Python机器学习实践指南

在过去 50 年中，股票市场最有影响力的理论也许是有效市场假设。这个理论是由Eugene Fama 发明的，它认为市场是理性的，所有可用的信息都充分反映在股票价格上。

因此，某位投资者不可能在风险调整的基础上始终“打败市场”。有效市场假说通常被认为具有三种形式：弱式、半强式和强式。

在弱式下，市场是有效的意义在于，投资者无法使用过去的价格信息来预测未来的价格。股票反映出的信息是相对较快的。此外，虽然技术分析是无效的，在某些情况下基本面分析可能是有效的。

在半强式中，价格以无偏的方式，立即反映出所有相关的最新公开信息。这种情况下，技术分析和基本面分析都无法奏效。最后，在强式中，股票价格反映所有公开和私密信息。

基于这些理论，想利用市场的模式来赚钱，希望并不大。幸运的是，虽然市场整体上是以有效的形态运作，但是人们还是发现了一些不太高效的地方。往往大多数现象都是短暂的，不过有些确是一直存在。最普遍的——即使是根据 Fama 的理论——是动量交易策略的优秀表现。

那么，什么是动量交易策略呢？其主旨有很多变体，但其基本思想是按照股票前一段时间的回报，将它们从高到低进行排名。买入表现最佳的股票并持有一段时间，然后在一定时期之后重复该过程。一个典型的长期动量交易策略可能是购买标准普尔 500 指数中，过去一年的表现排名前 25 的股票，持有它们一年，然后重复这个过程。

这听起来像一个极其简单的策略——确实如此。但是，它已经在不断地返回和人们预期不一致的结果。为什么呢？你可以想象，很多研究都有观测这种效应，其假设是关于人们如何处理新的信息，存在某些内在的、系统性的偏差。研究表明他们短期内对新闻反应不足，然而长期来看对新闻又反应过度了。

随着越来越多的交易者学习这个理论并涌入市场，这种效应会实现获利吗？近年来有一些证据显露出来，但仍不明朗。无论如何，其效果是真实的，并且持续时间远远超过有效市场假设当前所能解释的那部分，所以还有希望。有了这种微小的希望，让我们继续下一步，看看如何发现属于自己的异常。