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更新时间： 22:05:35&p&先上干货。&/p&&p&美股免费数据接口：&a href=&///?target=http%3A///apiDetail/6fec0506-bfec-4e4e-b81a-3f7bc74d149c& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&/apiDetail/&/span&&span class=&invisible&&6fec0506-bfec-4e4e-b81a-3f7bc74d149c&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p& 目前有日线和5分钟K线。都是免费的。每天200次。不够可以买次数，用多少算多少。比免费的接口快还稳定准确。&/p&
先上干货。美股免费数据接口： 目前有日线和5分钟K线。都是免费的。每天200次。不够可以买次数，用多少算多少。比免费的接口快还稳定准确。
&p&在国外投行做过交易算法设计，现在国内一家资管机构主管股票研究工作，作为从业人员，觉得高票答案比较不靠谱，有推销自己，误导大众之嫌，因此忍不住上来回答一下。&/p&&br&&p&&b&&u&先说结论：&/u&&/b&&/p&&p&&b&第一，想炒股赚钱，比什么都重要的就是对股市本质的理解。&/b&任何股票知识的学习，任何投资策略的制定，都离不开对股市本质的理解。&/p&&br&&p&&b&第二，
对于95%&/b&&b&的散户，我的建议很简单，就是不炒股！&/b&投资基金或者固定收益类产品是更好的选择。&/p&&br&&p&&b&第三，
&/b&&b&股票投资非常复杂，需要学的东西很多。&/b&炒股本质上也是门技术活，和下围棋弹钢琴踢足球一样，要想达到较高的水平，需要“正确的方法+持之以恒的练习”，外加一定的天赋。想投机取巧，仅凭几个二手消息或是几张K线图就赚钱，无疑是自欺欺人。&/p&&br&&p&看到这里大家不妨先问下自己，自己是不是一个有决心有毅力，耐得住寂寞学好一样东西的人？如果不是的话就可以关掉网页了，如果是的话请继续看下去。&/p&&br&&p&&b&&u&下面回答几个我认为事关股票本质认识的核心问题：&/u&&/b&&/p&&p&一、对于股票的认识有哪几种？&/p&&p&二、股票价格的核心特征有哪些？&/p&&p&三、如何正确投资股票？&/p&&p&四、具体需要学习哪些知识？&/p&&br&&p&&b&一、对于股票的认识有哪几种？&/b&&/p&&p&随便网上百度下“炒股”，就会发现对股票投资这件事，认知差异非常大。有认为炒股很简单的，也有认为很难的。有认为炒股是财富保值增值手段的，也有认为中国股市根本就是一场骗局的，五花八门。归纳起来，对于股票大体上有四大类的认识：学院派的认识、股神们的认识、散户的认识、实际从业者的认识。&/p&&br&&p&&b&学院派的认识：&/b&大学的金融课上，会告诉你股票价值是未来现金流的折现，然后会教给你一堆充满各种假设的模型，仿佛通过这些模型就真的能算出股票价值一样。这些东西理论上没有问题，但缺陷在于对未来的假设过多，所以在实际中的用处其实是比较有限的。&/p&&br&&p&&b&股神们的认识：&/b&这里主要指所有民间股神、大多数私募基金、部分公募基金、部分券商研究所等各种忽悠别人的钱去炒股的机构。这些人出于自身利益，以及为迎合大量散户不劳而获的心理，经常把炒股这件事情简单化，给人造成一种炒股可以轻松赚快钱的印象。比如股神们经常会告诉你某个股票马上就要涨停了，上午告诉你下午大盘要暴力反弹等等，总之跟着股神们做股票，就能快速致富。&/p&&br&&p&&b&散户的认识：&/b&大多数散户刚入市的时候，由于对股票一无所知，对股票的了解，主要来自于形形色色的股神，因此散户在初期普遍抱着炒股迅速致富的思想。然而随着不断在股市中亏损，大多数散户对股票的认识会滑向另一个极端：“中国股市是骗人的”，“股市都是政府和庄家赚钱”等等。&/p&&br&&p&&b&实际从业者的认识：&/b&股市无法通过模型精确描述，更不像股神们所说的那么简单，但也绝非像很多散户说的那样是个骗局。实际从业者认为，通过长期的学习和大量经验的积累，股票投资是有规律可循、有利可图的，只是对市场要始终保持敬畏，对炒股的收益率更要有审慎合理预期，绝对不能有短期暴富思想。&/p&&br&&p&&b&二、股票价格的核心特征有哪些？&/b&&/p&&p&&b&第一，
