编者注
股市作为一个复杂系统，让诸多人着迷，作为一个典型的非均衡系统，不同的投资人分析师也尝试从诸多不同的角度去剖析这个市场。
今天分享的这本书也是其中之一，它在某种程度上可以与塔勒布的《黑天鹅》做比较，就连塔勒布自己也给了这本书极大的认可：“我从这本书中学到的东西比任何关于‘非均衡’的书都要多。”
它是出版于2002年的《股市为什么会崩盘》（Why Stock Markets Crash: Critical Events in Complex Financial Systems）
作者迪迪埃•索尔内特是瑞士苏黎世联邦理工学院和瑞士金融研究院教授，研究市场泡沫的先驱者，他曾成功预测2008年石油泡沫破裂、2009年上证指数泡沫破裂等多次市场巨变。
他的研究包括复杂系统中危机和极端事件的预测、金融学与经济学的泡沫与崩盘、投资组合优化、复杂系统与时空结构的模式形成、动态系统理论等。索尔内特教授发表了800余篇论文，出版了7本专著，其作品的被引用次数超过35000次。
他认为，股票市场的泡沫与崩盘之所以如此令人着迷，是因为它们体现了一类被称为“极端事件”的现象。极端事件是许多自然和社会系统的特征，这些系统经常被科学家们称为“复杂系统”。
索尔内特就综合运用他在不同领域的丰富经验，提出了一个关于股市为何会崩盘、如何崩盘以及何时会崩盘的简单、强大的普适性理论。
之前大多数试图解释市场失灵的尝试都在崩盘前数小时、数天至数周之内寻找触发原因。而本书提出这些突发的灾难性事件在事发前几个月甚至几年之前就已经有征兆可循。
本书可以被看作一个故事,一个关于如何借用现代科学中最前沿和最复杂的概念来理解金融崩盘的科学故事,即复杂系统和临界现象理论。
我们选取了第四章《正反馈》中的《羊群行为和群体效应》，祝开卷有益！
行为经济学
社会科学通常被认为有两种不同的研究方法：一种强调客观性，另一种则更注重说明性。
·第一种方法喜欢把“社会现象”看作是“材料”。它试图去寻找人类组群里像无生命的东西一样的行为，比方说聚集、排队、堵车、竞争、吸引、扰动和市场。
·相反地，第二种方法竭尽全力希望把人类行为同无生命的东西的行为分开。在这个框架下，人类被看作是有良心、会反应、有目的、有道德的。这种方法禁止应用从物理学、材料学和其他更广泛的自然科学中发展出来的测算方法。
在最近的经济和金融研究中，人们开始结合社会科学的方法来分析市场怎样影响人们的思维、情感和行为。这与之前的经济学中可以导出有效市场和随机游走假设的理想人非常不同。
这一观点早就被凯恩斯提及：大多数投资者的决策仅是随机产生的动物性行为—自发的行动冲动—而不是通过计算收益的加权平均数乘以数量概率而得到。
一个真正的投资者希望自己能够做到理性，并试图去优化自己的行为。但理性可能被认知偏见、情绪波动和社会影响所破坏。
“行为金融学”是一门新兴的学科,它运用心理学、社会学以及其他行为理论去解释投资者和资产管理者的行为。市场的表现可能是众多因素综合作用的结果，这些影响市场的因素包括对待风险的不同态度、对信息的不同解读、认知错误、过度自我控制和控制不足、后悔情绪，以及其他心理学影响。这些关于脆弱的人类理性、恐惧和贪婪等情绪弱点的假设，使得技术分析在最近几十年中得到了长足的发展。
芝加哥大学的塞勒教授是行为经济学的先驱和领军人物。他创建的一系列理论，使得传统新古典经济学中所讲的有效市场、理性人等概念处于十分尴尬的地位。根据一般经济学理论，人们总是认为选择多比选择少更好。
有一天，塞勒发现几个在他家做客的非常理性的同事不由自主地吃他拿出来的腰果，不能停止。而当塞勒把腰果端离客厅时，所有客人都感谢他的帮助使他们停止了不健康进食。
另一个例子是，一次塞勒教授的一个朋友跟他说，虽然自己为了省10美元修整了自己门前的草坪，但是如果邻居给他10美元或更多钱让他帮忙修整邻居的草坪，他是绝对不会答应的。
从机会成本的角度讲，修整邻居的草坪获利10美元与用10美元雇人修整自家草坪是完全一样的。你只能获得较多的空闲或是较多的财务，而不能兼而得之。
