第254章 我们的买入，引发了别人的跟风

2015年3月初的一个早晨，默石资本的晨会刚结束，林枫就匆匆走进陈默的办公室，手里拿着一台笔记本电脑。

“有件事需要你看看。”林枫把电脑放在桌上，屏幕上是默石Alpha系统的交易监控界面。

陈默凑过去。界面上显示的是一只代码为300XXX的创业板股票，名字叫“新源技术”，主营是锂电池隔膜材料。这家公司市值不大，大约四十亿，过去三年业绩增长稳定，ROE一直在15%以上，现金流健康。系统的基本面因子评分是82分，在创业板里排名前10%。

两周前，系统发出了买入信号。ACC审核后，批准了建仓计划——在两周内，累计买入不超过总股本的1%，平均成本控制在28元以下。

陈默记得这个决策。当时周锐还质疑过：“这只股票没什么题材，市场关注度很低，成交量也小。我们买进去，会不会出不来的？”

林枫的回答是：“正因为关注度低，才有价值洼地。我们的持仓比例控制在1%以内，流动性风险可控。”

ACC最终以四比一通过了建仓计划。周锐投了反对票。

现在，林枫指着屏幕上的K线图：“我们是从2月16日开始建仓的。当时的股价是27.5元，日均成交量大概在2000万左右。我们的交易算法每天买入大约100万到150万，占当天成交量的5%-8%。按计划，这个节奏不会对市场造成明显冲击。”

他切换到另一张图。这是一张价格走势图，上面标注了两个阶段。

“但是，从2月25日开始，情况变了。股价开始加速上涨，成交量也急剧放大。2月25日当天，新源技术涨了4.5%，成交量冲到5000万。26日，再涨3.2%，成交量6000万。27日，涨5.8%，成交量突破一个亿。”

陈默看着那张图，眉头皱起来：“有人在跟风？”

“不只是跟风。”林枫切换到第三张图，这是一张“龙虎榜”数据的分析图——所谓龙虎榜，是交易所每日公布的涨跌幅异常股票的买卖前五名席位。

“你看，2月25日到27日这三天，新源技术连续上了龙虎榜。买入席位里，除了我们（用的是机构专用席位），还有两家江浙的游资营业部，一家上海的私募，以及一个深股通席位。这些席位，以前从来没有出现在新源技术的交易记录里。”

“也就是说，”陈默说，“我们的买入，被其他人发现了。”

“对。”林枫点头，“而且不只是人。我怀疑，有量化策略也在跟进。”

他调出一张日内分时图。图上显示，在2月26日下午两点左右，新源技术的股价在五分钟内从29.8元拉到30.5元，涨幅超过2%。而在这五分钟里，默石的算法只买入了不到50万元。

“这个拉升，不是我们干的。”林枫说，“我回溯了那五分钟的逐笔成交数据，发现买单非常分散，每笔只有几百股到几千股，但频率极高，几乎是每秒都有。这种交易模式，很像某些高频或者中频的量化策略——它们可能在监控‘机构席位买入’这个信号，然后自动跟随。”

陈默盯着那张图，沉默了很久。

他想起了索罗斯的“反身性理论”——参与者的认知会影响市场，而市场的变化又会反过来影响参与者的认知。以前他觉得这是哲学，是宏观对冲基金经理才需要关心的东西。现在，它在自己的交易里，以一种具体而微的方式，真实地发生了。

“林枫，”陈默说，“你觉得，如果没有我们的买入，新源技术的股价会在两周内涨30%吗？”

林枫想了想：“不会。这家公司的基本面确实不错，但它缺乏题材，关注度低。在正常市况下，它的股价应该是在25到30之间窄幅波动，等待业绩释放或者行业催化剂。我们的买入，打破了这种平衡。”

“也就是说，我们成了那个‘催化剂’？”

“可以这么说。”林枫推了推眼镜，“但不是主动的。我们只是按系统信号买入，没想到会被别人注意到。而现在，因为被注意到了，股价涨得比我们预期的快得多，反过来又强化了系统对这只股票的判断——系统看到股价上涨、成交量放大、市场关注度提升，会认为这只股票的动量因子在增强，可能会发出加仓的信号。”

“这是一个循环。”陈默说。

“对。一个正反馈循环。我们的买入→股价涨→被其他人发现→更多人买入→股价更涨→系统认为趋势确立→我们可能加仓→股价继续涨……”

“然后呢？”

“然后，当所有人都买够了，或者当某个外部因素发生变化，这个循环就会逆转。一旦逆转，就是负反馈——有人开始卖出→股价跌→触发更多人的止损→股价更跌→我们的系统可能发出卖出信号→我们卖出→股价继续跌……”

