Session 9 (of 42): Random Walks and Momentum
- 所属系列：投资哲学 · 2026 版
- 视频：YouTube · 时长 23:54 · 字幕
- 内容判断：概念笔记｜画面依赖中：动量分组、相关图和金价图在图片页，已放大看过｜随机游走、不同期限的价格相关、泡沫和大市场错觉
- 处理方式与范围：全片梳理，附数字复算
- 讲义 / 资料：Session 9 讲义（21 页）· 课后测验 · 答案 · 对应书第 7 章
- 素材依据：英文字幕，仓库存档，625 行；字幕类型未核实
- 核对范围：已读全片字幕 00:00–23:51，讲义全部 21 页（第 8、10、11、14、20 页已看），课后测验和答案；已用 Ken French 数据库的 10 个动量组年度回报重算第 8、11 页；第 10 页的相关图只能读近似值；视频画面未核对
- 发布日期：2026-03-24
- 数据截至：动量分组为 1927–2024 年，长期相关为 1941–1985 年
- 状态：已提炼
随机游走说，过去的价格帮不上忙，下一步涨跌各半。现实中价格确实有相关性，但方向取决于期限：极短期很小，几个月到一年是正的，也就是动量，五年以上是负的，也就是反转。把动量和反转放在一起，就有了泡沫。Damodaran 不急着说泡沫是非理性：事后看起来像泡沫的，可能只是一次判断错误。而且大市场形成时的泡沫几乎不可避免，它们改变了我们的生活。
视频总结
时间戳取自 YouTube 英文字幕，标题中的时间区间可点击跳转；讲义页码指 PDF 页码。
00:24–02:04 随机游走假说
信息公开、预期无偏时，下一条消息好坏各半，价格涨跌也各半。
假说的推理有四步（第 2 页）：信息全部公开并被交易（00:55）；投资者形成无偏的预期，既不偏高也不偏低（01:04）；所以价格反映无偏预期，下一条信息好坏的机会各半（01:26）；价格涨跌也就各半，看历史价格学不到东西（01:44，01:57）。
02:04–03:20 随机游走为什么可能不成立
预期可能有偏，价格变动本身也可能成为信息。
投资者不总是理性。预期偏乐观，下一条消息就更可能是坏消息；偏悲观则相反（02:31，02:41）。另外，投资者还看别人在做什么，上涨本身被看作好消息，这样下一步就受上一步影响（02:55，03:08）。这是图表分析和技术分析的基础（03:22）。
03:24–05:21 用相关性区分动量和反转
序列相关为零是随机游走，为正是动量，为负是反转。
随机游走时价格变动不相关（03:38）。动量投资者相信正相关（03:50），反转投资者相信负相关（04:04）。研究分成四类：分钟和小时、日和周、月、年（04:33）。
05:21–07:45 极短期：两种效应相反，都赚不到
流动性带来正相关，买卖价差带来负相关，两者都很小，还很快被复制。
市场流动性差时，好消息要一段时间才完全反映，产生正相关（05:29，05:37）。成交价在买入价和卖出价之间跳动，产生负相关（06:05，06:15）。有一篇论文正是用这个负相关估计价差的（06:24）。
这些相关很小，也很短（06:43）。要赚到钱，必须又快又大（06:48，06:53）。高频交易赚了一阵，别人的计算机一进来，超额回报就没了（07:21，07:30）。
07:47–08:52 日和周：方向不一，也赚不到
日度相关很小，高成交量反转，低成交量延续，都不够赚钱。
早期研究有的发现正相关，有的发现负相关（07:57）。后来的研究显示，高成交量股票倾向反转，低成交量股票倾向延续（08:21，08:28）。这些都不足以赚钱（08:32）。
08:52–11:46 几个月到一年：动量
这个期限的相关更强，纸面上足以赚钱。
Jegadeesh 和 Titman 发现，过去 6 个月涨得最多的股票，接下来 6 个月更可能继续涨，跌得最多的继续跌（09:07，09:15）。第 7 页的证据是，1945–2010 年买入前一年表现最好的十分之一，每年比最差的十分之一多赚 16.5%。
第 8 页是 Ken French 数据库 1927–2024 年的十个动量组（09:54，10:00）：
