生成市场假说：价格是互动的残影

2015 年夏天、2020 年春天、2023 年的一轮技术重估，这三次行情里都有一个共同的场景：模型在事前给出了相当准确的区间， 事件发生之后，它却无法解释为什么。参数没有错，样本外检验也没有崩，问题在于被检验的东西已经不是原来那样了。

我把它叫做“模型对了、世界变了”。这四个字是我做研究的起点，也是我最终不再把预测当作核心交付的原因。

一、预测的三个隐假设

任何预测模型都默默接受了三个前提，通常不写进论文，也很少在路演里被追问。

第一，结构是稳定的。 模型假设变量之间的关系在预测期内保持不变，或者变化得足够慢，可以用滚动窗口吸收。 一旦结构本身换轨——监管规则改写、技术路线收敛、参与者构成变化——窗口里装的都是上一个世界的样本。

第二，信息是外生的。 有效市场假说里，信息像雨一样落在市场上，价格负责把它汇总。但真实市场里，参与者会根据价格反推信息， 再根据反推的结果行动，行动又改变价格。信息不是落在系统外面的雨，是系统自己下的雨。

第三，误差是可加的。 模型把偏差当作噪声，假设预测加上误差等于现实。可当参与者开始学习模型本身——央行看市场预期、市场看央行反应函数—— 误差就变成了内生变量，它会被套利，也会被放大。

这三个假设在平稳期几乎无害。它们的问题不在于错，而在于有效范围被默默扩大到了转折点。

二、价格是互动的残影

生成市场假说换了一个本体论设定：市场不是由既成实体构成的结构，而是在参与者互动中持续临时成形的过程。 价格是这个过程留下的残影，同时也是下一轮互动的诱因。

这个说法容易被误读成“市场是无效的”。它不主张这个。它主张的是：有效性本身是生成出来的，因此也有生成与失效的历史。 一个市场的定价效率，取决于当时的参与者结构、信息通道与约束条件；结构一变，效率的分布也会变。

预测问的是“接下来会发生什么”。生成问的是“什么正在被生产出来，以及它需要什么条件才能继续”。

三、研究任务因此改变

如果价格是残影，研究的重心就从估计真实价值，移向识别生成机制。我在实践中把它拆成三个可操作的问题。

谁在生成？ 不是抽象的“市场”，而是一组有不同目标函数、不同信息集、不同约束的主体：做市商、被动资金、产业资本、监管者、算法。 他们的互动规则决定了结构会长成什么样。

靠什么生成？ 是流动性、注意力、标准，还是政策许可？不同市场里，生成机制完全不同。找错机制，再精细的模型也只是拟合噪声。

何时换轨？ 结构变化通常不是渐进的，而是在某些临界点突然完成。临界点之前，旧模型表现最好；临界点之后，它错得最贵。 所以真正值得投入的，是识别临界点附近的早期信号。

四、可检验的部分

一个假说如果什么都能解释，它就什么也没说。生成市场假说至少给出三个可以被数据否掉的推论。

• 价格序列应呈现非平稳与路径依赖，而不是围绕某个均衡的平稳波动。
• 参与者行为的分散度上升，应领先于结构性的价格重估，而不是同步或滞后。
• 市场网络的连通结构变化，应能预测流动性的非线性收缩。

这三条都可以用公开数据做初步检验，也都可以被证伪。我更希望有人拿它们去做严格的实证，包括得出否定结论—— 那比再写一篇赞同的文章有价值。

五、还没解决的部分

第一，我还没有一个好办法把“生成性”压缩成一个稳定的统计量。它可能只能被多指标联合识别，这意味着它在实务中难以被快速沟通。

第二，如果结构持续变化，回测的有效性边界在哪里？我们目前用滚动窗口与制度分段做近似，但这更像工程妥协，不是理论答案。

第三，在中国这类政策强干预的市场里，生成机制如何与制度约束耦合？政策既是外生冲击，也是内生参与者，这个双重身份让模型设计变得棘手。

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写这篇的目的不是宣布一个新范式成立。范式不是宣布出来的，是被使用、被质疑、被修正之后剩下的东西。 如果你正在做的工作里，有“模型对了、世界变了”的时刻，欢迎写信告诉我细节——那正是我需要的材料。