&/b&&b&股价是个多变量系统。&/b&炒股的人千千万万，每个人买卖股票的理由也不尽相同，有基于基本面的，有技术流的，也有听消息，甚至还有凭感觉乱炒的，不一而足。如果把股市认为是一个函数的话，那么上述那些影响股价的因素就是一系列自变量，股价则是应变量，大致如下图所示：&/p&&img src=&/086adc792ea0edfbb9470d_b.png& data-rawheight=&240& data-rawwidth=&483& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&483& data-original=&/086adc792ea0edfbb9470d_r.png&&&p&答主比较懒，图上只标注了少数几个自变量，实际影响股价的因素非常非常多，股价实质上是个超高维的函数，任意一个自变量的微小变化，都有可能对最终的输出结果产生巨大影响。从这个意义上讲股价其实和天气系统有点类似，都是一个影响因素超多、高度混沌的系统。&/p&&br&&p&值得注意的是，上述对股价的认识其实回答了一个常见的问题，就是为什么专家们的预测听上去言之有理，但实际结果却常常差之千里？很重要的原因之一就是专家们的分析往往是断章取义的。&/p&&br&&p&假设影响股价的有100个变量（实际上远远多于这个），其中60个利多，40个利空，那么其实想看多或者看空都是非常容易的，随便选取10个利多或利空的变量，然后围绕这些变量编造一套说辞即可，这套说辞的逻辑在其内部是自洽的，因此咋一听感觉确实就是那么回事，你在电视上看到的那些股评家的观点，大多就是这么来的。但实际上股价的形成绝非那么简单，这100个变量不仅影响权重各不相同，作用在股价系统上的先后也不同，因此实际输入结果根本不是随便取10个变量就能近似的！&/p&&br&&p&&b&第二，股价是个开放系统。&/b&这里可以与下象棋对比一下，象棋是一个封闭的系统，下象棋的过程中，你的任何一手，对方的应对原则上都是有限的，虽然可选的应对可以是一个非常庞大的数目，但其总数在理论上仍然是有限。但股票不一样，股票市场里什么事情都可能发生，影响股价的全部因素，实质上是无法穷尽的，即使设法建立了含有10000个自变量的模型去计算股价输出，仍然不能保证结果的准确性。因为还有大量的因素，诸如上市公司猫腻、国家政策失误，是几乎不可能在事先被预料到的。最简单的例子就是去年的股灾，证监会贸然强硬清理配资，从而诱发股市崩盘，这个因素在事前就未曾在任何券商分析师的分析逻辑中出现过，然而这个“体系外变量”所造成的破坏力，想必大家也都知道了。&/p&&img src=&/805e96fcd4aaa4f_b.png& data-rawheight=&302& data-rawwidth=&515& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&515& data-original=&/805e96fcd4aaa4f_r.png&&&p&理解了这点，就能明白为什么经常有人告诫新手在股市别轻易重仓，更不要轻易上杠杆。因为股市的开放性，所以任何人对股市的分析都是不可能面面俱到，即使分析逻辑听起来再完美，一旦有体系外的因素介入进来，这套逻辑就会被瞬间打破。长期重仓押注极少数股票，早晚会因为黑天鹅事件付出惨重代价。&/p&&br&&p&&b&第三，股价是个概率性系统。&/b&对于这点，经常打牌或者打麻将的同学应该有一定的体会。比如打麻将的过程，你会根据对方出过什么牌，池子里的出牌情况，以及你对对方个性的了解，对对方要胡什么牌，会有一个直觉性的判断，然后打对方大概率不要的牌。这个思维过程，在股票投资中也同样存在，我们会根据自己的经验，对股价走势有一个概率性的判断，然后往赢面大的那边下注。&/p&&br&&p&有人可能会好奇这里的概率性是怎么产生？&b&其实根本原因就在于，信息的不完美性。