效率的提升，等等，这些叙事并不是主要矛盾，但是这构成了光伏在那个时间窗口内叙事的主流语境。没有人会从全人类的发电量，电网的接纳程度，这些方面来考虑这些问题。比如全球总的发电量在30万亿度左右，如果按照这个数据估计，全球每年新增装机1000GW的光伏就是上限了，但是考虑到具体的基数问题，这个东西是要打对折的（晚上根本不发电），全球光伏的均衡可持续装机量，很难维持在500GW以上的规模。考虑成本下降的因素，以光伏电池板作为衡量标准，全球光伏的产值一年也就是5000亿人民币以内，这是全球光伏叙事的客观事实。但是那个时候，谁关心这个呢？投资者基本陷入到了一个狂热的非理性状态中，没有人考虑具体的技术问题和电网的消纳。即便是这两年遇到了一些问题，还有人寄希望于储能系统的普及，能够突破这个瓶颈——面对一个在白天，电价高点发电能力最强的光伏发电系统，储能的意义何在呢？总不能白天电价高的时候储能，晚上电价低的时候放电吧？但是这些事实重要吗?不重要！只有撞到了墙，大家的现金流耗干，大家才会最终反思这个事情。
再比如当下的AI叙事，太宏大了，甚至危及到人类社会的基本运行规律了。甚至，人们认为，美国人会永远主导AI的发展。但是DS的出现，彻底戳破了这个事情，带来了AI平权，带来了AI商业模式发生了重大变化。至于AGI是不是真的能出现，其实没有人考虑这个问题，大家是基于AGI会出现这个基准假设，去给这个东西估值的。我个人的看法是，这只是一个统计工具，它不能生成信息熵，从而这只是一个效率非常NB的工具，绝对不是世界的真理。相信AGI的出现，相信硅基生命最终会替代碳基生命的叙事，就和牛顿那个时代，相信微积分是宇宙的最根本规律是一样的！但是这重要吗？这根本不重要，这其中最根本的叙事就是AI给人类带来的冲击，让很多人都有紧迫感，最终在这种降维的压迫下，大家迅速的形成了共识罢了。其它的东西，只能交给历史，但是这个过程中，你坚信AGI不会出现，本质上也是错误的，因为你无法证伪。那么这个过程中的钱你是需要赚的。这就够了........至于终极是什么，没有那么重要。
叙事的几个特征：1.宏大；2.低的认知门槛；3.影响巨大.......等等，你可以找到一些不同的叙事，从中识别出来其中的叙事，是最为关键的。至于这种叙事是否合理，是否会真正成功，没有你想的那么重要——或者从另外一个维度来看，就是不要过度的以自我为中心。要理解大众对这个事物的判断，而不是以自我为中心。
有序的结构，不是说你看到了就冲进去。重要的是背后有没有一个宏大的叙事支撑这个结构的持续演进。从这点来看，我们可以认为的界定几个叙事，等行情发动的时候，就应该介入，等市场消退的时候就应该撤出。
2025年，最核心的几个叙事：AI（资本开支，技术路线，应用），机器人，低空，固态电池，自动驾驶。我想也不用太多，这些叙事基本符合我们在PPT《投资：从事实到共识》中所描述的几个特征，那么剩下的我们就是要等，等机会来的时候抓住他们就可以了。而且大家要持续跟踪，因为叙事是会变的，前两年的叙事就是NV就是一切，从DS出现之后，关于技术，关于受益对象，关于应用，都发生了重大的变化........关键就在于你要识别出来，这种风格变化背后的叙事逻辑........
