过去一年我们见证了很多经济奇观：主要经济体进入负利率时代；美国在过去一年多印了20%的美元，又一次割了全世界的韭菜；虽然销售额只有丰田的十分之一，特斯拉却坐拥前者近4倍市值，并让马斯克成为新的世界首富。人们说2020是魔幻的一年。
谁都没有想到，2021年开局，我们就目睹了又一场精彩的大戏。2021年1月1日，GameStop的股价是17.25美元，短短3周内暴涨至483美元的高点，上演了散户暴打贪婪对冲基金的戏码（下称GME事件）。尽管落笔之时，股价已经跌至50美元以下。看似尘埃落定，一地鸡毛，跟风散户再次付出“血的代价”。勒庞在冥冥之中发笑：在群体中，情感在与理智的战争中从未落败。
不少评论家，包括经济学家克鲁格曼在《纽约时报》撰文称，GME事件和“炒高出货”传统金融把戏没有本质区别，他说“改善财富分配的根本是改善就业，发展实体经济，而不是在股市。” 他认为GME事件背后代表了民粹主义的崛起，散户夹杂着闻风而来的对冲基金和投资机构，像在半空盘旋的秃鹫，准备一哄而上，分食倒霉同行的尸首。克鲁格曼嘲笑，就连造反的人们群众队伍都是不纯洁的，是连民粹主义都不如的“伪民粹主义”，并规劝和华尔街积怨已久的民主党代表不要再借题发挥。
从数字经济的视角来看，GME事件代表了数字时代的一类全新现象，无论本意或结果好坏，以数字技术广泛普及带来的信息协同使个体行动有更大的影响力，这给金融市场带来了新的不确定性。这本身就值得学术界、政策制定者深入研究的。
技术再怎么变，金融市场的本质作为一种“道”，是“独立不改，周行不殆”的。市场的本质是什么？通过价格加总零散的私有信息（哈耶克），协调供需均衡。金融市场的本质是什么？在交易中发现信息，为资产和风险定价。
FINRA就散户投资者参与“复杂投资产品”发布警告，或影响加密领域:3月30日消息，据美国金融业监管局（FINRA）称，大多数散户投资者不了解市场上许多复杂的投资产品及其相关风险。这迫使该监管机构向所有成员发出通知，要求其成员遵守《监管最佳利益法案》（Regulation Best Interest, Reg BI），该法案要求经纪人按照客户的最佳利益行事。从本质上说，经纪公司可能必须开始向客户解释一些产品的性质，以及潜在的回报和风险。
除此之外，该监管机构还在考虑对这些投资产品制定更广泛的规定。它目前正在征求利益相关方的意见，以确定当前的监管框架是否足以保护投资者——许多人预测，此举将导致一套指导“复杂产品”的新规则出台。可能受到影响的一个领域是提供复杂服务的加密货币。
这一定义涵盖了几种投资工具，包括已定义结果ETF、与波动性相关的ETP、结构性产品。此外，提供使用加密货币期货策略的共同基金和ETF也在名单上。因此，提供加密ETF的公司可能不得不在更严格的规则下运作。（CryptoSlate）[2022/3/30 14:26:22]
那么，一个好的金融市场就要在产生信息的层面上“惩恶扬善”：让付出努力挖掘信息的人有回报，让那些利用不正当的信息优势获利的人吃苦头。前一点，不同的金融工具（期权）使得付出努力挖掘信息的人可以在不同的市场、市场的不同时期进行套利；后一点，建立信息披露机制，让普通投资者更容易判断股票价值；同时打击内幕交易，保证信息流到资金流的传导是正义的。
然而通过套利回报信息挖掘者的机制，是有条件的。一旦打破这些条件，市场机制就会失灵。克鲁格曼在评论GME事件时在推特上评论道，疯狂的GME股票给我的感觉就像有人故意以Shilerfer和Vishny的经济学模型为剧本，栩栩如生地展现市场在什么时候会失灵。