&/b&在打牌的过程中，假如我们能偷看对手的牌，那概率性基本就消除了，我们可以根据对手手上的牌，做出最佳应对，然而事实上我们并不能偷看对方的牌，我们只能通过已经出现的牌，结合我们对对方的了解，对对方手上的牌做出一个概率性的猜测。&/p&&br&&p&炒股也是同样道理，由于股价系统是多变量、开放的，所以我们对股票信息的掌握，始终是不完美的，从而导致我们做出的任何对股价的判断，归根到底只不过是一个概率性的猜测。经常有很多所谓的民间股神，会对指数或者个股的走势和点位做出精确到天到小时到分的预测，这种人的居心，都是极其可疑的，因为精确预测的前提，是掌握完美信息！而股票信息的不完美性，从根本上决定了我们对股价的判断，只可能是模糊的、概率性的。&/p&&br&&p&这里还引申出了一个有意思的话题，就是&b&在股市里面，正确的决策可能会得到错误的结果，错误的决策也可能会得到正确的结果。&/b&这点和我们日常生活中的很多事情，存在较大差异。日常生活中很多事情是确定性的，只要遵循了正确的过程，通常就会得到正确的结果。比如烧菜，只要按着菜谱一步步来，那么做出来的菜味道就不会太差，再比如写程序，只要没犯语法错误，那程序就能编译通过。&/p&&br&&p&但是股票不一样，正确的过程和正确的结果，只有概率性而非确定性的联系。比如在牛市当中，随手乱买几个股票，也照样能赚钱，但很明显，随手乱买股票绝不是什么正确的投资方法，如果因为牛市赚到了钱，就得出了随便买股票就能赚钱的结论，那早晚会把这些钱连本带利还给市场。&/p&&br&&p&因此在股票投资过程中，独立思考，形成自己的投资体系是至关重要的。如果只是跟风买股票，那么即使赚了钱，也无法判断自己到底是买对了，还是仅仅因为运气好；亏了钱，也无法判断自己到底是买错了，还是仅仅因为运气欠佳。&/p&&br&&p&&b&第四，股价是个随机过程。&/b&这里用个极度简化的模型来说明一下：&/p&&img src=&/f580adba064e8b75ccc04a_b.png& data-rawheight=&357& data-rawwidth=&440& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&440& data-original=&/f580adba064e8b75ccc04a_r.png&&&p&假设某股票市场只有涨跌两种状态，无涨跌幅大小之区分，并假定其初始状态是【股市1】，那么股价下一步的运动方向就应该是所有【体系内变量】和【体系外变量】的函数。但是我们上面已经阐述过了，由于体系内变量的超高维性，以及体系外变量的事先不可预知性，所以掌握所有体系内外变量是不可能的，因此也不可能精确预测到股价的下一步走势。&/p&&br&&p&我们所能做的，只能是基于所掌握的现有信息，对股价的下一步走势的【概率分布】做一个判断，比如我们可以判断：&br&&/p&&p&P（股市1→股市2A）= 60%&/p&&p&P（股市1→股市2B）= 40%&/p&&br&至于股价到会往哪个方向运动，最终只有看实际结果，我们所能做的，只是做出一个概率性的判断而已。现在假设股价从【股市1】运动到了【股市2B】，那么在【股市2B】的基础上，我们又需要再一次判断股价下一步涨跌的概率分布。这里值得注意的是，一般来说，决定股市涨跌的各个自变量，以及股价函数本身，也是随时间推移而变化的，特别是情绪面这个自变量，随时间推移所发生的变化特别剧烈，对短期的股价涨跌的概率分布，有着非常大的影响。&br&&br&因此一般来说：&br&&p&P（股市1→股市2A）!= P（股市2B→股市3C） &/p&&p&P（股市1→股市2B）!= P（股市2B→股市3D）&/p&&br&&img src=&/0c4cccb7c598a85efbdca67b_b.png& data-rawheight=&310& data-rawwidth=&477& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&477& data-original=&/0c4cccb7c598a85efbdca67b_r.png&&正因为股价运动是个随机过程，所以各位会发现，一般正经的从业人员，不会轻易向业外人士推荐股票。