Observation, Induction and Deduction

杂谈系列之三 (逻辑混乱系列)

第一篇杂谈里我谈到了我自己认为的三个研究的概念,观察、发现、和架构。在第二篇杂谈里我说了一些当时对于稳定度这个概念的想法。我认为观察发现乃至于架构应该着重于一些稳定度高的客观世界的表现。而在于稳定性的判断和定义上,我思考能不能用可能对其产生影响的力的大小和多少所构成的环境来表现。这种方法的问题可能在于主观性仍然太强,并且无法照顾到复杂系统中反身性,蝴蝶效应,黑天鹅等一些概念。这个问题后面再讲。

观察、发现、和架构的三个概念是我从自己糟糕的低劣的不足一谈的关于投资和学术研究的学习经验,以及对于正统经济学和社会经济学之争以及对于两者的一些原始假设方法的粗浅思考中感受到的东西。之后对于稳定性的思考也是如此。我发现现实的投资研究可能更注重于观察和一些简单的发现,这样做的结果是迷乱于糟糕的信号和个体间的不一致,并且无法构筑高效而低维的核心。有些社会经济学研究有类似的问题。而许多正统经济学研究沉迷于数学所带来的优美的架构之中,并甚至以毫不实用为荣

虽然可能十分无知和浅学,但是我认为这是一种比较可行而且应该是比较正统(可能不是唯一的)的对世界的贴近方式。事实上,它和一些正统的学术想法接近。比如Andrew Abbott的最近一个演讲

Abbott把理论(theory)与实质(substance)作为他研究生涯中无法脱离的五个根本中最关键的部分。Abbott认为理论有三重意义,抽象性与实际性相对、理论性与经验性相对、一般性与特定性相对。[1] 但是在强调相对的同时,Abbott也承认他可以是一种induction也可以是一种deduction,并且要从研究对象的实质出发的理解。并且强调是对于不同事物的相互关联,来“超越了“收纳”的孤立方式,而使理论成为了纯粹的相互关联。”。最后强调“理论不断地在重新建构它自身,没有一个最终的结果,而是始终处于不断地分析和接受经验性内容的过程当中。” [2]

借用以上概念,简单地来讲的话,观察发现架构实际指一种从实际到抽象,从经验到理论,超越孤立,但仍需要反映实际,并且可以形成一些纯粹的关联,从而得以扩张提高。

发现和架构是对世界的提炼和重新组建。发现的难点在信息的降噪和抽象的提炼。这就是为什么现有的机器学习在量化投资上并没有什么颠覆性的成功的原因。这里的问题其实有两个。一是信息本身的噪音程度。也是我为什么要强调稳定性的概念。二是降噪和抽象提炼包括简单的逻辑归纳,但并不止于此。我在第一篇的杂谈里就谈到了爱因斯坦所说的直觉问题。现有的机器学习很大程度上并没有在学习人类的思维方式,而是一种注重于结果正确率的黑箱模式。这样就导致在高程度的发现和更高一层的架构上几乎是很难有所作为的。alphago也许能远超任何人类棋手,但是我怀疑他能不能提供一种可以的流传的风格门派。但是即便我们见过人类历史中一些伟大的巨人的智慧,我们必须承认对“直觉”也就是高阶段的发现并没有一种成熟可说明的方法,也许这种是初阶的发现上的进一步降维,而我们对不能体感的维度总是觉得难以触摸的。

至于架构的另一个问题,提炼之后架构会不会导致逐渐对实际的偏离(比如宏观经济学的DSGE,以及作为前者的基础的微观经济学的Consumption Euler Equation,凸显出一种复制系统的特殊性),或者说太过注重于实际的贴合会不会导致无法深层次组建架构的问题。也许真正贴近physical law的话可以避免,也许只能不断地重新修正构筑。层次太高,现在不谈也罢。

再来看稳定性。虽然我们一定程度上说明了稳定性的意义,也给出了对稳定性的可能的观测方式,但是问题是,在实际操作层面,稳定性容易变成想当然地使用中期趋势长期趋势来观测,或者说也并没有其他太好的方法(事实上我自己也把长期趋势当成比较给力方法 )。但是这实际上可能带来一些问题,包括对pattern的偏爱,拒绝进一步思考和对复杂系统的特性的估计不足。我们借用最近比较火热的房地产泡沫当做例子来看。

