股指期货与机构投资者的“羊群效应”
作者:长城伟业和讯特约
长城伟业期货公司 刘奥南 陈军
午夜,莫明其妙的病毒感染了电脑终端,电脑的主人——一位数学家绞尽脑汁而徒劳无益。他一不小心下意识向网络服务器发出了求救信号——显示屏熄灭了,病毒沿着预设的求救程序自动向高端服务器逐级延伸,直至覆盖全球的卫星通信系统。当导弹防御体系指挥中心的强大主机发现全北美计算机网络突然瘫痪,按照预设临界点迅速判定为“强敌来袭”,并立即启动了紧急状态下的特别程序。于是一波又一波导弹集群从地下、海底和太空离弦出鞘,而苏联及华约的快速反应能力毫不逊色,世界一夜间淹没在焰海核浪之中……
这是上世纪70年代科幻小说《吉普赛魔咒》里的镜头。而突发失控的国际金融市场中,我们似乎也屡屡感受到某种魔咒般的恐怖——
1929年10月29日,纽约证券交易所开盘伊始,猛烈的抛单就风起云涌,交易大厅一片混乱,道•琼斯指数一泻千里,股指从最高点386点跌至298点,跌幅达22%。
1987年10月19日,美国华尔街股市单日暴跌近25%,再爆历史性疯狂崩盘。道•琼斯指数一天之内重挫508.32点,5030亿美元市值瞬间蒸发。受其拖累,伦敦、法兰克福、东京、悉尼、香港、新加坡等地股市跟风狂跌。《纽约时报》惊呼“一切都失去了控制!”世界首富萨姆•沃尔顿损失21亿美元,众多百万富翁顷刻沦为赤贫,精神崩溃、自杀的消息不绝于耳。
2007年2月27日,类似的灾难突发中国股市,上证综指以历史高点3048.83开盘后狂跌268.81点,下挫8.84%。与此同时,深证成指下挫797点,跌幅高达9.29%,双双创下1997年以来单日最大跌幅,成交总量首次突破2000亿元。成分股中仅4家上涨,两市超过900只个股跌停,市值蒸发上万亿。震波所至,美国纳斯达克应声下跌超过100点,道•琼斯指数一度重挫540点,跌幅达五年之最;标准普尔500下跌3.47%。美国三大股指下跌幅度均为“911”以来之最,从而进一步引发全球股市的连锁反应,英国金融时报指数下跌2.31%,法国CAC下跌3.02%,德国DAX下跌2.96%,马来西亚股市下跌2.81%,香港恒生指数下跌1.8%,日经225指数次日下跌2.85%……全球股市数十万亿美元市值随着暴跌而灰飞烟灭。
股市是国家经济的晴雨表。股市涨跌归根结底是经济运行驾驭市场资金与心理互动较量的过程。1929年“黑色星期二”之后,美国乃至全球陷入长达10年的经济大萧条。然而,1985年美国经济保持着比较高速的增长,股灾爆发后并未出现整体的经济危机,相反一些效益好的公司不久便开始回购其股票,股价一定程度上很快得以稳定。而2007年的中国股市于2月28日即开始大幅抬升,消息面无任何利空兑现,沪深两市综指分别上涨3.94%和3.8%,此后一路振荡上行,至4月6日双双站上3325点和9268点,有力印证“黑色星期二”决非正常调整。那么除了经济背景之外,暴跌背后还可能隐藏着哪些神秘的“魔咒”呢?
一、机构投资派生“羊群效应”
1987年股灾之后,美国金融界开展了广泛的反思和辩论,及至国会也进行了多次听证,“自动交易”、“被动交易”或者“程序化交易”渐渐浮出水面。因为基金类资产管理公司等机构投资者手握的资本越来越多,当管理10亿、20亿美元时,还可以亲力亲为对其所投资的上市公司进行调研。而当资本量继续扩大,就不得不设定自动反应的电子化程序,即综合触及到各项技术指标的某些点位就按分级设定的批量自动买进或卖出。不幸的是,美国股市上世纪80年代那次大跌恰好触动了很多基金公司计算机系统自动设定的卖出点位,使一波正常下跌推波助澜变本加厉,演化为因电脑自动抛售而导致失控的股灾。
专家们把这种现象称之为“羊群效应”——在一个投资群体中,单个投资者往往根据其他同类投资者的行动而行动,跟风买入,随浪卖出。
我国的机构投资者是否存在类似的羊群效应?中国投资机构中的分析师、操盘手、基金经理人作为前沿领域的“精英”,多为上世纪60、70年代后出生的金融、财经类院校毕业硕士、博士,其中不乏很多同学、校友、同事,他们的信息渠道相近,网站相连,电话相通,某种程度上加大了“一买都买,一抛都抛”的跟风概率。
“227暴跌”中,基金重仓股出现大面积跌停,根据去年第四季度投资组合得出基金持股市值最大的100只股票中,有交易的95只股票跌停多达71只。以五粮液、吉林敖东(000623行情,股吧)为代表的基金重仓股,开盘后即明显放量领跌——这也是机构投资行为中可能存在“羊群效应”的佐证——193只偏股型基金单位净值平均跌幅高达7.76%,其中跌幅超过9%以上达29只,跌幅超过8%达94只,跌幅最小的也有2.99%,成为2000年开放式基金出现以来单位净值平均跌幅之最。而其中被动跟踪指数交易的指数基金损失最为惨重,单位净值跌幅几乎都在9%以上。广大热情高涨蜂涌入市的中小散户面对跳水多半不知所措,只能听任市场宰割而束手无策。
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