因为即使是非常有经验的投资经理，也只能对当前的市场走势的概率分布有个大概的判断，随着时间的推移，这些概率分布有可能发生剧烈的变化。今天看多一个股票，不代表一周以后还看多，但是我今天推荐了你一个股票，我总不见得天天向你更新我的最新观点吧？可是如果我不时刻更新我的观点，你就很可能根据我已经过时的观点来操作，最后亏了钱，还会觉得我不靠谱。&br&&br&说到这里，希望各位能初步认识到股票市场的复杂性，别想当然把股市当成了提款机。当然另一方面，也不必感到过度绝望，股票市场虽然复杂，但是在满足了一系列约束条件的情况下，股价函数可以被从超高维度化简到很低的维度，再配合适当的风控手段，股市还是有利可图的。&br&&br&&b&下面我们进入第三部分：股票投资的正确方法。&/b&
在国外投行做过交易算法设计，现在国内一家资管机构主管股票研究工作，作为从业人员，觉得高票答案比较不靠谱，有推销自己，误导大众之嫌，因此忍不住上来回答一下。 先说结论：第一，想炒股赚钱，比什么都重要的就是对股市本质的理解。任何股票知识的学习…
&p&真的是没有想到两天时间超过1k个赞，先谢谢大家了。最近一段时间总觉得知乎上高赞的文章要么是段子，要么是鸡汤，大不同于以往。其实就我个人而言，我是更希望知乎这个平台上能多一些客观的评述，多一些深刻的理解，有区别于虎扑、贴吧。&/p&&p&鄙人学浅，能完成这篇文章要感谢赵海龙博士，已经转行成为程序猿的李根先生，和联通网络技术研究院李一女士。谢谢！&/p&&p&&br&&/p&&p&~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~&/p&&p&看到有人提及页岩气革命，却没有详细作答，心里有些痒痒的，虽然不是这方面的专家，但作为石油从业者，觉得自己有必要为大家普及一下相关的信息和动态。&/p&&img src=&/efee7730fd_b.png& data-rawwidth=&554& data-rawheight=&154& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&554& data-original=&/efee7730fd_r.png&&&p&&br&&/p&&p&为了使文章不过分枯燥，我想先聊个事儿。&/p&&p&2011年我大学本科毕业，进了一家国有钻探公司，当时国际原油价格高企，石油院校的学生沉浸在签约率99%的欣喜中，石油企业的员工探讨着彼此的奖金和度假的去处。整个石油行业一派繁荣，甲方乙方统统盆满钵满。&/p&&p&同事间闲聊之际，有人提到页岩气开采，一位资格老，业务熟的老工程师不屑道：“那玩意采出来成本贼高，谁去弄它？”有年轻人不服道：“长庆油田，原来还不开发呢，现在也要赶超大庆了！”“那你等到油价飙到200USD/bbl吧。”&/p&&p&&br&&/p&&p&2011年国际油价（侵删）当前油价不足40美金&/p&&img src=&/df3fceb16d1d0dbb44527_b.png& data-rawwidth=&446& data-rawheight=&243& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&446& data-original=&/df3fceb16d1d0dbb44527_r.png&&&p&&br&&/p&&p&站在旁观者的位置上，大家都能清晰的看到两点：&br&&/p&&p&1、古时候取暖用木柴，烧木炭；第一次工业革命后，煤炭成为工业发展的重要指标；1859年，第一口油井在美国钻探成功，伴随着内燃机的出现，石油逐渐取代煤炭成为全球最主要的化石能源。&/p&&p&每一次能源的更迭并非是前一种能源的耗尽，而是新的技术催生了更加经济、更加高效的能源，之前是，以后也是，只有行业之外的人才会担忧石油耗尽了该怎么办，自打我识字起，课本上就一直说石油再开采50年就没有了，转眼过了20年，可能课本上还是这么写的。所以石油作为一种能源（并非原材料）被取代也不会是一种迫不得已。&/p&&p&2、新能源的开发不能一味的依托政府，有利益的驱动，才会有人前赴后继，新能源才能在一种盈利的模式下出现。油价高企之时，正是各大油公司开发新技术的最有利的契机，若是如目前这般油价低迷，油企都在减员限产，更何谈开发新能源？