陈默靠在椅背上，闭上眼睛。

他想起2007年，那些被“合资传闻”推上高位的股票。一开始可能只是一个小消息，然后有人跟进，然后更多人跟进，最后所有人都在买。没有人知道那个小消息是真是假，但所有人都相信，因为股价在涨。股价在涨，就是最好的消息。

然后，当消息被证伪，或者当大资金开始出货，一切就反过来了。股价在跌，就是最坏的消息。

他睁开眼睛：“开个会。叫上沈清如和周锐。”

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会议室里，林枫把刚才的分析又讲了一遍。

沈清如听完，沉思了一会儿：“这其实就是索罗斯说的‘反身性’。在《金融炼金术》里，他讲过很多类似的案例。但那些案例都是宏观层面的——汇率、股指、大宗商品。没想到，在A股的一只冷门股上，也能看到这种现象。”

“因为市场结构变了。”周锐接过话，“以前，A股是散户主导，信息传播慢，资金进出慢。一个机构买入一只冷门股，可能几个月都不会被人发现。但现在，有龙虎榜，有Level-2数据，有各种数据终端，还有量化策略在实时监控。我们的每一个动作，都可能被无数双眼睛盯着。”

“而且，”林枫补充，“量化策略的普及，放大了这种效应。人的反应是慢的，看到一个股票涨了，可能要犹豫几天才决定是否跟进。但量化策略是毫秒级的。它们可以在我们买入后的几秒钟内，就自动跟随。这让正反馈循环的速度大大加快了。”

陈默看着白板上林枫画的“反身性循环图”，那上面的箭头一个连一个，形成一个闭环。

“所以，问题来了。”他说，“我们现在应该怎么办？”

会议室安静了几秒。

周锐第一个开口：“我觉得，我们应该加仓。”

“为什么？”

“因为趋势已经形成了。不管这个趋势是怎么启动的，现在它就是趋势。新源技术的基本面没问题，估值也不算离谱，加上现在有资金关注、有动量效应，为什么不顺势加仓？我们可以把仓位从1%提高到2%甚至3%，只要控制好风险就行。”

林枫摇头：“我不同意。如果我们加仓，就等于在强化这个正反馈循环。我们自己的买入行为，正在制造我们系统认为的‘机会’。这不是客观的α，这是我们自己创造的β。”

“有什么区别吗？”周锐说，“赚钱就行。”

“区别在于，我们自己创造的β，也会自己毁灭。”林枫说，“现在股价上涨是因为资金涌入，不是因为基本面改善。当资金停止涌入的那一天，股价就会跌回来。如果我们在这个过程里加了仓，等潮水退去，我们就是裸泳的那个人。”

周锐还要反驳，陈默举手制止了他。

“清如，你怎么看？”

沈清如放下手里的笔记本：“我同意林枫的判断。不应该加仓。”

“理由？”

“三个。第一，从合规角度，如果我们明知自己的买入行为在影响市场，还继续加仓，就有操纵市场的嫌疑。虽然我们不是故意的，但客观上，我们成了这轮上涨的推手之一。继续加仓，就是主动强化这种影响。这在法律上是有风险的。”

“第二，从风险角度，周锐说得对，现在是趋势。但问题是，这个趋势的基础太脆弱了。它不是建立在业绩或者行业逻辑上，而是建立在我们自己的买入被其他人跟风这个偶然事件上。这种趋势，随时可能因为跟风盘的撤离而逆转。”

“第三，从策略角度，如果我们的系统因为股价上涨而发出加仓信号，而这个上涨又是我们自己引起的，那这个信号就是有偏差的。我们需要对系统进行调整，把‘自身行为的影响’从信号里剥离出去。”

陈默听完，点了点头。

“林枫，你刚才说，这个正反馈循环如果逆转，会很危险。你觉得，逆转的条件是什么？”

林枫在白板上写了几条：

1.

我们开始卖出——但如果我们继续持有，这个不会发生

2.

跟风盘开始获利了结——这个取决于他们的成本和对后市的判断

3.

基本面出问题——目前看没有

4.

大盘转向——这是最大的风险

“现在大盘在3400点，”林枫说，“虽然还在涨，但估值已经不便宜了。如果大盘回调，这些跟风盘会跑得比谁都快。到时候，新源技术可能跌得比大盘还狠。”

陈默站起来，走到白板前。他看着那个“反身性循环图”，拿起一支红笔，在最外面画了一个大圈，写上两个字：大盘。

“这才是最大的变量。”他说。

他转过身，面对会议室里的人。

“我的决定是：不加仓。按照原计划，完成1%的建仓后，就停止买入。然后，我们观察。”

“不卖？”周锐问。

“不卖。基本面没变，系统也没发出卖出信号。我们不能因为股价涨了就卖，那是‘恐高’，和因为股价跌了就卖一样，都是情绪驱动。”