| 动量组 | 最低 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 最高 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 平均年回报 | 12.82% | 14.53% | 14.61% | 15.76% | 15.54% | 17.07% | 17.66% | 19.04% | 20.68% | 23.47% |
| 超额回报 | −4.30% | −2.59% | −2.51% | −1.36% | −1.58% | −0.05% | 0.54% | 1.92% | 3.56% | 6.35% |
最高和最低差约 10 个百分点（10:23）。第 9 页列出的规律：成交量高时动量更强更持久（10:51）；小公司的动量更强（10:58）；上行和下行谁占优取决于时期（11:03）；高增长公司的动量更强（11:18）。所以很多人做交易而不做投资，也有它的道理（11:32，11:41）。
11:46–12:46 五年以上：反转，而且动量不稳定
长期相关转为负数，动量策略也有崩溃的年份。
过去五年最好的股票，更可能成为接下来五年最差的，反过来也一样（12:03，12:11）。第 10 页是 1941–1985 年的数据，五年相关系数在小公司约为 −0.4 到 −0.55，大公司只有约 −0.1 到 −0.2。
第 11 页按年看高动量减低动量：动量会赢很多年，然后在某一年大败（12:30，12:41）。这张图的标题写着“动量有效，直到它失效”。
12:49–15:07 失误还是泡沫
理性的市场也会犯错，泡沫是有意无视信息，两者很难区分。
极端的动量就是所谓的泡沫（12:52，13:01）。Damodaran 不喜欢这个词，因为它已经判定了非理性（13:20）。理性的市场也会犯错（13:37），这是失误（Blooper）；泡沫是有意无视信息的错误（13:45）。事后说是泡沫很容易（13:54）。
金价是例子。1970 年代通胀高，金价飙升，到 1986 年看起来是典型的泡沫（14:05，14:12）。但 1979 年通胀确实可能失控，要靠 Volcker 和一场深度衰退才压下去（14:21，14:28）。所以这可能只是一次错误的判断（14:38）。第 14 页显示，金价从 1970 年的约 40 美元升到 1980 年的约 590 美元，1986 年约 390 美元。相比之下，1994–2001 年的 NASDAQ 更有理由称为泡沫（14:46）。
15:07–17:40 泡沫怎样形成和维持
泡沫从一个真实的内核开始，靠模仿和从中获利的生态维持。
每个泡沫都有四个阶段：形成、维持、破裂、余波（15:14）。没有两个泡沫一样，所以经历过互联网泡沫也帮不上忙（15:33，15:44）。
泡沫从一粒真相开始。互联网确实改变了生活，只是被过度放大了（16:03，16:13）。早期赢家的消息传开，别人模仿，泡沫越来越大（16:26，16:44）。然后是生态：投行、顾问、经纪人和基金经理靠泡沫赚钱，有动力让它变大，学者提供理论支持（16:54，17:06，17:20）。
17:40–19:32 泡沫怎样破裂
破裂没有单一的导火索，所以无法预测时间。
通常没有哪一天让大家醒悟，而是一系列小伤口（17:50，17:54）。两个因素是：泡沫需要新资金，这一点和庞氏骗局相似（18:01，18:07）；以及过度扩张，公司一个比一个离谱（18:15）。怀疑出现后，会变成冲向出口（18:44，18:47）。Greenspan 1996 年说“非理性繁荣”，泡沫到 2001 年才破，给五年时间谁都能当专家（19:07，19:23）。
19:34–22:29 大市场错觉
大市场必然吸引过度自信的创业者和风投，加总之后估值一定太高，这是特性不是缺陷。
一个大市场出现，吸引过度自信的创业者，创业者吸引过度自信的风投，这样的组合有上百个（19:51，20:03，20:25）。每家都高估了自己的胜算，加起来超过了市场能容纳的规模（20:37，20:42）。起初市场还没成形，看不出来，数据一来就开始纠正（20:48，20:51）。
三个例子：互联网泡沫；2015 年的线上广告，把上市公司需要的收入加起来，超过了整个广告市场（21:03，21:14）；大麻股（21:23）。纠正是痛苦的，但互联网确实改变了生活，广告确实搬到了线上，吸大麻的人也比以前多（21:52，21:58，22:05）。人性就是过度、纠正、再过度（22:17）。
