散戶大戰華爾街：數字時代的蜂巢思維與信息套利市場的失靈_TRA:TravelCake

過去一年我們見證了很多經濟奇觀：主要經濟體進入負利率時代；美國在過去一年多印了20%的美元，又一次割了全世界的韭菜；雖然銷售額只有豐田的十分之一，特斯拉卻坐擁前者近4倍市值，并讓馬斯克成為新的世界首富。人們說2020是魔幻的一年。

誰都沒有想到，2021年開局，我們就目睹了又一場精彩的大戲。2021年1月1日，GameStop的股價是17.25美元，短短3周內暴漲至483美元的高點，上演了散戶暴打貪婪對沖基金的戲碼（下稱GME事件）。盡管落筆之時，股價已經跌至50美元以下。看似塵埃落定，一地雞毛，跟風散戶再次付出“血的代價”。勒龐在冥冥之中發笑：在群體中，情感在與理智的戰爭中從未落敗。

不少評論家，包括經濟學家克魯格曼在《紐約時報》撰文稱，GME事件和“炒高出貨”傳統金融把戲沒有本質區別，他說“改善財富分配的根本是改善就業，發展實體經濟，而不是在股市賭博。” 他認為GME事件背后代表了民粹主義的崛起，散戶夾雜著聞風而來的對沖基金和投資機構，像在半空盤旋的禿鷲，準備一哄而上，分食倒霉同行的尸首。克魯格曼嘲笑，就連造反的人們群眾隊伍都是不純潔的，是連民粹主義都不如的“偽民粹主義”，并規勸和華爾街積怨已久的民主黨代表不要再借題發揮。

從數字經濟的視角來看，GME事件代表了數字時代的一類全新現象，無論本意或結果好壞，以數字技術廣泛普及帶來的信息協同使個體行動有更大的影響力，這給金融市場帶來了新的不確定性。這本身就值得學術界、政策制定者深入研究的。

技術再怎么變，金融市場的本質作為一種“道”，是“獨立不改，周行不殆”的。市場的本質是什么？通過價格加總零散的私有信息（哈耶克），協調供需均衡。金融市場的本質是什么？在交易中發現信息，為資產和風險定價。

韓國散戶投資者正在退出越南股市，并轉投科技股和加密貨幣:12月10日消息，韓國散戶投資者一直在退出越南股市，轉而將資金投入加密貨幣和科技股。韓國證券存管局（KSD）的數據顯示，今年已有價值1.66億美元的股票被拋售。

特斯拉等科技股和加密貨幣，尤其是比特幣，吸引了韓國投資者的關注。考慮到特斯拉和比特幣在2021年都經歷巨大的增長，這并不奇怪。獲利似乎是這些散戶投資者的首要任務。盡管韓國政府出臺新法規，但加密貨幣在韓國非常受歡迎。（Beincrypto）[2021/12/10 7:31:35]

那么，一個好的金融市場就要在產生信息的層面上“懲惡揚善”：讓付出努力挖掘信息的人有回報，讓那些利用不正當的信息優勢獲利的人吃苦頭。前一點，不同的金融工具（期權）使得付出努力挖掘信息的人可以在不同的市場、市場的不同時期進行套利；后一點，建立信息披露機制，讓普通投資者更容易判斷股票價值；同時打擊內幕交易，保證信息流到資金流的傳導是正義的。

然而通過套利回報信息挖掘者的機制，是有條件的。一旦打破這些條件，市場機制就會失靈。克魯格曼在評論GME事件時在推特上評論道，瘋狂的GME股票給我的感覺就像有人故意以Shilerfer和Vishny的經濟學模型為劇本，栩栩如生地展現市場在什么時候會失靈。

