徐 鈞

(山東大學(xué) 高等教育研究中心，山東 濟(jì)南 250100)

大數(shù)據(jù)技術(shù)為證券市場(chǎng)監(jiān)管提供了有力工具，2013年證監(jiān)會(huì)嚴(yán)查“老鼠倉(cāng)”的捕鼠行動(dòng)鎖定了2009年至今的滬深證券交易數(shù)據(jù)，查獲了一批基金從業(yè)人員違規(guī)設(shè)立老鼠倉(cāng)的事件。在大數(shù)據(jù)技術(shù)時(shí)代嚴(yán)格監(jiān)管給投資者留下深刻印象的同時(shí)，知情者的投機(jī)行為也將更加隱蔽，市場(chǎng)監(jiān)管的難度也會(huì)相應(yīng)的提高。本文通過(guò)文獻(xiàn)綜述角度研究追蹤知情者策略交易信息等問(wèn)題，以期在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下對(duì)知情者交易進(jìn)行更為有效地監(jiān)管。

一、知情者策略交易與信息泄露的相關(guān)理論演進(jìn)

2013年8月16日上證交易所光大證券的烏龍事件真實(shí)演示了巨額交易對(duì)市場(chǎng)的沖擊。當(dāng)時(shí)，光大證券自營(yíng)賬戶(hù)的套利系統(tǒng)出現(xiàn)技術(shù)問(wèn)題，大額買(mǎi)入多只權(quán)重股，導(dǎo)致上證綜指瞬間上漲5.96%，震驚了所有的市場(chǎng)參與者。大資金直接進(jìn)場(chǎng)交易會(huì)引發(fā)市場(chǎng)波動(dòng)，這是大資金知情者更愿意采取策略交易的原因。

(一)價(jià)格波動(dòng)與知情者交易行為

Hellwig(1980)討論了大資金交易的Schizophrenia現(xiàn)象，該現(xiàn)象被Kyle稱(chēng)之為大資金交易的“精神分裂”問(wèn)題，即理性預(yù)期下，大資金交易者以均衡價(jià)格作為給定的交易價(jià)格進(jìn)行交易，卻忽略了自身交易會(huì)引發(fā)價(jià)格波動(dòng)的問(wèn)題，使得用完全競(jìng)爭(zhēng)下的理性預(yù)期均衡模型解決基于私人信息的交易無(wú)法獲得令人滿(mǎn)意的結(jié)果。*Hellwig, M. F., 1980, On the aggregation of information in competitive markets, Journal of Economic Theory, Vol. 22, P477-498.Schizophrenia現(xiàn)象的存在表明市場(chǎng)波動(dòng)是揭示知情者行為的重要變量，也使得大資金知情者更愿意采取策略交易，減少對(duì)市場(chǎng)的影響，從而隱藏其交易行為。

Glosten等人(1985)研究了由做市商、知情者和流動(dòng)性交易者三類(lèi)投資者參與的市場(chǎng)。他們發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于公共信息和做市商觀(guān)察股價(jià)及成交量獲得的信息，股價(jià)序列是鞅，這意味著僅靠公共信息和觀(guān)察市場(chǎng)數(shù)據(jù)做市商無(wú)法獲得收益。*Glosten, L. R., and P. R. Milgrom, 1985, Bid, ask and transaction prices in a specialist market with heterogeneously informed traders, Journal of Financial Economic, 14 71-100.但股市中的知情者類(lèi)似于一個(gè)商品市場(chǎng)中的不完全競(jìng)爭(zhēng)者，微觀(guān)經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為不完全競(jìng)爭(zhēng)者可操縱交易使交易價(jià)格脫離均衡價(jià)格，知情者可由此獲得超額利潤(rùn)，因此眾多股市投資人熱衷于尋找知情者，希望能夠獲得超越公共信息的收益。

他們還發(fā)現(xiàn)，當(dāng)市場(chǎng)內(nèi)交易數(shù)量增加以致趨于無(wú)窮時(shí)，做市商基于自有信息的條件價(jià)值期望值將與交易者的條件價(jià)值期望值趨近，最終將趨于一致。該結(jié)論從理論上明確了像滬、深股市這樣具有大量投資者的市場(chǎng)中通過(guò)連續(xù)競(jìng)價(jià)交易規(guī)則可以發(fā)現(xiàn)即時(shí)均衡價(jià)格，由此推論，打破均衡的交易行為有可能源自?xún)?nèi)部信息，例如股票的內(nèi)在價(jià)值出現(xiàn)了變化并為知情者所獲悉，追蹤打破均衡的交易行為有助于發(fā)現(xiàn)知情者信息。