&/p&&p&所有人都明白这两点，但视野狭隘的人，就会固守眼前的利益，反正石油又开采不完，而且利润滚滚而来，何必去动页岩气？与之类似的情况还有轰然倒塌的柯达和裹足不前的施乐。但是在时代中总有些人能够洞悉一切，引领变革。这场静悄悄酝酿，暴风骤雨一般来袭的页岩气革命就是其中之一。&/p&&p&&b&页岩气为何物？&/b&&/p&&p&页岩气是指主体位于泥页岩中，以吸附或者游离状态为主要存在方式的非常规天然气。也就是说作为一种能源，在开采出来之后，页岩气与常规天然气并没有什么本质上的区别，都是以甲烷为主，可供我们做饭、取暖的清洁能源。&/p&&p&几年前，页岩气与天然气水合物等等虚无缥缈的名词一样，仿佛只是超越那个时代的黑科技，但为什么就突然火了，而且铺天盖地。个人理解，其得益于两个原因：&/p&&p&其一，中国页岩气资源极其丰富，国人似乎从中一下就看到了自给自足的希望，更有可能一不小心就过上了中东富豪的生活，再不济也能如委内瑞拉一般，享受一下产油国的国民优惠。&/p&&p&究竟中国的页岩气资源丰富到什么程度呢？&/p&&p&2012年国土资源部公布的全国页岩气资源评估报告，经初步评价，中国陆域页岩气地质资源潜力为134.42*10~&i&12&/i&m&i&3&/i&，可采潜力为25.08*10~&i&12&/i&m&i&3&/i&（不含青藏区）。而同时美国能源信息署给出的评估可采储量为36.1*10~&i&12&/i&m&i&3&/i&，世界第一！&/p&&img src=&/e5a0c159d591fb9356ecc_b.png& data-rawwidth=&554& data-rawheight=&289& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&554& data-original=&/e5a0c159d591fb9356ecc_r.png&&&p&&br&&/p&&p&无论从哪份数据上看，中国的页岩气资源都极其丰富，绝对值得大书特书，如主体思想般宣传报道。&/p&&p&其二，参照上图可知，美国的页岩气可采储量比之中国较少，最多也只与中国打个平手，但自2006年到2011年间，美国页岩气年产量从311*10~&i&8 &/i&m&i&3&/i&上升到1800*10~&i&8 &/i&m&i&3&/i&。使美国一跃成为世界第一天然气大国，能源自给率达到81.4%。这一转变如此之快，就连大部分石油从业者也没能预见。&/p&&img src=&/191e5926cc05fff2b68a949_b.png& data-rawwidth=&554& data-rawheight=&372& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&554& data-original=&/191e5926cc05fff2b68a949_r.png&&&p&&br&&/p&&p&（2014年）&/p&&p&有人会说，中国的能源自给率要高于美国，从中丝毫看不出页岩气革命的贡献啊，但是如果你看见下边2014年中美能源结构对比，你就能明白了……&/p&&img src=&/e210c6dbe8fe_b.png& data-rawwidth=&554& data-rawheight=&79& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&554& data-original=&/e210c6dbe8fe_r.png&&&p&&br&&/p&&p&中国能够达到如此高的能源自给率，真的要感谢雾霾的好伙伴——煤。&/p&&p&看到以上两点，急于改善国内能源结构的中国有识之士，怎能不为之所动。紧接着中国开始了铺天盖地的对页岩气的宣传，将页岩气列为&b&独立矿种，&/b&国家发改委、国土资源部、财政部、国家能源局共同发布了&b&《页岩气发展规划》&/b&。&/p&&p&页岩气的开发带来如此剧烈的改变，它不但大大改善了&b&原世界第一&/b&能源消耗国的能源自给程度，而且吊足了&b&现世界第一&/b&能源消耗国的胃口，使之卯足劲要再创几个大庆。如此一来，整个世界的能源供求关系将会彻底改变。世界能源利益的蛋糕也将重新划分。