Shilerfer 和Vishny兩位經濟學家到底說了什么？這篇1997年的學術文章“The Limits of Arbitrage”實際上指出了套利作為一種信息獎勵機制的局限性。一般情況下，專業投資者通過研究和發現信息，在不同市場上或者不同時期間發現套利機會，套利交易本身降低了不同市場的信息差，給股票價格加上了一個“引力”，使得價格不會與基本面偏離太遠。作為回報，套利交易會為發現信息、承擔風險的投資者帶來收益。于是資本市場上的信息差會持續降低，接近真實狀態，實現有效率市場，完美。

交易數據表明，比特幣近期上漲并非由散戶交易員推動:10月12日消息，做市商B2C2的數據顯示，比特幣近期一直在上漲，但看起來散戶交易員并沒有推動這一走勢。該公司在向客戶分發的每周報告中表示，總體而言，市場最近“適度偏向買方”，盡管如此，并非所有人都在看漲。報告指出：“然而，更有趣的是，加密交易所是整體凈出售的唯一類別，這意味著市場上行可能主要是由機構資金推動的，而零售業務則處于次要地位。”根據其數據，擁有數百萬散戶用戶的加密交易所在10月3日至10月10日期間向賣方傾斜了57.4%，而OTC向買家傾斜了54.8%。（The Block）[2021/10/12 20:23:33]

至少紙上的模型看起來完美，Shilerfer和Vishny進一步指出，在一些極端情況下，比如價格大幅偏離基本面而且短期沒有收斂的勢頭，如果套利者的資本受限，可能在觸發清倉條件遭受損失。對那些不是在用自己的錢交易的人，例如基金經理，由于資本限制和風險規避的約束更強，這種情況更可能出現。所以套利者必須要有一個非常深的錢袋子（Deep Pocket）才能從容地執行交易策略，這也是散戶在市場中常常處于劣勢的一個原因。

當然在二十多年前這篇論文寫作時，這些情況只是假設，很難想象價格會長期偏離基本面而且越走越遠，尤其是有很強烈的信息支撐時。然而它就是發生了，只不過這次套利者是散戶，提前割肉離場的是機構。是什么造成了這種地位的反轉？

散戶到底是如何吊打機構的？實際上他們利用了一種掠奪性交易的手段。Brunnermeier和Pedersen在2005年的文章《掠奪性交易（Predatory Trading）》中指出了一種對機構非常危險的情況。大型交易者面對的流動性約束，尤其是當他們的約束被其他交易者知道的時候，有可能會讓他們成為案上魚肉，被定向狙擊。

Paradigm聯合創始人：WSB散戶無法交易GME股票推進了DeFi交易的普及:Paradigm聯合創始人兼管理合伙人MattHuang發布推特稱，一些特定的歷史事件具有催化作用，可將醞釀已久的想法轉化為主流意識。比如2020年3月美聯儲印制了超過3萬億美元進行量化寬松，促進更加多人投資比特幣，2021年1月Twitter永久禁止了唐納德·特朗普的賬戶，導致人們開始投身去中心化網絡，WSB散戶無法游戲驛站(GME)股票，推進了DeFi交易的普及。[2021/2/8 19:11:28]

例如對沖基金被要求追加保證金時，給他提供服務的相關銀行可能推斷出這個信息，那么對沖基金的軟肋就可能暴露在與銀行有關系的交易對手下。做空機構如果到了股票被“扎空”（short squeeze）需要強行贖回時，也會被逼到不得不賣，割肉也要賣的境地。資產保險，自動止損交易等策略都會使交易者被逼到墻角，不得不變現，出現掠奪交易的風險。這些冰冷分析，是各種影視作品中緊張刺激的資本市場戰爭，瞬息萬變、千鈞一發，大都是這類血淋淋的市場。

這些極端情況帶來的啟示是：1）各類套利和保險策略可能帶來大型參與者之間的互相攻擊，進而引發市場風險和系統性風險。2）信息披露不等于越透明越好，什么時候披露哪些交易信息需要平衡效率和風險。3）監管機構在一些市場極端情況下有必要協調大機構的行動，并作出限制。