(二)泄露知情者信息的市場(chǎng)變量及變量間關(guān)系

知情者如果考慮到自身交易對(duì)價(jià)格變化的影響，可能通過(guò)選擇每筆交易的數(shù)量和交易強(qiáng)度以減小對(duì)市場(chǎng)的影響，隱藏交易行為，但仍有市場(chǎng)變量可以泄露部分知情者信息。Glosten等人認(rèn)為，買(mǎi)賣(mài)雙方的交易報(bào)價(jià)價(jià)差可以是一個(gè)信息變量，當(dāng)知情者的信息變好時(shí)，交易價(jià)差增大；當(dāng)知情者數(shù)量相對(duì)于不知情者數(shù)量增大時(shí)，交易價(jià)差變大；當(dāng)不知情者的供、需彈性增加時(shí)，交易價(jià)差變大。該結(jié)論揭示了交易價(jià)差變量的重要價(jià)值，觀(guān)察該變量有助于在市場(chǎng)中撲捉內(nèi)部信息，交易價(jià)差的差距反映了內(nèi)部信息的差距，在實(shí)施連續(xù)交易競(jìng)價(jià)制度的市場(chǎng)中，交易價(jià)差是盤(pán)中的買(mǎi)、賣(mài)報(bào)價(jià)，觀(guān)察市場(chǎng)交易報(bào)價(jià)可以獲得部分內(nèi)部信息。

歐陽(yáng)紅兵等人(2012)的研究也表明，交易中的限價(jià)指令簿包含豐富的信息，限價(jià)指令簿的離散度與市場(chǎng)波動(dòng)正相關(guān)，限價(jià)指令簿可以傳遞波動(dòng)信號(hào)，幫助投資者形成對(duì)未來(lái)波動(dòng)率的正確預(yù)期。[注]歐陽(yáng)紅兵、傅毅夫：《中國(guó)股市限價(jià)指令簿的流動(dòng)性提供研究》，《管理科學(xué)》2012年第4期。

股市中的價(jià)格變量也包含重要的內(nèi)部信息，單一變量和變量組合透露出不同的信息。S.J.Grossman 和J.E.Stiglitz(1980)的研究表明，單一價(jià)格僅能反映少部分信息，價(jià)格系列反映更多信息。當(dāng)知情者獲得利好信息時(shí)他們競(jìng)相購(gòu)買(mǎi)使價(jià)格上升，當(dāng)獲得利空信息時(shí)知情者競(jìng)相賣(mài)出使價(jià)格下降，于是價(jià)格體系使知情者的信息向不知情者傳播。他們假設(shè)，知情者可以觀(guān)察到風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)價(jià)值的期望值，不知情者只能觀(guān)察到股價(jià)，但不知情者具有理性預(yù)期能力，他們證明了存在一個(gè)由股價(jià)和知情者買(mǎi)入比例兩變量組成的均衡分布。這樣，不知情者可以根據(jù)理性預(yù)期，先假設(shè)市場(chǎng)中存在知情者，倒推出市場(chǎng)價(jià)格必然與知情者買(mǎi)入量存在某種序列均衡關(guān)系，然后不知情者可通過(guò)市場(chǎng)數(shù)據(jù)驗(yàn)證該信念是否正確，從而推斷市場(chǎng)是否有知情者在交易。但一般來(lái)說(shuō)，上述均衡不是唯一的，而是一個(gè)與價(jià)格有關(guān)的函數(shù)，表明價(jià)格序列比單一價(jià)格值表達(dá)更多信息，觀(guān)察股價(jià)序列可更有效地追蹤知情者。另外，股市包含的企業(yè)內(nèi)部信息也包括企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率問(wèn)題，因?yàn)槠髽I(yè)效率問(wèn)題的有效解決不僅要依賴(lài)于信息披露，還有賴(lài)于企業(yè)組織的網(wǎng)絡(luò)治理機(jī)制的有效構(gòu)建。[注]陳金龍、戴五七：《企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部資本市場(chǎng)低效配置問(wèn)題的網(wǎng)絡(luò)治理機(jī)制研究》，《華僑大學(xué)學(xué)報(bào)(哲社版)》2013年第1期。

研究市場(chǎng)變量之間的關(guān)系也有助于跟蹤知情者信息。K.Back(1992)在研究了只有一個(gè)知情者的Kyle經(jīng)典模型后發(fā)現(xiàn)，該模型描述的量、價(jià)關(guān)系中存在某個(gè)特定類(lèi)群，在該類(lèi)群中存在一個(gè)唯一的價(jià)格均衡原則。他的研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)價(jià)格過(guò)程滿(mǎn)足某種基于成交量及噪音交易量的價(jià)值分布函數(shù)形式時(shí)，如果同時(shí)知情者交易量滿(mǎn)足某個(gè)與時(shí)間及成交量、噪音交易量有關(guān)的特定函數(shù)關(guān)系，則存在價(jià)格和知情者交易量的均衡。[注]Back K., 1992, Insider trading in continuous time, The review of Financial Studies, Vol. 5, No. 3.該均衡的特征是價(jià)格和知情者交易量均與成交量有關(guān)，揭示出成交量的重要性。該結(jié)論的另一個(gè)重要含義是量?jī)r(jià)關(guān)系中隱藏著均衡價(jià)格，研究量?jī)r(jià)關(guān)系可以追蹤知情者，分享知情者的私人信息收益。