塞勒的博士学位论文讨论关于经济在人们生活中的价值问题，其中有个例子是说，通过计算，在有千分之一死亡率的行业，每年的薪水应该比完全安全的行业高200美元（1967年美元）。
但当他问及他的朋友时，大部分人的回答都是：如果回报小于100万美元，他们将不能容忍千分之一的死亡率。而正是这些朋友曾经跟塞勒说，他们不会因工作已经标明的风险去放弃任何收入。
塞勒因此得出结论：人们的认知存在不连续性，他们不能理性地给死亡定价。他们会对新的风险额外加价但同时低估比较熟悉的风险。
为了证实这个想法，塞勒设计了一个实验：对同样的啤酒，如果人们知道这瓶啤酒是从高档酒店而不是从杂货铺采购来的，人们倾向于付更多的钱。他们认为这两种不同进货渠道的啤酒应该有不同的价钱。
这与两个完全相同的物品应该拥有同样的价格这一定律相矛盾。这表明人们把被公平对待看得和实际支付价格同等重要。
诺贝尔经济学家卡尼曼建立了框架原理，该原理认为人们运用自己对事物的刻板印象（框架）进行选择，关于这一原理的一个很好的应用是2000年的美国心理账户学说认为人们自己建立框架，然后再用该框架影响自己的选择。比方说，大多数人把自己的钱分为“经常收入”和“储蓄”，然后对不同类别进行不同的消费。
应用于股票市场，塞勒说像“分类”这种行为模式可能会造成套利机会。比如，如果朗讯公司的股票表现良好，那么人们会把它放在自己心中的好股票行列，并在主观上把有关朗讯公司的新闻做比较好的解读。相反，如果人们认为朗讯公司的股票是坏股票，则在读同一条新闻的时候，更容易发现该新闻对朗讯公司的负面评价。
从任何心理学研究中几乎都可以发现人们总是过度自信这一现象。羊群效应的一个重要表现就是人们总是高估自己的能力和知识：一个著名的调查结果显示，在瑞典有90%的司机认为他们的开车技术高于平均水平。
但显然根据定义，只有50%的人高于平均水平！大多数人同样高估自己与其他人相处的能力。这在自以为自己有一项专长的人群中更为常见。
知道这一点有助于我们更好地理解经理做出的有关公司成长或进行收购的决定，以及为什么大多数基金都是主动管理型这一事实。基金经理都过分自信地认为自己可以比别人做得更好。
羊群效应
有越来越多的实证证据表明羊群效应广泛存在于投机市场。
羊群效应是说由于有些人喜欢模仿别人，经常会有所有人做出同样选择的情况出现。这个名字中包含“羊”字，显然是由于羊群也跟人群一样喜欢模仿，而“群”这个字是指很多自我驱动的组织，比如由会自动迁徙的鸟类、角马、旅鼠和蚂蚁组成的群体。
近些年，物理学家发现，很多动物种群中的羊群效应可以用种群中动物间简单的互动法则来解释。至于人群，对人类种群和有组织的物质的对比研究已经有很长的历史。最近，有研究把人群看作是像在海边的沙堆中的有摩擦力的沙粒，从而对像恐慌这样的极端群体效应建立了量化模型。
羊群效应存在于很多经济现象中，比如投资推荐、新股价格走势、时尚和习惯、盈利预测、公司传统，以及授权资产管理。
研究人员通过调查发现，当时的经济条件和“领头羊”的个人魅力是投资分析员决定是否要跟风的主要参照依据。羊群效应虽然从社会的角度来看是比较低效的，但是从经理的角度来看，由于需要考虑他们在市场中的声誉，这种选择却是理性的。
这样的行为可能造成信息级联效应，也就是所有的投资者都参照周边人们的意见做出同样的选择，而忽略他们自己独立得到的信号。羊群效应的显著程度和私有信息的精度成反比：你掌握的信息越少，就越倾向于去跟随别人。
对羊群效应的研究可以被分为如下几个非互斥的部分：
（1）信息级联。一些个体选择轻视或忽略自己得到的信息，而走入模仿别人的浪潮之中。这时，某个信息被不断积累放大，以至任何其他私人信息都不能对决定产生影响。这时个人决定放弃自己的信息而去模仿人群的行动。
如果在某个人身上发现跟风行为（又称“从众行为”），那么极有可能在其他人身上发现同样的行为。这种多米诺骨牌效应通常被称为级联。
信息级联得以发展的两个不可或缺的因素是：一是后面的一系列决定都是由观察前人的决定（而不是信息）决定的。二是人们可选择的空间很小。