韓國散戶投資者今年持續向加密貨幣等高風險資產注入更多資金:周日的數據顯示，由于去年的強勁市場反彈和目前的超低利率環境，韓國散戶投資者今年持續向加密貨幣和股票等高風險金融產品注入更多資金。當地主要銀行的活期存款較1月份減少了近10萬億韓元（約合89.5億美元）。據當地銀行稱，截至1月底，新韓銀行、國民銀行、友利銀行、韓亞銀行和農協銀行的貸款總額為637.86萬億韓元。此外，根據CoinMarketCap的數據，隨著投資者對高風險、高回報投資的偏好增加，加密貨幣交易所Upbit在周二24小時內的交易量為6.02萬億韓元，遠高于大約三個月前的6282億韓元。加密貨幣交易所Bithumb上個月的投資者存款也比前一個月飆升了36%。（The Korea Herald）[2021/2/7 19:07:51]

例如國際金融工程師協會（IAFE）的投資者風險委員會（Investor Risk Committee）在2001年的報告中，關于信息披露就建議：“對于大額資產組合，細顆粒度的信息披露可能造成毀滅性的后果。大型基金應該限制信息披露的粒度，以防止潛在的掠奪性交易。

當2020年底，當機構對GameStop股票的做空比率高達140%時，獵手終于聞到了空氣中的血腥味，只不過此時機構已經淪為了成獵物。

潛在的掠奪交易風險能阻止他們機構投資者套利嗎？魔高一尺，道高一丈，博弈永不停止。借助于數字技術，套利者（做空機構）又有了一些新的策略，來避開這些風險。

Ljungqvist和Qian在“How Constraining Are Limits to Arbitrage?”（2016）中分析了一系列逐漸流行起來新策略。空頭們不再悄悄地找到標的，套利交易，慢慢等著價格回落，而是在事前通過社交媒體，大張旗鼓地廣而告之，我要做空這個股票了，同時發布詳盡調查報告，讓這個威脅變得可信。如果報告能夠說服現在的股票持有者，價格回落的過程會大幅縮短，同時也組織了其他投資者渾水摸魚，大大降低做空的風險。

分析 | BTC合約多空持倉人數比0.99 散戶看空情緒逐漸增強:截至10月11日10:30，根據OKEx合約大數據顯示，目前BTC合約多空持倉人數比為0.99，季度合約基差51.28美元，永續合約基差1.0美元；BTC合約持倉總量7,270,483張，24h交易量16,105,932張；主動買入量242,442張，主動賣出量226,632張；精英賬戶做多賬戶比65%，多頭持倉比24.61%，做空賬戶比34%，空頭持倉比11.94%。

分析師表示，多空持倉人數比為0.99，散戶看空情緒逐漸增強，但優勢不大，持倉總量方面保持穩定，主動交易活躍度仍然一般，多空力量對比反復拉鋸，BTC合約精英持倉方面，多頭持倉比有所回升至24.61%，精英多頭持倉占據優勢。[2019/10/11]

2011年6月渾水（Muddy Water）做空嘉漢林業（Sino-Forest），2011年1月香櫞研究（Citron Research）做空中國高速傳媒（China Media-Express），都用了這個套路。這個過程確實加速了價格發現的過程，提高了市場效率，同時被做空的股票，大多在財務和信息披露中確實有作假的行為，這種行為讓市場的定價機制更有效率，從發現信息的角度來說是有益的，也起到了對企業如實披露信息的監督作用。

這種行為屢試不爽，也使得做空機構無意中變得傲慢，1月20日，香櫞發布預告，在第二天會發布報告，看空Gamestop，依然是這個套路。然而機構們萬萬沒有想到，散戶也會通過社交媒體結成大軍，被話筒的力量反噬。