(三)知情者策略交易、股價(jià)趨勢(shì)與信息泄露

Kyle(1985)最先開(kāi)始用策略交易模型研究知情者如何利用信息優(yōu)勢(shì)獲利的問(wèn)題。[注]Kyle, A. 1985, Continuous auctions and insider trading. Econometrica, Vol.53.在對(duì)資金量沒(méi)有進(jìn)行限制的假設(shè)下，Kyle的大資金知情者推動(dòng)股價(jià)越來(lái)越趨近于股票內(nèi)在價(jià)值，并最終收斂至內(nèi)在價(jià)值，這一過(guò)程中股價(jià)波動(dòng)呈現(xiàn)出趨勢(shì)性。此后，由噪音交易主導(dǎo)的股價(jià)表現(xiàn)為鞅特征。股價(jià)序列會(huì)呈現(xiàn)出不同的階段性特征，從中泄露出知情者的部分交易信息。陳煒等人(2013)對(duì)深圳股市的研究也顯示，市場(chǎng)中的大資金投資者與中小投資者是異質(zhì)的，大資金和基金機(jī)構(gòu)投資者的交易行為與股價(jià)趨勢(shì)相一致，而中小投資者的交易行為與股價(jià)趨勢(shì)相反。[注]陳煒、袁子甲、何基報(bào)：《異質(zhì)投資者行為與價(jià)格形成機(jī)制研究》，《經(jīng)濟(jì)研究》2013第4期。

市場(chǎng)中除了Kyle假設(shè)的追求收益最大化的大資金知情者外，還有諸如基金經(jīng)理暗中操縱部分賬戶(hù)違法建立老鼠倉(cāng)式的知情者，該類(lèi)知情者具有較高的回避監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)，追求總效用最大化，至信息公開(kāi)時(shí)知情者總持倉(cāng)量對(duì)市場(chǎng)流動(dòng)性可能沒(méi)有明顯影響。如何追蹤這類(lèi)知情者的交易信息呢？

進(jìn)一步分析Kyle連續(xù)交易模型中隱含的另類(lèi)交易策略。按照Kaniel等人(2008)的研究結(jié)論，小量交易且不知情的個(gè)人投資者交易方向與收益變化方向是相反的，[注]Kaniel, R., G. Saar and S. Titman, 2008, Individual investor trading and stock returns, The Journal of Finance, Vol. LXIII, No. 1, February.但諸如老鼠倉(cāng)類(lèi)的知情者卻有一個(gè)無(wú)法回避的特征：其交易方向總是與某股價(jià)運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)一致，這個(gè)特征使得知情者即使采用小量交易也與不知情的小投資者不同，因此跟蹤股價(jià)趨勢(shì)有助于發(fā)現(xiàn)知情者部分交易信息。

Kyle(1989)還研究了不完全競(jìng)爭(zhēng)下知情者利用內(nèi)幕信息投機(jī)的問(wèn)題。知情者考慮到自身交易會(huì)對(duì)均衡價(jià)格產(chǎn)生影響因此采取策略交易，但給出私人信息在多個(gè)知情交易者中的分布后，Kyle發(fā)現(xiàn)價(jià)格透露的信息少于完全競(jìng)爭(zhēng)均衡的情形。知情者的策略是股價(jià)的線(xiàn)性函數(shù)，與股價(jià)保持相關(guān)性但又不完全一致，這樣只能觀(guān)察股價(jià)表現(xiàn)而無(wú)法準(zhǔn)確確定知情者行為，表明知情者可以采取策略交易隱藏交易行為而不會(huì)被市場(chǎng)完全發(fā)現(xiàn)。[注]Kyle, A. 1989, Informed speculation with imperfect competition. Review of Economic Studies, 56, 317-356.

Huddart(2001)等人基于Kyle(1985)不連續(xù)時(shí)間下的交易模型，研究了在多期理性預(yù)期框架下知情者的均衡交易策略問(wèn)題。[注]Huddart, S., J. S. Hughes and C. B. Levine, 2001, Public disclosure and dissimulation of insider trades, Econometrica, Vol. 69, No. 3, 665-681.該均衡意味著知情者可以通過(guò)控制每期的交易量實(shí)現(xiàn)最優(yōu)策略，而知情者的最優(yōu)策略交易量又與當(dāng)期的噪音交易量有關(guān)，該噪音交易量是滿(mǎn)足正態(tài)分布的隨機(jī)變量。進(jìn)一步分析Huddart的結(jié)論可以發(fā)現(xiàn)，知情者的最優(yōu)策略只有理論意義，實(shí)際上是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的，知情者實(shí)際上只能以噪音交易量的期望值為目標(biāo)確定自己的買(mǎi)入量。但在每一個(gè)周期內(nèi)，知情者采取讓自身交易波動(dòng)同噪音交易波動(dòng)混雜的策略隱藏交易行為，噪音交易的波動(dòng)性構(gòu)成了知情者實(shí)現(xiàn)最優(yōu)交易量的障礙，同時(shí)也保護(hù)了知情者信息不會(huì)完全泄露，從而平衡了知情者當(dāng)期收益與未來(lái)收益之間因信息泄露而形成的波動(dòng)。