数据：以太坊散户钱包地址数量显著上升:Glassnode数据显示，以太坊非零钱包地址和持有0.01和0.1 ETH的钱包地址数量显著上升。非零钱包自2018年以来一直在逐渐增加，最近突破5000万。新高点有近5250万。持有至少0.01 ETH的地址已经超过了1100万个。这类钱包的增长在2020年末开始回升——就在ETH价格开始飙升的时候。最后，至少持有0.1 ETH的地址也达到了超371.5万个的新高点。这类钱包的增长在几个月前曾短暂放缓，但随着ETH价格反弹开始增长。（CryptoPotato）[2021/1/18 16:28:05]
Shilerfer 和Vishny两位经济学家到底说了什么？这篇1997年的学术文章“The Limits of Arbitrage”实际上指出了套利作为一种信息奖励机制的局限性。一般情况下，专业投资者通过研究和发现信息，在不同市场上或者不同时期间发现套利机会，套利交易本身降低了不同市场的信息差，给股票价格加上了一个“引力”，使得价格不会与基本面偏离太远。作为回报，套利交易会为发现信息、承担风险的投资者带来收益。于是资本市场上的信息差会持续降低，接近真实状态，实现有效率市场，完美。
至少纸上的模型看起来完美，Shilerfer和Vishny进一步指出，在一些极端情况下，比如价格大幅偏离基本面而且短期没有收敛的势头，如果套利者的资本受限，可能在触发清仓条件遭受损失。对那些不是在用自己的钱交易的人，例如基金经理，由于资本限制和风险规避的约束更强，这种情况更可能出现。所以套利者必须要有一个非常深的钱袋子（Deep Pocket）才能从容地执行交易策略，这也是散户在市场中常常处于劣势的一个原因。
动态 | BTC合约多空持仓人数比为0.99，散户看多人数明显下降:OKEx合约大数据：BTC合约多空持仓人数比0.99，市场看空人数逐渐占优。截至11月26日10:30，根据OKEx合约大数据显示，目前BTC合约多空持仓人数比为0.99，季度合约基差10.03美元，永续合约基差-3.67美元；BTC合约持仓总量5,470,491张，24h交易量39,853,015张；主动买入量442,236张，主动卖出量421,476张；精英账户做多账户比50%，多头持仓比18.35%，做空账户比45%，空头持仓比24.4%。
分析师表示，BTC合约多空持仓人数比为0.99，散户看多人数明显下降，市场看空人数逐渐占优，持仓总量继续减少，季度合约基差显著缩小，市场对后市价格看好人数减少，主动交易量再次活跃，多头溃退后有所反击，接下来多空双方将再次争夺；BTC合约精英持仓方面，多头持仓比被空头再次反超，精英账户多单大量止盈出场。[2019/11/26]
当然在二十多年前这篇论文写作时，这些情况只是假设，很难想象价格会长期偏离基本面而且越走越远，尤其是有很强烈的信息支撑时。然而它就是发生了，只不过这次套利者是散户，提前割肉离场的是机构。是什么造成了这种地位的反转？
散户到底是如何吊打机构的？实际上他们利用了一种掠夺性交易的手段。Brunnermeier和Pedersen在2005年的文章《掠夺性交易（Predatory Trading）》中指出了一种对机构非常危险的情况。大型交易者面对的流动性约束，尤其是当他们的约束被其他交易者知道的时候，有可能会让他们成为案上鱼肉，被定向狙击。
声音 | 赵长鹏：数字货币市场中散户仍发挥着关键作用:尽管机构入场是加密货币支持者们对今年比特币涨势引用最多的理由之一，但赵长鹏却认为，散户仍在推动比特币价格大幅上涨方面发挥着关键作用。赵长鹏表示，并没有看到机构以更快的速度增长，尽管币安的机构和零售交易都在增长，但散户在交易量中所占比例约为60%，与去年大致相同。（彭博社）[2019/7/13]
例如对冲基金被要求追加保证金时，给他提供服务的相关银行可能推断出这个信息，那么对冲基金的软肋就可能暴露在与银行有关系的交易对手下。做空机构如果到了股票被“扎空”（short squeeze）需要强行赎回时，也会被逼到不得不卖，割肉也要卖的境地。资产保险，自动止损交易等策略都会使交易者被逼到墙角，不得不变现，出现掠夺交易的风险。这些冰冷分析，是各种影视作品中紧张刺激的资本市场战争，瞬息万变、千钧一发，大都是这类血淋淋的市场。