&/p&&p&&b&页岩气革命前全球能源格局&/b&&/p&&p&第一次世界大战后，石油成为重要的战略资源，于20世纪中期超过煤炭成为第一大能源，同期天然气开采迅猛增长，加之天然气管道大规模建设完成，1956年天然气超越煤炭成为第二大能源。至此石化三能源成鼎足之势，几乎20世纪所有重大政治经济事件的背后都有石油的身影。&/p&&p&美国作为石油工业的发祥地于1948年从石油净出口国变为石油净进口国，从当年起，美国石油产量占世界的比重迅速下降。世界石油的出口重心从墨西哥湾逐渐转移到波斯湾，看着一口口油井喷出黑色的财富，中东大佬们其实也想不到，自己的后代们将不会在沙漠中骑骆驼躲避风沙，而是在现代化的城市里住豪宅、开豪车。&/p&&p&时至今日，世界上来自原油出口的大部分利润都流向了中东的几大产油国，我没有提及俄罗斯，是因为俄罗斯的石油开采成本确实不低，而其他南美、非洲等产油小国几乎已经被石油工业所绑架了，石油工业成为其支柱产业，而手中却没有技术，从上游勘探开发到下游炼制储运几乎都依托国外公司，油价高企之时，国民不富，油价跌破谷底，则国败家亡。（有兴趣的可以了解一下委内瑞拉、尼日尔、苏丹、阿塞拜疆、哈萨克斯坦等国在这次油价暴跌中受到的冲击。）&/p&&img src=&/a39ded31d1fba70977ed0_b.png& data-rawwidth=&554& data-rawheight=&231& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&554& data-original=&/a39ded31d1fba70977ed0_r.png&&&p&&br&&/p&&p&我们只看到了波斯湾产油国的富庶，以为是真主的馈赠，实则不然，这些国家也是通过几十年与英、美、荷、法及其大型跨国油公司的斗争而占领的石油利润。&/p&&p&二战前西方国家在中东租让地情况（侵删）&/p&&img src=&/fc74dc801ef9e62_b.png& data-rawwidth=&554& data-rawheight=&308& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&554& data-original=&/fc74dc801ef9e62_r.png&&&p&&br&&/p&&p&二战后，随着OPEC组织的建立，波斯湾及世界主要产油国逐渐联合起来，成为一股政治力量，对抗西方，对抗跨国油公司，对抗非OPEC成员国，最终成为人生赢家，可以在国际市场上以对自己有利的方式，调整原油产量，控制石油价格。直至原油期货贸易的产生，才彻底打击了OPEC的定价权力。&/p&&p&先辈们经过如此大费周章的努力，方能换取的利润，后世子孙怎么可能视之不甚惜，举以与人，如弃草芥？&/p&&p&中东大佬VS山姆大叔&/p&&img src=&/c133a1e903207fac35f636f00f525ef2_b.png& data-rawwidth=&510& data-rawheight=&339& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&510& data-original=&/c133a1e903207fac35f636f00f525ef2_r.png&&&p&&br&&/p&&p&&b&革命后的能源形势，产油国的对策&/b&&/p&&p&1973年第四次中东战争爆发，随之而来的是第一次石油危机。这一次区域战争直接影响了世界经济的发展，美国因为国内油价飞涨，于1975年出台《能源政策和节能法》，严格限制原油出口。美国作为石油工业的发祥地，退出了石油出口争夺利益的舞台。&/p&&p&40年后，美国携页岩气开发之技术卷土重来，&br&日，美国总统奥巴马签署政府支出及税务法案，正式解除长达40年的原油出口禁令。之后，一艘名为THEOT的油轮离开油港运营商纽星能源在得克萨斯州科珀斯克里斯蒂港口，沿着墨西哥湾西海岸出发，将驶往意大利船上满载着来自美国康菲石油公司得州南部钻井的石油和凝析油，买方为瑞士石油交易商维多集团。&/p&&p&上文已经说过，页岩气深深的影响着之前和如今的世界第一能源消费国，而中东大佬的江湖地位是靠前辈的血肉堆砌的。