(四)知情者不同交易策略的本質(zhì)特征

股市中的知情者如果資金量不大，可能愿意通過(guò)一次性的市場(chǎng)交易將私人信息包含的潛在價(jià)值全部轉(zhuǎn)化為未來(lái)收益，資金量比較大的知情者一般會(huì)采取更為隱蔽的策略，逐步將私人信息價(jià)值轉(zhuǎn)化為未來(lái)收益，承擔(dān)了時(shí)間風(fēng)險(xiǎn)但減少了信息泄露帶來(lái)的損失。不同知情者的策略行為之間是否存在某種聯(lián)系呢？

K.Back與S.Baruch(2004)研究了知情者策略交易的兩個(gè)經(jīng)典模型：Kyle(1985)連續(xù)交易均衡模型和Glosten-Milgrom(1985)模型之間的關(guān)系。K.Back研究了當(dāng)Glosten模型中的知情者也開(kāi)始最優(yōu)化他的交易時(shí)間時(shí)會(huì)采取怎樣的策略并與Kyle模型進(jìn)行比較。[注]Back, K. and S. Baruch, 2004, Information in securities markets: Kyle meets Glosten and Milgrom. Econometrica, Vol.72, No.2(March), 433-465.

Kyle模型中的知情者交易是內(nèi)生的，他會(huì)選擇最優(yōu)交易行為，基于私人信息逐步進(jìn)行交易，避免自身交易對(duì)股市造成明顯影響，絕不會(huì)只要可能就將交易推至最大程度。但Glosten-Milgrom模型中知情者的交易機(jī)制是外生的，一旦被機(jī)制選中開(kāi)始交易，知情者將盡其所能參與交易，不再考慮其它交易機(jī)會(huì)。

在Glosten-Milgrom模型中，不知情交易者的存在為市場(chǎng)提供了流動(dòng)性，也使得做市商不能區(qū)分交易來(lái)自知情者還是噪音交易者而只能測(cè)定兩類(lèi)交易者的概率分布，知情者由此隱藏交易行為。相對(duì)于Glosten-Milgrom原文中的模型，K.Back等略作改變，將知情者交易進(jìn)行了內(nèi)生化處理，讓知情者的預(yù)期收益與其策略交易量直接相關(guān)。在允許知情者優(yōu)化交易時(shí)間后，作者通過(guò)數(shù)值擬合發(fā)現(xiàn)，當(dāng)Glosten-Milgrom模型中每個(gè)噪音交易者的交易規(guī)模越來(lái)越小和到達(dá)頻率越來(lái)越高時(shí)，知情者的離散交易趨于連續(xù)，Glosten-Milgrom均衡趨向Kyle連續(xù)交易均衡。

至此我們可以看到，K.Back等所揭示的知情者不同策略交易的本質(zhì)，知情者根據(jù)噪音交易者的特點(diǎn)采取相應(yīng)的交易策略，將自身交易隱藏在噪音交易者之中。因?yàn)榘凑誈losten-Milgrom的結(jié)論，股價(jià)是鞅，當(dāng)噪音交易者的交易規(guī)模越來(lái)越小和交易頻率越來(lái)越高時(shí)，如果知情者不改變策略，知情者異于噪音者的交易行為即刻就會(huì)被做市商發(fā)現(xiàn)，做市商會(huì)提高賣(mài)出或降低買(mǎi)入價(jià)格，知情者的信息不再能轉(zhuǎn)化成未來(lái)收益。Kyle模型和Glosten-Milgrom模型中的噪音交易者特點(diǎn)有所不同，兩個(gè)模型中知情者觀(guān)察到的市場(chǎng)波動(dòng)也有所不同，導(dǎo)致最初兩類(lèi)知情者的策略是不同的，當(dāng)兩個(gè)模型中的噪音交易者行為趨于一致時(shí)，兩個(gè)模型的均衡也趨于一致。其本質(zhì)源于知情者既要避免自身交易對(duì)股價(jià)的沖擊又要追求收益最大化，因此內(nèi)生化的知情者策略要跟隨噪音交易的變化進(jìn)行調(diào)整，有怎樣的市場(chǎng)特征就有隨之而來(lái)的知情者策略。

