如何验证未来是否延续过去的趋势？

在交易研究中，常常会做出一个假设，即未来的市场行为至少会在某种程度上与过去相似。这个假设基于观察到的历史数据和趋势，并认为市场具有某种程度的可预测性。这种假设的背后是认为市场参与者的行为模式和市场的基本特征在一定程度上是相对稳定和重复的。通过假设未来至少会有点像过去，交易研究者可以利用过去的市场数据和模式来预测和制定交易策略。

很多初学者在不自觉地进行这种假设时，没有意识到自己正在做出这个假设，也没有考虑是否合理。这是一个错误。如果你正在做出这个假设，你需要意识到它，并且需要有信心这是一个合理的假设。我们可以通过以下两种方式来探索这个假设是否合理：

1. 基于推理和直觉分析
2. 数据分析

接下来我们将探讨这两种方法，但主要会侧重于数据分析。

直觉和直观分析

推理和直觉分析是一种简单的方法，即观察图表并进行推理。一个简单的例子是股权风险溢价。我们观察到过去的股权回报非常正向，如下图：

我们认为我们理解了原因 – 因为股权具有风险，它们往往低于其预期现金流的贴现总和。所以我们做出这样的假设，即它们在将来至少在长期内会继续上涨。

这种假设合理吗？我们无法确切知道，但有一些有助于评估证据的因素，包括：

1. 是否符合经济常识？是的，人类的风险偏好决定了风险投资低于等值的无风险投资。
2. 在数据中是否看到相关证据？是的，我们看到股票在长期内上涨 – 参见上面的图表。
3. 这种效应是否随时间一致？是的，但当然也有股票回报为负的时期 – 参见上面的图表。
4. 这种效应在其他市场上是否一致？是的，几乎在每个我们有数据的发达市场都可以看到这种效应。

上述答案无法给我们绝对的确定性，但如果它们都指向正确的方向，那么我们至少可以对我们的持续性假设有一定的信心。对于股权风险溢价，我认为通过应用一些推理和观察一些数据，我们可以对持续性假设有信心。但并不总是如此。如果我们需要更深入地挖掘数据，我们该怎么办？接下来我们使用数据分析来探索持续性假设

使用数据分析探索持续性假设

当我们构建投资组合时，我们通常会假设资产的波动性是持续的，即过去的波动性将在未来保持相似的趋势。这个假设在经济上是合理的，因为给定的资产在一段时间内通常具有类似的风险敞口。

为了验证这个假设，我们可以使用数据分析技术来观察波动性的持续性。一种方法是将数据分成不重叠的时间段，并比较一个时间段的波动性与下一个时间段的波动性。

例如，我们可以使用每日的价格数据来估计波动性，并观察相邻两天的波动性之间是否存在关联。通过绘制波动性估计值与后一天的波动性估计值的散点图，我们可以观察它们之间的关系。

如果观察到一个嘈杂但明显的正相关关系，即如果某一天的波动性较大，那么下一天的波动性也很可能较大，那么我们可以得出结论，波动性在一定程度上是持续的。

然而，我们需要注意重叠数据的影响。如果我们使用滚动窗口的数据来估计波动性，例如过去30天的平均范围，那么我们需要移除重叠的数据点，以避免重复计算。

此外，我们还应该观察这种持续性是否在时间上保持一致。我们可以将数据分割成不同的时间段，并在每个时间段内重复上述分析。如果我们在不同的时间段中观察到类似的持续性效应，那么这将进一步支持我们的假设，即波动性是持续的。通过数据分析技术，我们可以探索波动性的持续性假设，并根据观察到的关联关系来评估这一假设的合理性。这有助于我们更好地构建投资组合和进行风险管理。

总结

做出持久性的假设是可能的，但在做出这样的假设时，需要认真考虑何时以及是否合理。首先，要意识到所做的假设，并评估其是否符合实际情况。使用简单的数据分析技术可以帮助确定何时可以合理地假设持久性。然而，需要谨记过去的持久性并不意味着未来也会保持相似的模式，因为市场条件和其他因素可能发生变化。因此，在做出持久性假设时，应综合考虑各种因素并保持谨慎。