这些极端情况带来的启示是：1）各类套利和保险策略可能带来大型参与者之间的互相攻击，进而引发市场风险和系统性风险。2）信息披露不等于越透明越好，什么时候披露哪些交易信息需要平衡效率和风险。3）监管机构在一些市场极端情况下有必要协调大机构的行动，并作出限制。
例如国际金融工程师协会（IAFE）的投资者风险委员会（Investor Risk Committee）在2001年的报告中，关于信息披露就建议：“对于大额资产组合，细颗粒度的信息披露可能造成毁灭性的后果。大型基金应该限制信息披露的粒度，以防止潜在的掠夺性交易。
比特币一年涨19倍，日韩散户跑步入场当接盘侠:据观察，这波疯狂的涨势始于今年10月，也就是中国监管层禁止ICO(首次代币发行)和比特币交易之后。当时，比特币价格一度滑至3200美元附近，然而此后涨势就再也没有熄火。究竟是什么力量推动了这波令所有资产望尘莫及的暴涨?这轮暴涨后，是否存在巨大的下探风险?随着比特币期货交易正式落地，全球各大主要经纪商将如何参与？这又将如何影响比特币的走势？[2017/12/12]
当2020年底，当机构对GameStop股票的做空比率高达140%时，猎手终于闻到了空气中的血腥味，只不过此时机构已经沦为了成猎物。
潜在的掠夺交易风险能阻止他们机构投资者套利吗？魔高一尺，道高一丈，博弈永不停止。借助于数字技术，套利者（做空机构）又有了一些新的策略，来避开这些风险。
Ljungqvist和Qian在“How Constraining Are Limits to Arbitrage?”（2016）中分析了一系列逐渐流行起来新策略。空头们不再悄悄地找到标的，套利交易，慢慢等着价格回落，而是在事前通过社交媒体，大张旗鼓地广而告之，我要做空这个股票了，同时发布详尽调查报告，让这个威胁变得可信。如果报告能够说服现在的股票持有者，价格回落的过程会大幅缩短，同时也组织了其他投资者浑水摸鱼，大大降低做空的风险。
2011年6月浑水（Muddy Water）做空嘉汉林业（Sino-Forest），2011年1月香橼研究（Citron Research）做空中国高速传媒（China Media-Express），都用了这个套路。这个过程确实加速了价格发现的过程，提高了市场效率，同时被做空的股票，大多在财务和信息披露中确实有作假的行为，这种行为让市场的定价机制更有效率，从发现信息的角度来说是有益的，也起到了对企业如实披露信息的监督作用。
这种行为屡试不爽，也使得做空机构无意中变得傲慢，1月20日，香橼发布预告，在第二天会发布报告，看空Gamestop，依然是这个套路。然而机构们万万没有想到，散户也会通过社交媒体结成大军，被话筒的力量反噬。
博弈永不停止，永远不要低估科技的力量。凯文·凯利在《失控》里提出了蜂巢思维（Hive Mind）的概念，蜂巢思维实际上指一种群体思维，当互联网和信息技术让沟通的成本降低到一定程度，人类就会像蜜蜂一样为达成同一目标行动完全协同一致，尽管个体的力量很微小，但整体却能产生巨大力量。
仔细回想GME事件中做多的散户，会发现他们的行为方式非常团结有序，在某种程度上达到了蜂巢思维的状态，让这一切成为可能的是数字信息技术。
GME的多头散户，来自有美国贴吧之称的Reddit的分论坛组WallStreetBets，这些美国媒体口中的 “amateur investor” （菜鸟投资者）。仔细观察这些人的讨论，会发现实际上这里有很多非常有经验的投资者，他们崇尚只活一次（YOLO）的过把瘾就死的心态，购买高风险的股票，定期写分析，把账户盈亏通晒出来，赢就赢大的，输也不惋惜。
