【金融市場】股市偏態增加最重要的三個原因

偏態(Skew)這個詞有學過統計的人應該不陌生，換在金融市場的語言就是「大漲大跌的機率比常態分配(Normal Distribution)機率還高」，也就是一般所說的黑天鵝效應，看到黑天鵝的機率比我們想像的還要高，黑天鵝效應發生時通常會出現恐慌的現象，例如911恐怖攻擊、319槍擊案等突發事件，除了本身出現機率比常態分配高外，極端漲跌的幅度近年也較過去來得大，歸納有幾個原因如下。

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程式交易：趨勢追逐(Trend Following)

相信會看我的文章的各位應該都是對於量化交易或程式交易有興趣，對於這個策略一定不陌生，以一個移動平均線的簡單順勢策略來說，當價格突破移動平均線則進場買進，反之當價格跌破移動平均線則進場賣出，再想像一下一個情況，如果全市場都是以這種策略會發生什麼事，當一穿過均線，反向流動性瞬間真空，如果順勢交易以市價單(Market Order)進場，則價格會瞬間大漲或大跌，反而讓更多觸發(Trigger)更多順勢交易策略進場，透過一個從眾心理反而會讓趨勢自我實現，而且幅度相當大。

逆勢交易永遠是市場的潤滑劑，而最常使用逆勢交易的交易者就是一般投資人(俗稱散戶)或是價值投資者，人性一般都會懼怕追高殺低，所以自然會表現出逆勢交易的特性，逆勢交易參與者夠多將會使波動率降低，大家可以想一下台股的波動率是高還是低呢？像是台灣的金融股在存金融股的風氣下，當下跌時持續有一般投資人進行買進，越跌越買，所以波動率相當低，可以去比較一下美國的金融股波動率。

衍生性金融商品：選擇權Short Gamma部位

選擇權Greeks中最重要的一個係數就是Gamma，Gamma就是定義選擇權非線性的核心，非線性特性就是在持有選擇權時，透過選擇權本身就可以幫你在賺錢的時候加碼，跌的時候減碼，這個都是自然而然出現的，就是利用一個二階微分的Gamma值來衡量，剛剛的假設是一個選擇權買方的特性，而選擇權買方一定是由選擇權賣方所買進來，選擇權賣方為了要複製出非線性的特性，在避險操作上，必須要「追漲殺跌」，假設一個情況，選擇權賣方的避險交易金額佔市場超過五成會發生什麼事，股價漲1%後，第一波避險單快速湧入買入股票，並將漲幅推升到2%，又導致第二波避險買盤出籠，所以自然的會導致波動率與偏態擴大的狀況。

槓桿與反向ETF

槓桿與反向ETF也是一種衍生性商品，實質上是屬於一個第二階層的衍生性商品，最底層為現貨指數，第一階層衍生性商品為期貨，而槓桿與反向型的ETF持有期貨，形成第二階層的衍生性商品，而ETF的資產管理機構必須每日追蹤指數報酬，當指數漲跌幅比例夠大時，資產管理機構就會進行Daily Rebalancing，如果大漲就會去買入期貨，大跌則會賣出期貨，在尾盤時就會有順勢的買盤或賣盤出現。

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結論

你是不是也是間接造成股市偏態增加呢？未來偏態只會越來越嚴重，散戶的退出與系統化投資交易的趨勢下，這個現象是必然的，偏態我們從金融市場觀察到的一些現象，也可以變成一些交易策略，甚至如果資金量夠大，還可以去攻擊選擇權的賣方，利用一些流動性的不對稱來吃選擇權避險買盤的豆腐，這種攻擊型態有時間再跟大家分享。