这种叙事的逻辑并不是基于事实的。比如你现在争论，NV的护城河还是很高的，中国的这些企业，技术不行，产品不行，大概率是不会受益的等等.......也许你是对的，但是从交易的层面你就是错的。因为当下这个市场环境下，市场的主流叙事是：DS极大的降低了AI的落地门槛，打破了NV的霸权。这才是共识性叙事的关键落脚点。
那你需要做的就是，基于这个叙事逻辑，去找相应的股票。大家现在选择的方向，主要就是云服务提供商（就那几个小的，今天都发酵到了中国电信的云资产重估了）。至于这些企业真的赚钱，或者主导未来的AI落地吗？其实现在就可以给出答案，基本不可能，但是不妨碍龙头连续几个20cm！
3.怎么交易？
当你能够从主流叙事中，剥离出来这些能够迅速形成共识的叙事，你需要做的其实很简单，就是观察+交易。
你需要判断，市场现在的主流叙事环境，然后市场到底有没有给反馈？比如当下的固态电池，现在显然没有形成一个广泛认可的共识性叙事——但是他总会有的！
这个时候，不要试图抓住市场上所有的共识，有些共识的叙事很短，不一定能赚到钱。但是有产业共识的叙事，有时候只是时间的问题——你需要做的只是找到按个关键的拐点，然后做好赔率管理就可以了。
方向不需要很多，如果方向太多，你的试错成本会大幅度的增加。对于有限的共识性机会，你知道，总会在某个时点，形成共识性的机会。
每次达到了入场点，你应该在2-3个交易日内按照交易计划，进场！如果错了，控制好自己每次的回撤就好。这不是一个充分条件，这只是一个必要条件。
比如当下的AI，如果叙事的共识和交易信号同时出现的，那么你就是应该参与。如果你有100w，首次入场30w，如果它是一个错误的信号，你用2%的回撤止损就好了。这差不多对应板块6%的回撤。如果对了，在初始启动的10-15%的空间里，你应该仓位打满，并且理论上应该有5-10%的浮盈。那么它如果真的形成了一波50-100%的涨幅，那么这100w应该会有赚到这波行情的70-80%左右。假设这波涨幅是100%，那么理论上你应该能赚到70%，也就是70w，相比于试错的2%的亏损，这个赔率是足够了。交易不能改变概率，交易唯一能改变的只有赔率！
从这个角度出发，其实对于概率性机会的判断，只能依赖于你的研究，而非你的交易。你的研究是决定，你究竟应该在哪块土地上交易！交易能改变的东西不多，如果比作种田，研究是决定在哪里种！交易只是种什么，怎么种，这些都是技术性问题，是很容易学会的......如果一开始就选择了沙漠，那么相信我，再怎么努力也种不出来足够的粮食。但是如果地选对了，那么你可能很轻松的就能种出来足够全家人吃喝的粮食......
你选定了一块地，一块好地。但是你的技术和经验不行，比如你非要在旱地里种水稻，那肯定是不行的；你在旱地里种小麦，结果今年的天时不好，或者发生了蝗灾，结果导致你的种子消耗没了，这也不行。选择了一块好地，只是种出来粮食的一个基本条件，最后的大丰收，还取决于很多东西——种子，化肥，农药，尤其是辛苦的劳作........交易是保证你选错了地的情况下，不会一下亏完，无法翻身。但是选地的本事，这需要你依据经验来判断。
4.短线生存率极低
天下没有免费的午餐，共识型机会本质上你是从其他地方抢，系统的能量能支持的最大熵减是有上限的，不可能大家都赚钱，这是系统本身导致的。
如果你只交易指数，那么其实你需要决定的只有多空两个方向，这个时候试错的成本是低的，但是交易信号出现的频率不高。日线级别的交易信号，一年可能最多也就是三五次——因为行情的发展是需要时间的。
如果你是交易热门的方向，那么每天可选择的东西就太多了——每天市场上都有涨停的啊。我的印象中，好像没有出现过全天下来都没有涨停的情况，哪怕市场再差，也是有的。
由于选择过多，市场的自由度太大，系统的演化成本会非常高——要么就是你做的特别短，要么就是你只在自己熟悉的领域里折腾。
短线交易因为空间结构的自由度太大了，看似很多机会，其实演化成本高昂，最终的结果就是，短线不适合大多数人。短线交易对经验的要求和交易纪律的要求是极高的。最终就是短线交易的死亡率十分高。
面对亏钱的情况，大多数人的选择是更加的努力，总认为是自己努力不够才导致亏钱的。其实这个时候，你更应该想一想，是不是自己太努力了呢？你总想抓市场上所有的机会。
至少以我不是很丰富的阅历来看，大多数人的选择只有两种：1. 固定下来自己的模式，并不断打磨，模式之外的股票不做；2.只做自己熟悉的板块，一般也就是3-5个，在里面反复交易——碰上某个主题的一波大行情，就会收获非常大。我现在还没有看到那种交易可以随心所欲的人，也许这种人存在，但是绝对不适合绝大多数人。
我个人的看法是，大多数人适合第二种。如果自己关注的几个主题方向，没有机会，那就是应该冷静下来，静静的等。选择一个方向的时候，一定要慎重，不要随便交易自己不熟悉的板块和股票。选择板块的方向，一定要有一个既定的规则，这套共识性的机会选择标准，不同于基本面——核心是叙事能否形成共识，而非叙事是否客观真实。
主题投资和短线投资，一定要慎重，至少他不适合大多数人。但是好处是，这个东西的认知门槛偏低，但是对交易纪律的要求非常高！对交易技巧的理解，和执行必须非常的严格。和基本面的投资者不同，基本面投资者最大的问题是认知门槛高，你不但要理解行业，理解行业所处的周期，你还要对估值，对企业的经营形成持续的跟踪。这对大多人来说，基本不太可能达到。那种说重仓某一个公司，多少多少年，赚了多少多少倍，这种方法，我个人不是很认同。这是建立在长时间的跟踪基础之上的，大多数人没有能力和资源区做这方面的跟踪。即便是机构投资者，他们沟通的渠道也是非常有限的，不是不可能，但是更像是幸存者偏差......