我们曾经看过一些国内卖方的房地产研究。得出的最关键的一个结论是:房地产的周期本质是信贷周期,和货币政策关联最大

“2008年以来,中国经历了三轮房价上涨周期,2009、2012、2014-2016年,都跟降息和货币供应增速加快有关。这三轮房价上涨周期,政策都试图通过放松货币金融环境刺激房地产以稳增长。”

“低利率和货币超发推动房价上涨,所有房价大周期见顶以及房市泡沫崩盘都跟货币紧缩和加息有关,比如2007年的美国、1991年的日本。”

“住房贷款利率与新增个人购房贷款额呈明显的负相关,显示居民住房贷款需求对利率的变化非常敏感。”

“房地产本质是货币现象,是社会财富在不同资产之间重新配置的最终体现,更多的可能不是增量概念,是存量重新配置概念。”

而卖方给出的结论集中在争议政策和需求两方面看法偏空

“利率的下行空间也已经有限,宏观审慎政策已经明显转向。”

“房地产价格目前已处高位,居民购房杠杆被迫继续提升。对经济下行和未来收入增长放缓的预期也不支持居民部门继续大幅加杠杆。”

同样借助于卖方的数字和研究,这篇文章提供了一些不一样的观点

“1997年的东南亚,工业化刚刚进入青春期,因为在与中国的资源竞争中败北而盈利恶化,危机加深,再加上索罗斯的攻击,国家储备枯竭导致流动性短缺,意外崩盘;
1929年的美国和1991年的日本,都已经是世界上最发达的国家,城市化完成,工业化结束,需求停滞,再遇上加息、加税等一系列的政策叠加,最终泡沫刺破。”
“我们今天的社会发展阶段,只是1970年代中期的日本。1974年的能源危机过后,日本也经历了一段时间的转型低迷,汇率贬值。但是此后,随着转型的成功,产业竞争力提升之后,企业利润大涨,社会财富剧增,房价的泡沫就得到了缓解,继续维持着又涨了十几年。”

“中国仍然可以享有技术转移所带来的“生产力提升红利”。这就确保了中国有极大的机会走出转型陷阱,全产业的平均收益率不会跌到负数。于是房价,高高在上的房价,就得到了支撑,虽泡沫而仍不至于破裂。”

“在如今这个市道环境下,超过一半的行业都在萧条,政府不可能加息。中国3万亿美元的外汇储备面前,也不可能有哪个对冲基金敢飞蛾扑火。”

“对于大国来说,房价的崩盘通常来自其国家走向世界巅峰之后。1929年的美国,1990年的日本,都已经是当时世界大国中最发达的一员,产业竞争力强大,看似无坚不摧。但危机往往就此而孕育。这个时候的社会生产力提升将不再能够依靠“转移”来获得,于是增速逐渐停滞,再也无力追上膨胀的泡沫,在惯性作用下将泡沫吹向了无穷大。”

我们并不深入讨论谁错谁对,这里要看的是观察和发现的使用的方法和稳定性的对照。上述研究发现房地产周期和货币政策信贷周期有关,或者发现后进大国的房地产危机来自于需求停滞加上政策转向,由此在这些发现上做出线性类推。这里自然会产生问题就是能不能这么类推,哪种类推会更准确更有意义。换句话来说,哪个是建立在更高稳定度上的推论。

首先时间能增加稳定度吗?

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好像不能。所以我们不能单纯地从房价在过去五十年中一直上涨来推导出房价不会跌。也似乎无法预测政策的变动。长期的结果也只是结果,并不是背后真正的依凭。

但是似乎大城市始终会相对高速上涨的论断就显得靠谱一些?也许是因为我们抵消了一部分共同的力的影响,增加了稳定度?

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也许相信中期的惯性会更稳定?虽然我们无法判断自己身是否处于临界点,但是我们似乎总是会站在了大概率的一边?

其次,能靠判断最大的受力,也就是抓住主要逻辑来判断吗?。

上述两种说法一把货币信贷,二外加国家发展情况来视为判断房地产泡沫的中心依据。这时候我们要考虑的也许是这两者是否是决定房地产泡沫和破裂的关键力。仅仅使用计量方法得出的相关系数也许是不够的。这也许需要我们把房地产的泡沫建立成一种微观的模型来包括消费品属性需求模型,和投资品属性的预期模型,以及其中的转换,货币政策的影响来考察房地产市场的受力情况,并由此来判断。

然而在做个别案例判断的时候会发现,美国有衍生品泡沫,日本失去的十年有社会制度层面更深刻的问题。缺了这些因素,我们的发现还会一样吗?所以也许用类似发展的日本美国等大国来判断并不是一个稳定的好方法。

 

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