二、用技術(shù)分析方法追蹤知情者信息

綜前所述，追蹤股價(jià)趨勢(shì)有助于發(fā)現(xiàn)知情者信息，如何盡早發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)？在此，有著悠久歷史的股市技術(shù)分析或許能發(fā)揮它的用武之地。

(一)技術(shù)分析的有效性

技術(shù)分析理論認(rèn)為，股價(jià)走勢(shì)反映了所有市場(chǎng)信息，其中包括知情者參與市場(chǎng)交易所透露的信息。按照奧哈拉的觀(guān)點(diǎn)，交易商會(huì)從單一價(jià)格中得到部分信息，如果他們觀(guān)察了一系列價(jià)格，交易商就可以獲取更多次觀(guān)察所傳遞的增量信息。[注]奧哈拉：《市場(chǎng)的微觀(guān)結(jié)構(gòu)理論》，楊之曙/譯，中國(guó)人民大學(xué)出版社2007年4月版，第122頁(yè)。如前文分析，大資金知情者策略交易需要較長(zhǎng)時(shí)間周期才能結(jié)束，這種持續(xù)交易會(huì)推動(dòng)股價(jià)形成趨勢(shì)，技術(shù)分析有助于發(fā)現(xiàn)這種趨勢(shì)。

但是，研究者對(duì)股市技術(shù)分析的價(jià)值也存在分歧，如法瑪(1970)認(rèn)為，沒(méi)有證據(jù)證明股市價(jià)格可以預(yù)測(cè)，并由此認(rèn)為技術(shù)分析沒(méi)有根據(jù)。但更多后來(lái)的研究開(kāi)始質(zhì)疑法瑪?shù)热说慕Y(jié)論，如Brock等人(1992)發(fā)現(xiàn)幾個(gè)廣泛應(yīng)用的技術(shù)分析規(guī)則可預(yù)期道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)。這些研究又被Sullivan等人所確認(rèn)，而且Jegadeesh等人(1995)發(fā)現(xiàn)，股票價(jià)格在六個(gè)月至一年周期上呈現(xiàn)短期動(dòng)量，而在更長(zhǎng)時(shí)期呈現(xiàn)均值回歸，該結(jié)論為設(shè)計(jì)用來(lái)探測(cè)趨勢(shì)的技術(shù)交易規(guī)則提供了支持，這些規(guī)則顯示出在外匯交易市場(chǎng)的獲利性。[注]Jegadeesh, N. and S. Titman, 1995, Overreaction, delayed reaction and contrarian profits, Review of Financial Studies, 8, 93-993.

Brown和Jennings(1989)認(rèn)為，技術(shù)分析是用過(guò)去的價(jià)格推斷私人信息，如果價(jià)格不能全部反映隱藏的信息且投資者可以理性推測(cè)價(jià)格和私人信號(hào)之間的關(guān)系，此時(shí)技術(shù)分析將顯示其價(jià)值。[注]Brown, D. P. and Jennings, R. H., 1989, On technical analysis, Review of Financial Studies, Vol. 2, 527-551.他們認(rèn)為，過(guò)去的價(jià)格水平可以使投資者獲得更多關(guān)于這個(gè)信號(hào)的更準(zhǔn)確的影響，隨機(jī)性的股價(jià)水平和內(nèi)部信息對(duì)收益的影響程度之間具有相關(guān)性，技術(shù)分析有助于了解這種相關(guān)性。

Treynor和Ferguson(1985)假設(shè)一個(gè)投資者知道某一特殊新聞對(duì)股價(jià)的外生影響，他們檢驗(yàn)了在估計(jì)新聞擴(kuò)散時(shí)間上過(guò)去價(jià)格是否有用的問(wèn)題。這個(gè)投資者用過(guò)去的股價(jià)去評(píng)估所接收信息早于市場(chǎng)的可能性。這項(xiàng)研究也展現(xiàn)了技術(shù)分析的有用性。而且，Chopra等人(1992)、D.Bondt等人(1985)的一系列相關(guān)研究也表明，從過(guò)去的股票回報(bào)中可以獲得對(duì)股權(quán)收益的預(yù)期。這意味著，基于歷史數(shù)據(jù)的技術(shù)分析有助于預(yù)期未來(lái)收益。