Reddit的CEO Steve Huffman在接受《纽约时报》采访时说：“在这个群体里，声望就是你的晒出的仓位。一些看似疯狂的投资，单独个体是不可能做出的，只有在群体里才可能，就像朋友们怂恿你悬崖跳水一样。”的确，极端行为的背后，是团结有序的协调，在某种程度上，WSB们的行为达到了蜂巢思维的状态。
实际上，这种完全无视市场信息的策略也许是散户对抗机构最好策略。机构之所以每每屠杀散户，大多是因为思维无法统一的个体提前退场，导致多方力量溃不成军。而以网络社区为土壤，培养出来的这种“集体自闭文化”，造就了史上士气最高，战斗力最强的散户大军。这些散户甚至引用了凯恩斯的名言：“我们保持迟钝的时间要比他们保持偿付能力的时间长。”
支撑这种集体行动的另一个原因，是群体对某种情绪的不断加强。无论是游戏零售商、连锁影院还是诺基亚都是美国千禧一代不可磨灭的童年记忆，所有参与者都认为自己在进行一项正义的事业——对抗邪恶贪婪的华尔街巨头，拯救企业和品牌。这种情绪在群体中不断折射和加强，进一步助推了群体无视市场风险和信息。正如亚里士多德所言：“我们无法通过智力去影响别人，情感却能做到这一点。”
所以这不仅仅是克鲁格曼口中的炒高出货，而是一种互联网社区滋养下的一种亚文化小群体引领的一次大群体的情绪集体爆发。
后来发生的多空大战，已进入历史。目前的状况是，多家做空机构割肉离场，香橼宣布永不再发布做空报告，大多数跟风散户损失惨重，目前的胜利者只有一小批足够疯狂的YOLO散户、Robinhood，Reddit和一些趁火打劫的多方机构。巨人已经倒下，大卫的结局未卜。
可以确定的是，GameStop的故事还远未结束， WallStreetBets的幽灵将在4chan、 电报、Clubhouse和其他任何互联网社区潜伏，伺机对下一个傲慢疏忽的投资者出手，大卫王大战巨人的故事永不过时。
对于学术界和监管者来说，吊诡的一幕是，让市场套利失灵的是散户，使用掠夺性交易的是散户，掌握话筒的还是散户，然而这些文献原本的研究对象是机构。
信息的流动给个体带来巨大福利，也可能形成颠覆性的市场力量。同时Robinhood作为新一代交易平台，它的清算策略、盈利模式、保证金要求，多大程度上平台能更改交易的规则，这些问题在这次事件中也开始暴露在大众视野中，引起学界和监管的思考。
如何在今天这个数字时代，维护一个健康的金融市场环境，保护投资者的利益？这是一个全新的挑战，我们也会在后续的文章里继续讨论相关的问题，敬请关注。
Shleifer, Andrei, and Robert W. Vishny. "The limits of arbitrage." The Journal of finance 52.1 (1997): 35-55.
Ljungqvist, Alexander, and Wenlan Qian. "How constraining are limits to arbitrage?." The Review of Financial Studies 29, no. 8 (2016): 1975-2028.
Weller, Brian M. "Does algorithmic trading reduce information acquisition?." The Review of Financial Studies 31.6 (2018): 2184-2226.
Brunnermeier, Markus K., and Lasse Heje Pedersen. "Predatory trading." The Journal of Finance 60.4 (2005): 1825-1863
郑重声明： 本文版权归原作者所有， 转载文章仅为传播更多信息之目的， 如作者信息标记有误， 请第一时间联系我们修改或删除， 多谢。