RE:CZ

现在是 2026 年 2 月 10 日，下午。

今天向 Ryan 和 QY 分享了一下我的最新实验成果，本来还要叫上 Mage，但是 Mage 今天出门在外，没能参加，我也不想再单开一个会议了，留作下次有更多成果的时候再分享吧。

接下来，我设想了一下，三体动力学版本的信号门控机制，其中关键就在于对 $\delta$, $\mu$ 和 $\sigma$ 这三个核心的市场状态量的估计。假设我们有了这个估计，我们可以通过一个门控机制来决定在什么样的市场状态下押注动量策略，在什么样的市场状态下撤出动量策略。

以动量策略为例，在过冷期保持最小投入，在动量受益期加大投入，在动量受损期之前 (价值受益期、做市受益期和过热期) 撤出动量策略。

实际上，任何策略 X ( X = 动量、价值、做市 ) 均是如此：

1. 在过冷期，保持最小投入；
2. 在策略 X 受益期，加大投入；
3. 在策略 X 受损期之前(过热期或者其他策略受益期)，撤出策略 X。
4. 等待市场重新回归到过冷期或者策略 X 受益期，重复上述过程。

这就是一个通用的策略门控机制。

当然，前提是我们能准确地估计出市场状态量 $\delta$, $\mu$ 和 $\sigma$。这需要进一步的研究和实验。

对市场状态量的直觉理解

先来谈谈我对这三个市场状态量的直觉理解：

溢价 $\delta$ 的核心是心理锚定效应

溢价是当前价格和内在价值的偏离程度。其研究的核心在于内在价值的判定。而内在价值的判定应当从心理锚定效应入手。

成交量分布 (Volume Profile)：通过分析不同价格区间的成交量分布，可以推断出市场参与者的心理锚定点。成交密集的价格区间通常代表了市场参与者的共识价格，这些价格区间可以作为内在价值的参考点。

它喻示了一件事：买卖双方达成价格共识才能带来交易量，缺乏共识则会导致交易量萎缩。交易量越大，意味着买卖双方对该价格的认可度越高，心理锚定效应也就越强。想找到内在价值的锚点，就要找到成交量密集的价格区间。

多锚点体系

在绝大多数情况下，心理锚点可能不止一个，而是多个锚点共同作用的结果。每个心理锚点都可能对市场价格产生影响，形成一个复杂的心理锚定网络。这些锚点之间的相互作用可能会导致价格的波动和趋势的形成。

心理锚点的生命周期

心理锚点会在行情演化过程中产生和失效。例如，在历史新高 (ATH) 出现后，市场会在回调震荡后，形成一个新的心理锚点。例如，在市场快速突破之前一个锚点后，就意味着这个锚点已经失效了，已经无法令价值资本在此介入了，价值资本会使用更低的锚点来介入。

注：长周期均线，通常认为是长期的平均成本价，它是否能作为心理锚点效应的简化模型，还未可知。成本价与锚定价的相关性，与人们在成本价附近交易活跃的现象有一定联系。我的直觉是长均线作为锚定价的简化模型有一定道理，但仍然有片面性，可能真相不仅于此。

动量 $\mu$ 的核心是价格的变动速度

动量是价格变动的速度和方向。其研究的核心在于价格变动的速度和方向。动量的强弱可以通过价格的变化率来衡量，价格变化越快，动量越强；价格变化越慢，动量越弱。

显然，很好定义，取价格的对数收益率的移动平均线来衡量动量的强弱。

其他同类的动量指标包括，取价格的快均线和慢均线的差值来衡量动量的强弱，构造多周期多均线系统来衡量动量的强弱，构造多级差分系统来衡量动量的强弱等等。这些做法都是线性相关的，都是在不同的时间尺度上来衡量动量的强弱。典型的 MACD 指标就是通过多层次的均线差值来衡量动量的强弱，尽管进行了多重微分和平滑处理，我们仍然认为 MACD 仅仅能衡量动量，而不能处理溢价和波动率的问题。

波动率 $\sigma$ 的核心是价格的变动幅度

波动率是价格变动的幅度。其研究的核心在于价格变动的幅度。波动率的高低可以通过对数收益率的标准差来衡量，这个是经典的衡量波动率的方法。

这个方法已经相当成熟，而且在期权定价中被广泛使用。具有非常广泛的影响。因此我认为波动率用这个公式是最好的。看的人越多，越有效。

这个几乎没有什么争议了。

如何判断估计方式的有效性？

估计越有效，门控效果越好，信号策略的收益率提升越多。

因此，我们可以通过门控效果的好坏来判断估计方式的有效性。我们可以设计一个实验，来比较不同的估计方式在门控机制中的表现，从而判断哪种估计方式更有效。

One more thing

说实在的，很多信号策略自身就在对 $\delta$, $\mu$ 和 $\sigma$ 这三个市场状态量进行估计了。比如说，动量策略本身就是在估计动量 $\mu$ 的强弱，价值策略本身就是在估计溢价 $\delta$ 的程度，做市策略本身就是在估计波动率 $\sigma$ 的高低。

一些比较高级的信号策略（通常做量化交易就是在开发这些信号），本身就包含了对其余市场状态量的估计。例如动量策略往往会加入溢价的过滤条件，例如你还记得均线策略常用的顶底背离的退出机制吗？那就是对溢价的判断，那就是对价值资本的行为预判！

所以，信号策略的发展，会自然地包含对市场状态量的估计。所以，一个高级的信号策略，就包含了我说的门控体系。但是，信号策略的门控体系，往往是不成体系的，他们往往只知其然，不知其所以然。还是得在整个系统体系下，理解资本市场的三体动力学。

那么，如果信号门控被解耦合出来了，那么 $\delta$, $\mu$ 和 $\sigma$ 说白了，就是信号策略的一些因子了。那么三体动力学实际上就是在说，这些因子可以起到非常决定性的作用。

那么，信号策略还剩下什么呢？难道只需要最简单的信号策略就够了吗？

高端的食材往往只需要最朴素的烹饪方式 —— 《舌尖上的中国》