Blume等人(1994)在研究了股市中交易量所傳遞的信息及其在技術(shù)分析中的應(yīng)用后認(rèn)為，即時(shí)的市場(chǎng)統(tǒng)計(jì)量只反映了部分信息而不是全部，經(jīng)濟(jì)的不確定性不會(huì)在一個(gè)周期內(nèi)解決，接下來(lái)的周期中市場(chǎng)統(tǒng)計(jì)量會(huì)提供單一周期內(nèi)無(wú)法看到的信息，研究歷史數(shù)據(jù)的技術(shù)分析能傳遞出更多有效信息。他們還發(fā)現(xiàn)，交易量在揭示內(nèi)部信息方面扮演著重要角色，很多模型認(rèn)為價(jià)格代表了交易者的平均私人信息，但他們認(rèn)為交易量不是正態(tài)分布，如果交易者以交易量為條件，他們可以在獲得成交價(jià)中隱含的信息時(shí)再獲得從交易量中暗含的信息，成交量起到了比簡(jiǎn)單地刻畫(huà)一個(gè)交易過(guò)程更重要的作用。[注]Blume, L., D. Easley and M. O’Hara, 1994，Market statistics and technical analysis: the role of volume. The Journal of Finance, Vol. XLIX, No. 1, March.張永冀等人(2013)以2001-2011年的上證指數(shù)為樣本，研究歷史價(jià)量關(guān)系信息在股市價(jià)格發(fā)現(xiàn)中的作用，研究顯示，交易量信息在中國(guó)股市的價(jià)格發(fā)現(xiàn)中比歷史價(jià)格信息更有效。[注]張永冀等：《歷史價(jià)量信息在價(jià)格發(fā)現(xiàn)中更有效嗎——基于中國(guó)證券市場(chǎng)的數(shù)據(jù)分析》，《中國(guó)管理科學(xué)》2013年第21期。在實(shí)際交易中，技術(shù)分析專(zhuān)家也強(qiáng)調(diào)價(jià)量配合，沒(méi)有成交量配合的股價(jià)形態(tài)一般不會(huì)形成趨勢(shì)，追蹤股價(jià)運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)，需要關(guān)注價(jià)量關(guān)系。

(二)通過(guò)價(jià)格圖形跟蹤趨勢(shì)

價(jià)格圖形是一種特殊的價(jià)格序列，它一是反映了價(jià)格序列所包含的信息，二是傳遞出特殊形態(tài)所反映的特定的股市信息，對(duì)收益的影響不同于一個(gè)單純的隨機(jī)價(jià)格序列。已有的研究已經(jīng)觀(guān)測(cè)到了這些動(dòng)量和回歸圖形，如Barberis等(1998)的研究，這一研究暗示投資者應(yīng)用跟隨趨勢(shì)變化的交易規(guī)則可以從脫離理性的市場(chǎng)行為中獲利。

Chang和Osler(1999)測(cè)試了在外匯交易市場(chǎng)應(yīng)用“頭肩形”預(yù)測(cè)趨勢(shì)變化帶來(lái)的收益能力，他們發(fā)現(xiàn)了某些貨幣獲得超額收益的證據(jù)，但不是所有貨幣。Lo等(2000)以kernel回歸為基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)出了一種圖形測(cè)試算法，他們用這種方法識(shí)別了包括頭肩頂和底、拓展頂和底、三角頂和底、直角頂和底、雙重頂和底等十種典型的技術(shù)分析圖形，測(cè)試了美國(guó)紐約證券交易所和納斯達(dá)克股票報(bào)價(jià)系統(tǒng)的全部股票，時(shí)間周期涵蓋1962-1996年。他們發(fā)現(xiàn)在這過(guò)去的31年的樣本周期內(nèi)，上述幾種技術(shù)指標(biāo)確實(shí)提供了增量信息并具有某些實(shí)用價(jià)值，而且在考察的絕大多數(shù)圖形中都包含著潛在的有用信息的統(tǒng)計(jì)證據(jù)。

(三)用技術(shù)分析指標(biāo)跟蹤知情者

技術(shù)分析指標(biāo)是通過(guò)設(shè)計(jì)多種技術(shù)指標(biāo)和相關(guān)交易規(guī)則用以預(yù)測(cè)收益，近年來(lái)在國(guó)內(nèi)興起的量化投資策略就是按照各類(lèi)技術(shù)指標(biāo)發(fā)出的信號(hào)以及交易規(guī)則進(jìn)行交易。研究者先從理論上確認(rèn)某些技術(shù)指標(biāo)對(duì)收益具有預(yù)測(cè)作用，然后通過(guò)這些技術(shù)指標(biāo)預(yù)測(cè)信息跟蹤知情者。

Zhu和Zhou 等人(2007)從理論上分析了投資過(guò)程中應(yīng)用移動(dòng)平均線(xiàn)交易規(guī)則對(duì)收益的影響。他們通過(guò)引入效用函數(shù)，并將投資分成兩部分，一部分以財(cái)富的一個(gè)固定比例進(jìn)行投資，另一部分以簡(jiǎn)單移動(dòng)均線(xiàn)技術(shù)給出的信號(hào)為權(quán)重構(gòu)建依賴(lài)技術(shù)分析的投資比例。研究顯示，結(jié)合固定投資策略和移動(dòng)平均線(xiàn)策略的資產(chǎn)配置方式其收益優(yōu)于僅僅依賴(lài)于學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)的方式。[注]Zhu Y, Zhou G.,2007, Technical analysis and theory of finance//EFA 2007 Ljubljana Meetings Paper.

