# 大票小票风格分化的逻辑
原创 沧海一土狗 [ 沧海一土狗 ](javascript:void\(0\);)
__ _ _ _ _
**
** ** 文/沧海一土狗 **
_ ps：2300字 _ ****
**引子**
2022年4月27日，万得全a大幅v反，盘中一度突破了 _** 杠杆底的理论值 ** _ ——4300点（ _ ps：估算方法见《 _ [ _
股市见底了吗？ _
](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxNjE1NjI1MA==&mid=2247487383&idx=1&sn=0214cd859f13cfe78e4f5dec07bdcdb4&chksm=f9aaf1a2cedd78b4d3d0efc12931be31c386b251fdb2c8fcbd6015ff6f134f57a4a91bf5ab39&scene=21#wechat_redirect)
_ 》一文 _ ），之后市场经历了一波反弹，15个交易日 _** 万得全a又上涨了11.87% ** _ 。
奇葩的是，在这个过程中，我们还经历了很多的经济基本面利空：
一、4月PMI很差——四月底披露；
二、4月社融数据很差——五月中旬披露；
三、4月的经济数据很差——五月中旬披露；
尽管如此，市场还是经历了一波快速的反弹。
这个现象告诉我们，有些时候股市是经济的晴雨表，有些时候并不是。
**大票小票的风格分化**
在这个过程中，还有一个有趣的现象——大小市值之间是分化的： _** 大市值股票反弹得少一些；小市值股票反弹得多一些。 ** _
如上图所示，4月27日以来，锚指数仅仅上涨了7.24%（ _ ps：2021年底自有流通市值大于500亿的111只股票 _ ）。
但是，与此同时，小市值指数却大涨了14.66%。大市值和小市值风格表现出了巨大的差异，后者大幅跑赢前者。
在这一轮行情里，我们可以看到以下几点事实：
_** 1、万得全a撞到4300点之后经历了一波大反弹； ** _
_** 2、四月份经济景气度不行； ** _
_** 3、这波反弹中小市值表现得较好，大市值却表现得较差 ** _
**知其然式的解释**
基于这3点事实以及过往的理论框架，我们似乎可以得出这样的猜测：
_** 1、这波反弹的主导因素是【去杠杆结束后场内流动性的复苏】； ** _
_** 2、小市值指数反馈了流动性恢复；
** _
_** 3、大市值落后于小市值的部分反馈了经济景气度不行； ** _
如上图所示，在形式逻辑上，我们可以构造一个分类： _** 大票的影响因素有两个景气度和场内流动性；小票的影响因素只有一个——场内流动性 ** _ 。
为了检验一下这个 _** 分类的稳健性 ** _ ，我们还要检验一些反事实（ _ ps：对于这个规律总结，经济景气度高的情况叫反事实 _
）：当经济景气度高的时候，是否存在 _** 大市值对小市值 ** _ 的压制情况？历史上还真有。
如上图所示，从2020年9月开始，大市值板块开始快速拉升，一路上扬，但是，小市值指数却开始萎靡，一路向下。二者呈现了十分强劲的跷跷板效应。
从PMI数据来看，2020年下半年的确是 _** 经济景气度最好的一段时光 ** _ ，经济景气度很可能是 _** 大市值压过小市值的重要推手 ** _
。
**景气筛选和效率筛选**
但是，这也只是现象的聚合，我们最需要解释的问题是： _** 为什么小市值板块对经济景气度就不敏感呢？ ** _
_** ** _
一种很有竞争力的解释是：小市值板块的一大特点是 _** 股票数目众多 ** _
，存在很多业绩难以证伪的股票，可以在经济不景气的时候炒概念；但是，大市值板块却不同，股票数目少且业绩极其容易证伪，经济不景气时，大家的业绩都不行。
如上图所示，经济不景气时，小票的优势是 _** 数目众多 ** _ （ps：勘误，图中应为“较多”，下同），总有一些业绩难以证伪的股票。
于是，市场上流传有这样一个总结：
> _**经济不好的时候，妖股横行** _
那么，为什么经济好的时候小票又反过来遭受大票压制呢？这是因为第二层筛选的存在—— _** 效率筛选 ** _ 。
如上图所示， _** 景气是基础性的 ** _ ，所有的标的都需要先通过景气筛选。（ _ ps：参考旧文《 _ [ _ 从醉酒现象看景气追逐和景气周期
_
](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxNjE1NjI1MA==&mid=2247486717&idx=1&sn=6c8be139b5c32917feec6c36f267c50e&chksm=f9aaf2c8cedd7bde13680af2f0d25e836932b1a300b5a93cf94d289c4d708d07fbb61f5ae0af&scene=21#wechat_redirect)
_ 》 _ ） 在经济不景气的情况下，小市值板块会有众多的漏网之鱼，于是，小市值板块占优。
然而，一旦经济变得景气，景气筛选就变得不重要了—— _** 大量的 ** _ _** 股票均能通过 ** _ 。效率筛选的作用变得重要起来。
那么，什么是效率筛选呢？ _** 考察同样的流动性能做出多少市值来 ** _ 。
这个筛选让我们立马想到了《 [ A股的流动性都去哪里了？——空间扭曲的视角