5.总结
所谓的市场结构理论，不是什么新东西，更不是什么发明创造，也不可能神话这种方法——不要寄希望于这是一个高胜率的预测系统。这只是一个客观的描述系统，基于当下和历史数据，对市场中异质性投资者行为的一个客观描述，仅此而已。
其实，大家能接触到的所有的市场分析理论，本质上来说都不是预测系统，或者说在不同尺度上期预测能力是极其有限的。这就是大部分做交易的人，秉承的一个信仰：市场是不可预测的！
大部分的方法，如果你详细比较，你就会发现，无非使用不同的视角和维度，对市场进行的描述和刻画。但是在使用过程中，尤其是不成熟的投资者，基本是寄希望于预测，希望找到某种方法，一劳永逸的用这个方法进行预测，显然这是行不通的。
市场是不可预测的，但是是可以描述的。不管是从时间维度，还是空间维度，都是这样的。但是描述的角度和内容又千差万别。对我们来说，最重要的事情是：承认市场上参与者的多样性！市场参与者的异质性，可能是我们唯一能达成共识的东西——这是市场的本质！
金融市场的本质是对资产的定价，但是现实不同于理论，金融市场中的定价不是计算出来的，而是通过交易行为来完成的——有买必有卖！这也就意味着，在同一个时刻，必然有人买，有人卖，这就是市场多样性最好的体现。如果没有异质性，那么就不会有交易。马科维茨在晚年的时候，曾经回顾过自己那篇拿了诺贝尔奖的文章，也提到了这个问题。西方经济学贯穿始终的一个假设就是理性人假设——理性没有那么重要，重要的是同质，同质就不会有交易，只会凭空出现一个所谓的“均衡价格”，这个是严重脱离实际的。
对异质性的否认，是西方金融学最大的逻辑bug所在。因为否定了异质性，所以大家的行为模式都一样，这样就可以建模了，并且理论上有一个最优解。但是现实中，时间维度和空间维度上，都存在大量的异质个体，他们的行为是非常难以捉摸的。如果我们细化到具体的每一笔单子，每一个人，那么这个市场就没有办法分析了。我们借鉴了物理学中的一个重要方法，重整化（Renormalization）。这套方法的本质是用来处理发散系统的一种方法，常用于一些存在自相似结构的系统。理论没有，但是目标就是处理和实验结果的吻合性问题。取得了巨大的实践上的成功。
在金融学中，由于异质化的存在，我们很难具体到一个个的例子，我们只能将其中行为类似的一部分人，将他们做成一个整体，用平均这些统计量代表这一类人的行为——由于这种区分的有限性（我们一般只会将所有的交易者，区分为有限的几类，忽略掉噪音），最终使得系统具有可分析性。
这只是一种经验上的类比，但是这应该是符合我们现实的市场状况的。但是这种区分和分类，往往是可变的——有时候市场的主要矛盾是长期和短期投资者之间的矛盾，有时候是风格类因子主导，这种情况下，基本只能依赖于经验，而很难依赖于模型来预测下一个阶段究竟那种分类方法是主导矛盾。
相比于将市场看做一个同质性的微观个体构成的结构，然后试图用整体的统计量来表征系统的演化，这种方法区分了内部的异质性，但是又没有将这种异质性无限放大。抓大放小，找到主要矛盾，这是市场结构化分析方法的关键。
同时，因为承认了这种异质性，也就放弃了自我为中心的分析方法——比如，在路演和研究过程中，经常会出现大家因为观点和立场不同，互道傻逼的行为，互相瞧不起，甚至相互诋毁的事情，在这个框架下就可以很好的处理。真正尊重和你观点不同的人，观察市场上投资者行为的反映——通过观察市场行为，来解读背后的不同投资者群体之间的看法，这样有助于你更为客观的描述市场的运行规律。
只有这样，你才可能无限贴近市场的真实状况。有时候你以为自己掌握的是真理，但是其实，这只是某种共识罢了——我们的目标是寻找这种共识，并利用这种共识。基本面只是共识形成机制的一种，它的特殊性只在于，这是一种增量共识，理论上可以让多数人实现共赢罢了。
自己学习的文章，不一定对，只是记录一下，争议极大的东西，大家可以看看，但是对不对，需要自己思考.
本文是对市场结构，从空间的角度进行的阐述，这里面大多数是对共识的形成机制进行解释，而非对行业和公司的基本面经营情况进行分析。这尤其需要注意，如果基于基本面做主题投资，基本会亏的一塌糊涂；同样，基本主题做基本面投资，最后也会亏的一塌糊涂。你应该非常清楚，自己买一个股票到底买的是什么？到底是企业创造的价值，还是公众形成的共识？有时候事实和共识之间的界限没有那么清楚，甚至是可以互相转化的，事实有时候只是共识的一种，共识也可能扭曲事实.....