Wong, Manzur和Chew(2003)基于新加坡股市數(shù)據(jù)研究了技術(shù)分析中的指標(biāo)可能帶來(lái)的回報(bào)。技術(shù)分析指標(biāo)主要有兩大類(lèi)：一類(lèi)是跟蹤趨勢(shì)的，比如移動(dòng)平均線(xiàn)指標(biāo)(MA)；另一類(lèi)是反趨勢(shì)的，比如相對(duì)強(qiáng)度指標(biāo)(RSI)。技術(shù)分析的作用主要在于追隨買(mǎi)賣(mài)信號(hào)能獲得怎樣的收益。他們研究了移動(dòng)平均線(xiàn)和相對(duì)強(qiáng)度指標(biāo)兩類(lèi)技術(shù)分析指標(biāo)的表現(xiàn)。結(jié)果顯示，在不考慮股市交易成本的情況下，按照均線(xiàn)系統(tǒng)的買(mǎi)入信號(hào)進(jìn)行交易可以獲得明顯為正的日回報(bào)均值，而根據(jù)賣(mài)出信號(hào)則獲得明顯的負(fù)收益均值。他們因此認(rèn)為，技術(shù)分析指標(biāo)是非常有用的，在股市交易中應(yīng)用技術(shù)分析指標(biāo)可獲得實(shí)質(zhì)性的利潤(rùn)。[注]Wong W K, Manzur M, Chew B K. 2003, How rewarding is technical analysis? Evidence from Singapore stock market. Applied Financial Economics, 13(7): 543-551.

Mills(1997)基于倫敦交易市場(chǎng)FT30指數(shù)調(diào)研簡(jiǎn)單技術(shù)交易規(guī)則預(yù)測(cè)能力的研究顯示，對(duì)于大部分樣本周期而言，遵循技術(shù)交易規(guī)則的收益大于買(mǎi)入并持有策略，但至上世紀(jì)80代中期后，買(mǎi)入并持有策略占據(jù)了優(yōu)勢(shì)地位。他在比較了1935-1994年之間共四個(gè)各20年的周期內(nèi)日回報(bào)統(tǒng)計(jì)量后得出的結(jié)論是，交易規(guī)則只有在市場(chǎng)是低效率的周期內(nèi)才表現(xiàn)出對(duì)股價(jià)較好的預(yù)測(cè)性。這是一個(gè)重要發(fā)現(xiàn)，即非線(xiàn)性的存在是交易規(guī)則獲得潛在預(yù)期能力的必要條件。

Han, Yang和Zhou(2013)等人研究了將技術(shù)分析的移動(dòng)平均指標(biāo)策略應(yīng)用于構(gòu)建投資組合，并以波動(dòng)性分類(lèi)，發(fā)現(xiàn)能夠產(chǎn)生大大優(yōu)于買(mǎi)入并持有策略的時(shí)變性組合，尤其是對(duì)于高波動(dòng)性的組合，收益高于以動(dòng)量組合策略構(gòu)建的組合。[注]Han Y, Yang K, Zhou G.,2013, A new anomaly: The cross-sectional profitability of technical analysis. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 48(05): 1433-1461.與動(dòng)量策略類(lèi)似，基于平均線(xiàn)指標(biāo)的移動(dòng)平均策略也是追隨趨勢(shì)型的，知情者交易也總是順應(yīng)趨勢(shì)的。這些研究結(jié)論暗示，可以通過(guò)移動(dòng)平均策略追蹤知情者交易行為。

B.Podobnik,D.Horvatic,A.M.Petersen等(2009)研究了價(jià)格增長(zhǎng)率與成交量變化率之間的關(guān)系，應(yīng)用1959-2009年59年間的標(biāo)普500指數(shù)的日數(shù)據(jù)，定義價(jià)格增長(zhǎng)率為相鄰的標(biāo)普500指數(shù)日收盤(pán)股價(jià)之比的對(duì)數(shù)值，并類(lèi)似定義成交量變化率，他們?cè)谶@兩組增長(zhǎng)率之間發(fā)現(xiàn)了交叉相關(guān)的平方定律和立方定律，但兩組增長(zhǎng)率之間沒(méi)有直接發(fā)現(xiàn)交叉相關(guān)性。[注]Podobnik, B., D. Horvatic, A. M. Petersen, 2009, Cross-correlations between volume change and price change. Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(52): 22079-22084.將這種復(fù)雜關(guān)系表述成用技術(shù)分析尋找知情者的簡(jiǎn)單邏輯，可以表達(dá)為用理論和實(shí)證方法對(duì)市場(chǎng)變量間的復(fù)雜關(guān)系予以認(rèn)識(shí)、驗(yàn)證，并與某個(gè)現(xiàn)實(shí)時(shí)期的市場(chǎng)變量波動(dòng)情況相比較，從中檢驗(yàn)是否存在知情者交易行為。