博弈永不停止，永遠不要低估科技的力量。凱文·凱利在《失控》里提出了蜂巢思維（Hive Mind）的概念，蜂巢思維實際上指一種群體思維，當互聯網和信息技術讓溝通的成本降低到一定程度，人類就會像蜜蜂一樣為達成同一目標行動完全協同一致，盡管個體的力量很微小，但整體卻能產生巨大力量。

仔細回想GME事件中做多的散戶，會發現他們的行為方式非常團結有序，在某種程度上達到了蜂巢思維的狀態，讓這一切成為可能的是數字信息技術。

GME的多頭散戶，來自有美國貼吧之稱的Reddit的分論壇組WallStreetBets，這些美國媒體口中的 “amateur investor” （菜鳥投資者）。仔細觀察這些人的討論，會發現實際上這里有很多非常有經驗的投資者，他們崇尚只活一次（YOLO）的過把癮就死的心態，購買高風險的股票，定期寫分析，把賬戶盈虧通曬出來，贏就贏大的，輸也不惋惜。

Reddit的CEO Steve Huffman在接受《紐約時報》采訪時說：“在這個群體里，聲望就是你的曬出的倉位。一些看似瘋狂的投資，單獨個體是不可能做出的，只有在群體里才可能，就像朋友們慫恿你懸崖跳水一樣。”的確，極端行為的背后，是團結有序的協調，在某種程度上，WSB們的行為達到了蜂巢思維的狀態。

實際上，這種完全無視市場信息的策略也許是散戶對抗機構最好策略。機構之所以每每屠殺散戶，大多是因為思維無法統一的個體提前退場，導致多方力量潰不成軍。而以網絡社區為土壤，培養出來的這種“集體自閉文化”，造就了史上士氣最高，戰斗力最強的散戶大軍。這些散戶甚至引用了凱恩斯的名言：“我們保持遲鈍的時間要比他們保持償付能力的時間長。”

支撐這種集體行動的另一個原因，是群體對某種情緒的不斷加強。無論是游戲零售商、連鎖影院還是諾基亞都是美國千禧一代不可磨滅的童年記憶，所有參與者都認為自己在進行一項正義的事業——對抗邪惡貪婪的華爾街巨頭，拯救企業和品牌。這種情緒在群體中不斷折射和加強，進一步助推了群體無視市場風險和信息。正如亞里士多德所言：“我們無法通過智力去影響別人，情感卻能做到這一點。”

所以這不僅僅是克魯格曼口中的炒高出貨，而是一種互聯網社區滋養下的一種亞文化小群體引領的一次大群體的情緒集體爆發。

后來發生的多空大戰，已進入歷史。目前的狀況是，多家做空機構割肉離場，香櫞宣布永不再發布做空報告，大多數跟風散戶損失慘重，目前的勝利者只有一小批足夠瘋狂的YOLO散戶、Robinhood，Reddit和一些趁火打劫的多方機構。巨人已經倒下，大衛的結局未卜。

可以確定的是，GameStop的故事還遠未結束， WallStreetBets的幽靈將在4chan、 電報、Clubhouse和其他任何互聯網社區潛伏，伺機對下一個傲慢疏忽的投資者出手，大衛王大戰巨人的故事永不過時。

對于學術界和監管者來說，吊詭的一幕是，讓市場套利失靈的是散戶，使用掠奪性交易的是散戶，掌握話筒的還是散戶，然而這些文獻原本的研究對象是機構。

信息的流動給個體帶來巨大福利，也可能形成顛覆性的市場力量。同時Robinhood作為新一代交易平臺，它的清算策略、盈利模式、保證金要求，多大程度上平臺能更改交易的規則，這些問題在這次事件中也開始暴露在大眾視野中，引起學界和監管的思考。

如何在今天這個數字時代，維護一個健康的金融市場環境，保護投資者的利益？這是一個全新的挑戰，我們也會在后續的文章里繼續討論相關的問題，敬請關注。

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

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