22:29–23:40 结论
相关的方向取决于期限，所以动量和反转同时存在。
任何时候市场上都有人做动量，有人做反转，看起来矛盾，其实是期限不同（22:53，23:03）。这些策略在流动性差、高增长、小市值的公司上效果更好（23:13）。按过去的价格交易并不是非理性（23:36）。
提炼
概念与公式
| 期限 | 序列相关 | 能否赚钱 |
|---|---|---|
| 分钟到小时 | 很小，流动性为正，价差为负 | 只有最快最大的人，而且很快消失 |
| 日到周 | 很小，方向不一 | 基本不能 |
| 月到一年 | 正 | 纸面上可以，要看成本和崩溃风险 |
| 五年以上 | 负 | 要小心低价股和违约风险（测验第 5 题） |
方法与判断依据
用动量之前要问：
- 这是等权还是市值加权的结果？
- 换手多高？每月调仓的成本扣了吗？
- 最坏的年份扛得住吗？
判断泡沫之前要问：现在的价格，要求未来发生什么？这在当时的信息下是否合理？用事后的结果判断是后见之明。
复算与实操
我用 Ken French 数据库的十个动量组（按前 12 到前 2 个月的回报分组）重算 1927–2024 年的平均年回报：
| 动量组 | 最低 | 最高 | 高减低 |
|---|---|---|---|
| 第 8 页 | 12.82% | 23.47% | 10.65% |
| 等权 | 12.79% | 23.46% | 10.67% |
| 市值加权 | 4.37% | 19.89% | 15.52% |
可见第 8 页是等权结果，和讲义几乎完全一致。市值加权时最低组的回报低得多，差距反而更大。第 8 页的超额回报只是减去十组的简单平均 17.12%，没有调整风险。
第 11 页的逐年差距，用市值加权的结果和图更吻合：1928 年 +71.3%，2009 年 −120.4%。按等权算，2009 年是 −219.8%，图上没有这么低。所以第 8 页用等权，第 11 页用市值加权。1927–2024 年间，市值加权有 18 年是负的。
动量崩溃的量级：2009 年最高组和最低组相差约 120 个百分点。一个多空动量组合一年就能亏光，这比任何平均回报都重要。
自测与复习
- 测验第 1 题：选 e。
- 测验第 2 题：选 c，不交易的股票下一期才补涨。这是假象，不能赚钱。
- 测验第 3 题：选 c。
- 测验第 4 题：选 c。最大的风险是错过动量的转向。
- 测验第 5 题：选 e。
关联
- 泡沫里的行为偏差见 Session 7，成本见 Session 6。
- AI 资本开支里的赢家通吃逻辑和这里的大市场错觉相通，见这期专题。
- 上一讲：Session 8；下一讲：Session 10。
疑问与待核实
- 09:32 把 16.5% 算在 Jegadeesh 和 Titman 名下，说的是 6 个月动量。第 7 页的 16.5% 是另一项证据：1945–2010 年，按前一年分组、持有一年。第 8 页 1927–2024 年又是 10.65%，三个数不是同一口径。
- 10:29 把第 8 页的第二行叫超额回报，它只是相对十组平均的差，没有调整风险。
- 第 11 页的标题是高动量减低动量，纵轴写的是低动量减高动量，曲线符合标题。
- 11:36 说动量足够覆盖交易成本。讲义没有给扣除成本后的数字，而 10:32 自己也说是“在纸面上”。
- 10:58 和 23:13 说小公司的动量更强，第 9 页说 1926–2009 年的研究发现这种关系很弱。测验第 4 题也选了小公司。
- 第 21 页说日到月的短期是动量占优，第 12 页说短期和极长期是反转，第 6 页又说日度方向不一。三处不一致。
- 第 10 页的数据只到 1985 年，已经 40 年了。
- 00:38 说涨跌机会相等。严格说随机游走可以有正的漂移，股票上涨的日子本来就略多于一半，下一讲的第 7 页也是这样。
- 19:17 说 2001 年破裂。第 15 页的 NASDAQ 高点在 2000 年，所以从 1996 年算是不到五年，不影响论点。
- 14:30 说三年衰退。印象中是 1980 年和 1981–82 年的两次衰退，待查。
- 06:24 的论文没有点名，应是 Roll 1984 年估计隐含价差的论文，凭记忆，待查。
- 测验第 3 题的 b、d 选项在题目和答案里写法不同。