三、知情者策略交易研究方法的演進(jìn)

研究知情者交易的理論方法，從早期的理性預(yù)期逐漸發(fā)展出各種復(fù)雜策略博弈模型，理論模型的發(fā)展主要集中在對(duì)知情者隱藏交易行為的刻畫(huà)方面，其中比較困難的是如何找出博弈關(guān)系下的最優(yōu)期望收益。例如，Kyle(1985)在從離散過(guò)程推導(dǎo)量?jī)r(jià)關(guān)系的連續(xù)模型時(shí)，應(yīng)用了Kalman線(xiàn)性濾波方法求解反映量?jī)r(jià)關(guān)系的λ系數(shù)。

在對(duì)知情者策略交易的進(jìn)一步研究中，K.Back等人(2004)發(fā)展了應(yīng)用非線(xiàn)性濾波法研究不完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)中非對(duì)稱(chēng)信息的理論。濾波方法的基本思想是在滿(mǎn)足某種最優(yōu)化準(zhǔn)則下從混雜進(jìn)噪音的信號(hào)中抽取出原來(lái)的信號(hào)。他們研究了在金融學(xué)領(lǐng)域，如何用濾波方法的思路從一個(gè)可觀(guān)察的股市過(guò)程估計(jì)另一個(gè)不可直接觀(guān)察過(guò)程的方法。例如，從做市商觀(guān)察到的交易過(guò)程入手，通過(guò)由做市商觀(guān)察到的市場(chǎng)真實(shí)交易量與做市商預(yù)測(cè)的知情者交易量之差構(gòu)成的信息過(guò)程，去獲知不可直接觀(guān)察的知情者交易過(guò)程，他們給出了新的研究思路。[注]Back,K.,Incompleteandasymmetricinformationinassetpricingtheory//Stochasticmethodsinfinance.SpringerBerlinHeidelberg,2004:1-25.

在研究技術(shù)分析的方法上，引進(jìn)Kernel非參數(shù)方法進(jìn)行曲線(xiàn)擬合是一個(gè)有意義的探索。研究者用Kernel非參數(shù)方法平滑價(jià)格序列，為通過(guò)數(shù)值計(jì)算實(shí)現(xiàn)信號(hào)提取任務(wù)提供一種可信的模擬。應(yīng)用Kernel非參數(shù)方法時(shí)，形態(tài)的確認(rèn)是難點(diǎn)，非參數(shù)擬合過(guò)程中需要辨認(rèn)和追隨形態(tài)出現(xiàn)的信號(hào)，有時(shí)這個(gè)信號(hào)只是一個(gè)隨機(jī)波動(dòng)，Lo等人的方法是先確認(rèn)形態(tài)關(guān)鍵參數(shù)，獲得形態(tài)是否出現(xiàn)的判斷，再通過(guò)理論和實(shí)際擬合試驗(yàn)相結(jié)合的方法給出Kernel擬合的帶寬，然后給出最佳擬合極值點(diǎn)以確認(rèn)形態(tài)。Chang 和Osler則用價(jià)格系列的極值點(diǎn)定義圖形，再通過(guò)計(jì)算機(jī)算法篩選所研究的形態(tài)。

四、結(jié)束語(yǔ)

在信息技術(shù)日新月異的大數(shù)據(jù)時(shí)代，證券監(jiān)管手段在不斷完善的同時(shí)，知情者的交易行為也更加隱藏，監(jiān)管者與被監(jiān)管者的博弈也更加復(fù)雜化。本研究發(fā)現(xiàn)，Kyle經(jīng)典模型中隱含著兩條關(guān)于知情者交易的重要信息，一是隨著交易時(shí)間的持續(xù)大資金知情者的交易行為會(huì)推動(dòng)股價(jià)形成趨勢(shì)，二是具有較高監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)的知情者可以采取讓交易量變化僅取決于股價(jià)波動(dòng)的策略，類(lèi)似于小投資者。但不同策略的知情者都有一個(gè)共同特征，即其交易方向總是與股價(jià)運(yùn)動(dòng)方向相一致。因此，在大數(shù)據(jù)時(shí)代監(jiān)管者可以據(jù)此更多、更及時(shí)地發(fā)現(xiàn)知情者信息。已有的理論研究揭示了知情者交易與市場(chǎng)變量間的復(fù)雜關(guān)系，也證實(shí)了技術(shù)分析追蹤趨勢(shì)的有效性，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)同時(shí)跟蹤眾多的市場(chǎng)變量并及時(shí)關(guān)注變量間的復(fù)雜關(guān)系，再通過(guò)技術(shù)分析手段盡早發(fā)現(xiàn)并從多個(gè)層面驗(yàn)證趨勢(shì)，可以獲得更多知情者信息，提升監(jiān)管效率。