第254章 我们的买入，引发了别人的跟风 (第1/3页)

    2015年3月初的一个早晨，默石资本的晨会刚结束，林枫就匆匆走进陈默的办公室，手里拿着一台笔记本电脑。

    “有件事需要你看看。”林枫把电脑放在桌上，屏幕上是默石Alpha系统的交易监控界面。

    陈默凑过去。界面上显示的是一只代码为300XXX的创业板股票，名字叫“新源技术”，主营是锂电池隔膜材料。这家公司市值不大，大约四十亿，过去三年业绩增长稳定，ROE一直在15%以上，现金流健康。系统的基本面因子评分是82分，在创业板里排名前10%。

    两周前，系统发出了买入信号。ACC审核后，批准了建仓计划——在两周内，累计买入不超过总股本的1%，平均成本控制在28元以下。

    陈默记得这个决策。当时周锐还质疑过：“这只股票没什么题材，市场关注度很低，成交量也小。我们买进去，会不会出不来的？”

    林枫的回答是：“正因为关注度低，才有价值洼地。我们的持仓比例控制在1%以内，流动性风险可控。”

    ACC最终以四比一通过了建仓计划。周锐投了反对票。

    现在，林枫指着屏幕上的K线图：“我们是从2月16日开始建仓的。当时的股价是27.5元，日均成交量大概在2000万左右。我们的交易算法每天买入大约100万到150万，占当天成交量的5%-8%。按计划，这个节奏不会对市场造成明显冲击。”

    他切换到另一张图。这是一张价格走势图，上面标注了两个阶段。

    “但是，从2月25日开始，情况变了。股价开始加速上涨，成交量也急剧放大。2月25日当天，新源技术涨了4.5%，成交量冲到5000万。26日，再涨3.2%，成交量6000万。27日，涨5.8%，成交量突破一个亿。”

    陈默看着那张图，眉头皱起来：“有人在跟风？”

    “不只是跟风。”林枫切换到第三张图，这是一张“龙虎榜”数据的分析图——所谓龙虎榜，是交易所每日公布的涨跌幅异常股票的买卖前五名席位。

    “你看，2月25日到27日这三天，新源技术连续上了龙虎榜。买入席位里，除了我们（用的是机构专用席位），还有两家江浙的游资营业部，一家上海的私募，以及一个深股通席位。这些席位，以前从来没有出现在新源技术的交易记录里。”

    “也就是说，”陈默说，“我们的买入，被其他人发现了。”

    “对。”林枫点头，“而且不只是人。我怀疑，有量化策略也在跟进。”

    他调出一张日内分时图。图上显示，在2月26日下午两点左右，新源技术的股价在五分钟内从29.8元拉到30.5元，涨幅超过2%。而在这五分钟里，默石的算法只买入了不到50万元。

    “这个拉升，不是我们干的。”林枫说，“我回溯了那五分钟的逐笔成交数据，发现买单非常分散，每笔只有几百股到几千股，但频率极高，几乎是每秒都有。这种交易模式，很像某些高频或者中频的量化策略——它们可能在监控‘机构席位买入’这个信号，然后自动跟随。”

    陈默盯着那张图，沉默了很久。

    他想起了索罗斯的“反身性理论”——参与者的认知会影响市场，而市场的变化又会反过来影响参与者的认知。以前他觉得这是哲学，是宏观对冲基金经理才需要关心的东西。现在，它在自己的交易里，以一种具体而微的方式，真实地发生了。

    “林枫，”陈默说，“你觉得，如果没有我们的买入，新源技术的股价会在两周内涨30%吗？”

    林枫想了想：“不会。这家公司的基本面确实不错，但它缺乏题材，关注度低。在正常市况下，它的股价应该是在25到30之间窄幅波动，等待业绩释放或者行业催化剂。我们的买入，打破了这种平衡。”

    “也就是说，我们成了那个‘催化剂’？”

    “可以这么说。”林枫推了推眼镜，“但不是主动的。我们只是按系统信号买入，没想到会被别人注意到。而现在，因为被注意到了，股价涨得比我们预期的快得多，反过来又强化了系统对这只股票的判断——系统看到股价上涨、成交量放大、市场关注度提升，会认为这只股票的动量因子在增强，可能会发出加仓的信号。”

    “这是一个循环。”陈默说。

    “对。一个正反馈循环。我们的买入→股价涨→被其他人发现→更多人买入→股价更涨→系统认为趋势确立→我们可能加仓→股价继续涨……”

    “然后呢？”

    “然后，当所有人都买够了，或者当某个外部因素发生变化，这个循环就会逆转。一旦逆转，就是负反馈——有人开始卖出→股价跌→触发更多人的止损→股价更跌→我们的系统可能发出卖出信号→我们卖出→股价继续跌……”

    陈默靠在椅背上，闭上眼睛。

    他想起2007年，那些被“合资传闻”推上高位的股票。一开始可能只是一个小消息，然后有人跟进，然后更多人跟进，最后所有人都在买。没有人知道那个小消息是真是假，但所有人都相信，因为股价在涨。股价在涨，就是最好的消息。

    然后，当消息被证伪，或者当大资金开始出货，一切就反过来了。股价在跌，就是最坏的消息。

    他睁开眼睛：“开个会。叫上沈清如和周锐。”

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    会议室里，林枫把刚才的分析又讲了一遍。

    沈清如听完，沉思了一会儿：“这其实就是索罗斯说的‘反身性’。在《金融炼金术》里，他讲过很多类似的案例。但那些案例都是宏观层面的——汇率、股指、大宗商品。没想到，在A股的一只冷门股上，也能看到这种现象。”

    “因为市场结构变了。”周锐接过话，“以前，A股是散户主导，信息传播慢，资金进出慢。一个机构买入一只冷门股，可能几个月都不会被人发现。但现在，有龙虎榜，有Level-2数据，有各种数据终端，还有量化策略在实时监控。我们的每一个动作，都可能被无数双眼睛盯着。”

    “而且，”林枫补充，“量化策略的普及，放大了这种效应。人的反应是慢的，看到一个股票涨了，可能要犹豫几天才决定是否跟进。但量化策略是毫秒级的。它们可以在我们买入后的几秒钟内，就自动跟随。这让正反馈循环的速度大大加快了。”

    陈默看着白板上林枫画的“反身性循环图”，那上面的箭头一个连一个，形成一个闭环。

    “所以，问题来了。”他说，“我们现在应该怎么办？”

    会议室安静了几秒。

    周锐第一个开口：“我觉得，我们应该加仓。”

    

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