（2）由声望引起的跟风。和级联类似，个体选择忽略自己得到的信息，而走入模仿别人的浪潮之中。然而，由声望引起的跟风模型有额外的模仿层，这个模仿层来自通过成为某个群体的一分子，或者选择某个确定项目来获得的好的声誉性质。
已经有证据表明，预报员的年龄与其预言和群均值间的一阶差分绝对值正相关。这些证据被解读为预报员的年龄，评估者对预报员的能力建立了一个更严格的先验信念，预报员几乎没有动机去跟风。
另一方面，激励次级行动者无视自己得到的信息，而去模仿市场领头人的是，他们想极力保护他们当前的地位和工资水平。
（3）研究性羊群效应。当分析师选择调查部分信息，他认为其他人也会调查。如果其他投资者跟风，并且向第一分析师预期的方向推高资产价格，第一分析师将乐意发现新信息，并且能从投入中获利。否则，第一分析师可能被某只股票套住。
（4）实证性羊群效应。是指没有参考具体模型或者解释，由许多“羊群效应”的研究人员观测到的效应。
事实上，当有大量投资者参与买卖同一只股票时，在养老金、共同基金和机构投资者中存在羊群效应和集群的证据。这些工作表明，集群可能来自势头跟随，即“正反馈投资”，例如，买入过去盈利的股票或者重复过去盈利的买卖模式。
有很多关于羊群效应的案例。最具戏剧性与清晰性的一个案例是由休伯曼和雷格夫观测到的。周日版《纽约时报》的一篇关于新型抗癌药发展潜力的文章，引起生物技术公司安翠梅德的股票从1998年5月1日（周五）12美元的收盘价，涨到了5月4日（周一）85美元的开盘价，当天的收盘价接近52美元，在接下来的三周中，仍然保持在39美元以上。
狂热蔓延到了其他生物技术股票。事实证明，在癌症研究方面的可能突破，早在5个月前，已经被《自然》杂志以及各大报纸报道过。那时，市场的反应基本上是零。
因此，即使没有再发布新信息，狂热的公众注意力也导致股票价格长期上涨。1998年5月3日，周日版《纽约时报》非常突出且特别乐观的态度，导致安翠梅德股票和其他生物技术公司的股票迅速上涨，在历史上，类似上涨曾导致泡沫。
自然地，关于信息技术、互联网、生物技术这些前沿技术的爆炸性新闻将导致狂热、跟风、羊群效应，以及投机泡沫。
金融分析员跟风的实证证据
韦尔奇最近的实证研究让跟风到底是理性的还是“非理性的”这一重要问题得到广泛关注。他研究了股票分析员所做的买或卖的推荐是否受到了之前推荐以及舆论的影响。这是现存极少的以科学方法探究这一微妙问题的著作。
他研究了在1989-1994年，上百个美国股票分析员所做的超过50000次股票推荐。
……
任何统计上的变化都足以证实跟风的存在，因为分析员在独立分析时很少能给出相同的推荐，不同意别人的观点恰恰是他们的职责。
那跟风的原因又是什么呢？如果所有分析员都在同一时刻接收到同样的信息，并对信息有同样的解读，理性跟风就有可能发生。
另外，即使没有重要新闻出现，分析员可能仅是盲目地模仿他的同事，也造成了非理性跟风。
为了区分这两种假设，韦尔奇又测量了在跟风被证明是对的情况下，分析员根据舆论而做推荐的倾向。我们预期由理性跟风引发的正面推荐应该多于由非理性模仿引发的正面推荐。
事实上，分析员更倾向于跟随之后被证明是错误的舆论。由于跟随舆论并不能带来任何更多的信息，我们得出结论，一般的跟风是非理性的。这同样给出了分析员以有限的信息去跟随舆论的证据。
然而，和其他很难的主题一样，这一现象也存在其他解释。分析员间流传的消息是错误的这一事实，也可以被解释为实际上投资者不遵照分析员的推荐买卖股票！
这就同自然系统中的动力学规律与观察者存在与否并不相关一样，分析员的存在与否，并不能影响投资者做出的投资决定。
韦尔奇还提出了另外一个重要结论，即跟风程度在牛市和熊市有所不同。
分析员在如下两种情况下更容易跟风：（1）市场上升时期；（2）市场下行途中的短暂反弹时期。
第一种情况容易使股价偏离基本面，从而造成股市“泡沫”。第二种情况则认为跟风可能引起乐观或悲观情绪的放大，损失可能会进一步增加，造成崩盘。