“但是，”他补充，“我们要开始研究这个问题。林枫，你牵头，成立一个小组，研究‘大资金执行的市场冲击’和‘策略的自身行为反馈’。我们要搞清楚，当我们的交易规模大到一定程度时，怎么才能不影响市场，或者在影响了市场之后，怎么辨别哪些信号是真实的，哪些是我们自己制造出来的。”

林枫点头：“好。我本来就想做这个研究。”

陈默看向沈清如：“你那边，研究一下‘反身性’在A股市场的具体表现形式。看看历史上那些被资金推动的暴涨暴跌，有没有什么规律可循。”

沈清如在本子上记下来。

“周锐，”陈默转向他，“我知道你不同意我的决定。但在这个问题上，我们需要统一意见。你负责监控新源技术的盘面，特别是那些跟风盘的资金动向。如果发现他们有出逃的迹象，第一时间报告。”

周锐沉默了两秒，然后点头：“行。我不同意，但我会执行。”

“这就够了。”陈默说。

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接下来的两周，新源技术的股价继续上涨。

从3月初的30元，涨到3月中旬的35元，到3月底，已经突破了40元。

一个月，涨了将近50%。

而默石的建仓成本在28元左右，浮盈超过40%。

公司内部，不是没有人眼红。周锐在周会上说：“我们当初如果加仓到2%，现在收益就翻倍了。”

陈默没接这个话。

林枫的研究小组在紧张地工作。他们调取了新源技术过去两个月的所有交易数据，用模型模拟了默石的买入行为对股价的冲击。

结论很有意思。

“根据我们的模型，”林枫在ACC会议上报告，“如果没有我们的买入，新源技术在2月中旬到3月底的正常价格应该在29到32元之间。实际价格最高到了43元，也就是说，有11元左右的涨幅是我们和其他跟风盘一起推上去的。”

“其中，我们直接贡献的涨幅大约在3到4元。剩下的7到8元，是跟风盘推上去的。而这些跟风盘，很大程度上是因为发现了我们的买入才进来的。”

“所以，”陈默说，“我们花了不到两千万的买入，撬动了至少两个亿的跟风资金。”

“对。这就是杠杆效应。”林枫说，“在微观层面，大资金的买入行为，可以像杠杆一样，撬动更多的市场资金。”

“但这也是风险。”沈清如说，“如果我们开始卖出，会不会也有同样的杠杆效应？”

林枫点头：“会的。而且可能更剧烈。因为跟风盘的成本不同——最早跟风的，成本可能在30元左右，浮盈已经超过30%。晚跟风的，成本在35到40元，浮盈较少。如果股价开始下跌，最早跟风的人可能会获利了结，这会引发连锁反应。而且，量化策略的止损机制是自动的，一旦触发，会不计成本地卖出。”

“所以，”陈默说，“我们现在骑虎难下？”

“可以这么说。”林枫说，“卖也不是，不卖也不是。卖，可能引发踩踏；不卖，就得承受未来可能的大幅回撤。”

会议室又安静了。

陈默看着窗外。3月的深圳，木棉花开得正盛，红艳艳的花朵挂在光秃秃的枝干上，像一团团火焰。

“我有一个想法。”他转过身，“我们不主动卖出，但也不被动持有。我们设定一个动态的止盈策略。”

“怎么说？”周锐问。

“林枫，你们研究一下，根据跟风盘的成本分布和量化策略的止损位，测算出几个关键的价格点位。比如说，如果股价跌到多少，会触发第一批跟风盘的止盈？跌到多少，会触发量化策略的止损？跌到多少，会出现恐慌性抛售？”

“可以。这其实就是‘市场微观结构’分析。我们可以用订单簿数据、持仓分布数据，模拟出不同价格区间的卖压。”

“好。然后，我们在这个基础上，设定一个移动止盈线。比如说，股价从最高点回撤10%，我们就卖出一部分；回撤15%，再卖出一部分。这样，既能锁定利润，又不会因为一次性的大额卖出而引发市场崩盘。”

林枫想了想：“这个可行。而且我们可以用算法来执行，避免情绪干扰。”

“那就这么定了。”陈默说。

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4月初，新源技术的股价冲到了45元。

然后，开始横盘。

成交量在萎缩。龙虎榜上，那些游资席位开始出现在卖出榜上。林枫的模型发出预警：跟风盘开始悄悄撤离。

4月10日，新源技术发布一季度业绩预告，净利润同比增长35%，符合预期，没有惊喜。

股价小幅下跌，从45元跌到43元。

林枫的模型测算，43元附近，是第一批跟风盘的成本线（30-32元）之上30%左右。这个位置，获利盘有强烈的兑现冲动。

4月15日，股价跌破40元。

林枫向ACC报告：“模型显示，40元以下，会触发第二批跟风盘的止盈。这部分资金的成本在35元左右，浮盈还有15%。他们可能会选择锁定利润。”