](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxNjE1NjI1MA==&mid=2247487083&idx=1&sn=e4d8da766b1a732f17210a5c92e18e71&chksm=f9aaf05ecedd7948328fe50f42a155e82d142f77d24b04b5d4104f9fe39ab69ba174ceae87f5&scene=21#wechat_redirect)
》一文所提到的 _** 凹性 ** _ 。 在这篇文章里，我们探讨了 _** 流动性分布和全a总市值的关系 ** _ 。
由于 _** 市值对流动性的函数是一个凹函数 ** _ ，即市值对流动性的二阶导大于零。在流动性总量不变的前提下，抱团总市值上涨，散团总市值下跌。换言之，
> _**大票的流动性效率高，小票的流动性效率低。** _
>
**认知方法论上的讨论**
综合景气筛选和效率筛选，我们很容易得到以下流程图：
经济的景气度总体水平和分布状况直接影响到景气筛选的结果；然而，只要通过了景气筛选，进入了效率筛选，凹性就变成支配性因素了——凹性越大的越受到青睐。
事实上，这是一个很复杂的 _** 现象生 ** _ _** 成机制 ** _ 。但是，我们通过经验所总结的规律似乎又很简单：
如果不加以慎重的考察，我们很容易 _** 被直觉愚弄 ** _ ，它太喜欢走捷径了，它会期待有一对标签a和标签b能够快速地解释现象（ _
ps：譬如总有人爱扯国运之类的东西 _ ）：
事实上，这只是在绕圈圈。经常发生的事情是：标签a和标签b用了这一次，就很难在其他地方用上。
所以，我们得强调演绎法，一个理论是否为好理论取决于它是否能跟其他理论配合，共同来解释现象。
> _**并不存在一个检验一切的元理论，理论之间相互证明彼此的价值。** _
对，paper的价值来自于 _** 被 ** _ _** 引用的数量，理论的 ** _ _** 价值则来自于彼此之间的协作 ** _ 。
为什么要设计这样一个复杂机制来解释这样一个貌似简单的现象呢？
能用现成的机制解释就用现成的机制解释，尽量 _** 避免又做一个完全新的东西 ** _ 。
因此，评价理论的唯一标准就是 _** 普遍性 ** _ ，重复出现的地方越多越好，普遍性的另一面就是精简性—— _ 可以套娃，但不要做新标签 _
——这就是 _** 奥卡姆原则 ** _ 有道理的地方。
**结束语**
最后，再让我们回到现实，展望一下未来的市场。
未来市场的问题并不是一个涨不涨的问题，而是一个 _** 如何涨 ** _ 的问题：
1、如果经济景气度起得慢，那么，市场上涨的斜率就低，风格就偏小市值；
2、如果经济景气度起得快，那么，市场上涨的斜率就高，凹性会起作用，风格就偏大市值。
这是前文框架的简单推论。
股市表现并不是经济景气度的一一映射，二者之间存在一个 _** 时时变换形状的透镜 ** _ ，我们除了要研究经济本身，还要去研究这面透镜。
_ ps：数据来自wind，图片来自网络 _
End
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本号唯一的知识星球号 定位：升级认知框架的思维实验室 星球的主体是一系列具备一致性的模型 星主每天会通过增量讯息和市场反馈检验模型
这个检验过程就是每日的股市和债市复盘 因此，这一系列模型也是动态升级的 此外，星球里还有对重要的现象或事件的点评 以及一些跟公众号内容不同的随笔
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_ ps：2300字 _ ****
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股市见底了吗？ _
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奇葩的是，在这个过程中，我们还经历了很多的经济基本面利空：
一、4月PMI很差——四月底披露；
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三、4月的经济数据很差——五月中旬披露；
尽管如此，市场还是经历了一波快速的反弹。
这个现象告诉我们，有些时候股市是经济的晴雨表，有些时候并不是。
**大票小票的风格分化**
在这个过程中，还有一个有趣的现象——大小市值之间是分化的： _** 大市值股票反弹得少一些；小市值股票反弹得多一些。 ** _
如上图所示，4月27日以来，锚指数仅仅上涨了7.24%（ _ ps：2021年底自有流通市值大于500亿的111只股票 _ ）。
但是，与此同时，小市值指数却大涨了14.66%。大市值和小市值风格表现出了巨大的差异，后者大幅跑赢前者。
在这一轮行情里，我们可以看到以下几点事实：
_** 1、万得全a撞到4300点之后经历了一波大反弹； ** _
_** 2、四月份经济景气度不行； ** _
_** 3、这波反弹中小市值表现得较好，大市值却表现得较差 ** _
**知其然式的解释**
基于这3点事实以及过往的理论框架，我们似乎可以得出这样的猜测：
_** 1、这波反弹的主导因素是【去杠杆结束后场内流动性的复苏】； ** _
_** 2、小市值指数反馈了流动性恢复；
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_** 3、大市值落后于小市值的部分反馈了经济景气度不行； ** _
如上图所示，在形式逻辑上，我们可以构造一个分类： _** 大票的影响因素有两个景气度和场内流动性；小票的影响因素只有一个——场内流动性 ** _ 。