陈默问：“我们的移动止盈线设在多少？”

“最高点是45元。按回撤10%计算，止盈线在40.5元。现在已经跌破了。”

“那就执行。卖出第一批。”

当天下午，林枫的算法卖出了新源技术持仓的三分之一。卖出通过算法拆单，分散在一整天的时间里，均价39.8元，没有对市场造成明显冲击。

4月20日，股价跌到36元。

第二批跟风盘开始涌出。成交量急剧放大，一天成交了2.5亿，是平时成交量的五倍。

林枫的模型显示，36元以下，会触发量化策略的止损。那些在40元以上追进去的量化策略，止损位可能设在买入价的10%-15%，也就是34-36元之间。

4月22日，股价跌到34.5元。

当天开盘后，林枫的算法卖出了第二批持仓。与此同时，市场上出现了大量的程序化卖单，几分钟内就把股价打到了33元。

陈默看着屏幕上的分时图，心跳加速。

他知道，那些量化策略的止损盘正在涌出。而他们，因为提前设定了止盈策略，已经卖出了三分之二的仓位。剩下的三分之一，成本在28元左右，即使跌回原点，也还有浮盈。

4月底，新源技术的股价稳定在32元左右。

默石剩余的持仓，浮盈还有15%。

而那些在40元以上追进去的散户和量化策略，大部分都亏了钱。龙虎榜上，那些曾经热闹的游资席位，已经不见了踪影。

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5月初的ACC会议上，林枫汇报了这次“反身性博弈”的复盘结果。

“最终，我们在新源技术上赚了大约25%。如果不做动态止盈，一直持有到现在，浮盈只有15%。如果我们在高点加仓，现在可能已经亏损了。”

周锐看着那份报告，沉默了很久。

“我当初错了。”他终于开口，“加仓的建议，是错误的。”

陈默摇摇头：“不是对错的问题。是认知的问题。我们都还在学习。这次的经验告诉我们，当我们的规模大到一定程度，我们就不再是市场的观察者了。我们是参与者。我们的行为，会改变市场。而改变了的市场，又会反过来影响我们的判断。”

他站起来，走到白板前，在“反身性循环图”旁边写了几个字：

认知的边界。

“以前，我觉得只要把系统做好，就能客观地认识市场。现在我知道，没有绝对的客观。我们观察市场的方式，本身就是市场的一部分。就像量子力学里的观察者效应——你观察什么，你就改变什么。”

他转过身，看着会议室里的每一个人。

“所以，我们要更谦卑。不要以为系统是万能的，不要以为数据是客观的。我们的每一个交易，都可能在市场上激起涟漪。这些涟漪，会扩散，会反射，会叠加，最后变成我们无法预测的波浪。”

“我们能做的，不是消除这种影响——那是做不到的。我们能做的，是意识到它的存在，然后在这种意识的基础上，做出更审慎的决策。”

林枫点头：“这也是为什么我们需要研究‘自身行为反馈’。这次的经验，应该被写进我们的系统设计原则里。以后，当系统发出信号时，我们要问自己一个问题：这个信号，是真实的市场机会，还是我们自己的行为制造出来的幻象？”

陈默看着窗外。木棉花已经开始凋谢，地上落满了红色的花瓣。

“这个世界，唯一不变的，就是变化本身。”他说，“市场在变，我们在变，市场对我们的认知也在变。我们能做的，就是不停地学习，不停地适应，不停地进化。”

他转过头，目光扫过林枫、沈清如、周锐。

“这就是我们存在的意义。不是赚多少钱，而是成为更好的自己。”

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那天晚上，陈默回到家，坐在书房里，翻开那本已经翻得破破烂烂的《金融炼金术》。

索罗斯在那本书的序言里写道：

“我之所以使用‘反身性’这个词，是为了描述一个双向反馈的过程：参与者的认知影响事件的进程，而事件的进程又影响参与者的认知。这种反馈回路，使得市场永远不可能达到均衡状态。它要么在远离均衡的路上，要么在回到均衡的路上。”

陈默在这段话下面画了一条线。

然后他合上书，关掉台灯。

窗外的深圳，灯火辉煌。无数个交易账户，无数个量化策略，无数个人的贪婪和恐惧，正在这个城市的某个角落里运行着。它们互相影响，互相反馈，编织出一张巨大的、看不见的网。

而默石资本，也是这张网上的一个节点。

不是最大的，不是最亮的，但可能是最清醒的之一。

陈默闭上眼睛。

明天，还有更多的“反身性”等着他们去面对。