为了检验一下这个 _** 分类的稳健性 ** _ ，我们还要检验一些反事实（ _ ps：对于这个规律总结，经济景气度高的情况叫反事实 _
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如上图所示，从2020年9月开始，大市值板块开始快速拉升，一路上扬，但是，小市值指数却开始萎靡，一路向下。二者呈现了十分强劲的跷跷板效应。
从PMI数据来看，2020年下半年的确是 _** 经济景气度最好的一段时光 ** _ ，经济景气度很可能是 _** 大市值压过小市值的重要推手 ** _
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**景气筛选和效率筛选**
但是，这也只是现象的聚合，我们最需要解释的问题是： _** 为什么小市值板块对经济景气度就不敏感呢？ ** _
_** ** _
一种很有竞争力的解释是：小市值板块的一大特点是 _** 股票数目众多 ** _
，存在很多业绩难以证伪的股票，可以在经济不景气的时候炒概念；但是，大市值板块却不同，股票数目少且业绩极其容易证伪，经济不景气时，大家的业绩都不行。
如上图所示，经济不景气时，小票的优势是 _** 数目众多 ** _ （ps：勘误，图中应为“较多”，下同），总有一些业绩难以证伪的股票。
于是，市场上流传有这样一个总结：
> _**经济不好的时候，妖股横行** _
那么，为什么经济好的时候小票又反过来遭受大票压制呢？这是因为第二层筛选的存在—— _** 效率筛选 ** _ 。
如上图所示， _** 景气是基础性的 ** _ ，所有的标的都需要先通过景气筛选。（ _ ps：参考旧文《 _ [ _ 从醉酒现象看景气追逐和景气周期
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_ 》 _ ） 在经济不景气的情况下，小市值板块会有众多的漏网之鱼，于是，小市值板块占优。
然而，一旦经济变得景气，景气筛选就变得不重要了—— _** 大量的 ** _ _** 股票均能通过 ** _ 。效率筛选的作用变得重要起来。
那么，什么是效率筛选呢？ _** 考察同样的流动性能做出多少市值来 ** _ 。
这个筛选让我们立马想到了《 [ A股的流动性都去哪里了？——空间扭曲的视角
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》一文所提到的 _** 凹性 ** _ 。 在这篇文章里，我们探讨了 _** 流动性分布和全a总市值的关系 ** _ 。
由于 _** 市值对流动性的函数是一个凹函数 ** _ ，即市值对流动性的二阶导大于零。在流动性总量不变的前提下，抱团总市值上涨，散团总市值下跌。换言之，
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**认知方法论上的讨论**
综合景气筛选和效率筛选，我们很容易得到以下流程图：
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事实上，这是一个很复杂的 _** 现象生 ** _ _** 成机制 ** _ 。但是，我们通过经验所总结的规律似乎又很简单：
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ps：譬如总有人爱扯国运之类的东西 _ ）：
事实上，这只是在绕圈圈。经常发生的事情是：标签a和标签b用了这一次，就很难在其他地方用上。
所以，我们得强调演绎法，一个理论是否为好理论取决于它是否能跟其他理论配合，共同来解释现象。
> _**并不存在一个检验一切的元理论，理论之间相互证明彼此的价值。** _
对，paper的价值来自于 _** 被 ** _ _** 引用的数量，理论的 ** _ _** 价值则来自于彼此之间的协作 ** _ 。
为什么要设计这样一个复杂机制来解释这样一个貌似简单的现象呢？
能用现成的机制解释就用现成的机制解释，尽量 _** 避免又做一个完全新的东西 ** _ 。
因此，评价理论的唯一标准就是 _** 普遍性 ** _ ，重复出现的地方越多越好，普遍性的另一面就是精简性—— _ 可以套娃，但不要做新标签 _
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**结束语**
最后，再让我们回到现实，展望一下未来的市场。
未来市场的问题并不是一个涨不涨的问题，而是一个 _** 如何涨 ** _ 的问题：
1、如果经济景气度起得慢，那么，市场上涨的斜率就低，风格就偏小市值；
2、如果经济景气度起得快，那么，市场上涨的斜率就高，凹性会起作用，风格就偏大市值。
这是前文框架的简单推论。
股市表现并不是经济景气度的一一映射，二者之间存在一个 _** 时时变换形状的透镜 ** _ ，我们除了要研究经济本身，还要去研究这面透镜。
_ ps：数据来自wind，图片来自网络 _
End
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本号唯一的知识星球号 定位：升级认知框架的思维实验室 星球的主体是一系列具备一致性的模型 星主每天会通过增量讯息和市场反馈检验模型
这个检验过程就是每日的股市和债市复盘 因此，这一系列模型也是动态升级的 此外，星球里还有对重要的现象或事件的点评 以及一些跟公众号内容不同的随笔
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