那这样的话，是不是必会爆发一场大规模的冲突呢？&/p&&p&关于页岩气兴起后的阴谋论，在各大网站上已经满天飞了。有人说油价下跌，OPEC放任不管同时继续增产，就是为了摸清美国页岩气开发的真实成本，同时将其扼杀；有人说，页岩气是美国的杀手锏，通过页岩气肢解俄罗斯的同时，将欧洲盟友牢牢的握在手里；更有甚者，眼下的低油价，中国作为受益者，纵横捭阖，平衡各国利益，同时做大自己。一时间众说纷纭，极大的丰富了退休群众茶余饭后的谈资。&/p&&p&&br&&/p&&img src=&/c067c809e7feda8a2a0aed8_b.png& data-rawwidth=&368& data-rawheight=&238& class=&content_image& width=&368&&&p&但我想说，无视剂量的用药没有效果，无视剂量的下毒也不一定能要命。美国目前仍然是石油进口国，目前的页岩气开发规模仅仅是改变了美国能源对外依存程度，暂时还不能让美国成为世界能源出口的一极，虽然美国原油厂商的运作空间更大了，也只是为中国、日本等主要的能源消费市场提供了未来的一种选择。&/p&&p&美国页岩气的开采量占世界能源开采量的比重还没有足够高到挑战OPEC的权威，令OPEC更头疼的还有越来越多的非OPEC成员国。同时美国的页岩气也不足以支持其欧洲盟友彻底切断与俄罗斯的能源往来。而哪怕是现在俄罗斯也向中国卖着高价的石油，美国一时间想堵也堵不住。&/p&&p&所有的能源国都意识到这次浪潮将改变世界，但眼下的页岩气只是这次变革的开端，各国不会因为它翻脸无情。只会尽量想它靠近，避免在浪潮来临之际，自己的小船说翻就翻。&/p&&p&&b&革命并非一蹴而就，而是如何开展的？&/b&&/p&&p&美国人的上帝才是慷慨的上帝，而美国的人民也是争气的人民。在能源开发这方面，美国人从来不囿于自身资源的禀赋，而是具有某种前瞻性。小学的课本中，告诉我，泱泱中华，地大物博。据2013年《BP世界能源统计年鉴》煤炭资源中国这一栏中，探明储量为1145亿吨，占世界总探明储量的13.3%，排名世界第三。第一是谁？竟然是美帝！达到2446亿吨，超出我们一倍还多，气人的是人家还不用！还不采！&/p&&p&2015年4月，美国天然气发电量超过煤炭发电量，2016年美国暂停实施新的联邦土地煤炭开采租赁，并启动联邦煤炭审查项目。这意味着美国将不再支持新的煤矿开采，只用现有已经开发的产能供应国内需求和出口。&/p&&p&正是美国人这种对资源利用的全面考量和取舍，页岩气革命才爆发在美国，而不是其他的什么地方。据称美国的第一口&b&商业&/b&页岩气井早在1821年就诞生了，这口井确实让人牟利了，所以才有其他人看出商机，增加的投入，以期获得回报。&/p&&p&2000年以后，美国的页岩气开发开始成指数型增长，页岩气的开发使美国天然气和LNG进口量大幅下降，预计2035年，页岩气开采将占美国天然气总产量的49%。&/p&&p&美国页岩气的飞跃发展主要依托三个方面：技术、政策、资金。&/p&&p&&b&技术&/b&&/p&&p&开发页岩气的关键技术主要来源于两个方面，水平井技术和水力压裂技术。这两项技术对于石油行业的人来说并非是什么陌生的词汇，这两项技术同样应用于常规油气资源的开采。&/p&&p&举个例子，一座城市下边有石油，城市里我们又不能立钻机，怎么办，我们可以在城市边缘开钻，然后用一系列井下工具，控制钻头的走向，打进靶区。若是让钻头斜着走，就叫定向井，若是再斜一点，能水平走，就称为水平井。这项技术能力的大小是看你打的井垂直井深有多少，水平位移有多少。&/p&&p&至于水利压裂就更简单了，石油和天然气在地下并非如人们所想的那样，形成一个油湖或者油河，而是藏在孔隙裂缝中。由于地层存在压力，一般来说，越深压力越大。当钻头打进地层，贯通了地面与地下，地层中的原油就会自发的喷出来，这就是很多自喷井。但在大部分地区，地层压力没有那么理想，孔隙度、渗透率也没有那么好。所以就需要压裂地层，使地层与井筒的接触面积扩大成百上千倍，再结合水平井技术，就会使泄油面积最大化,同时降低井底附近的渗流阻力。使原本低渗透率、低丰度、低产量的页岩气最大程度的被开采。&/p&&p&说清这两项技术的原理不难，但是把这两项技术优化，形成规模生产，便足足耗了美国人三十年。技术积累的过程正是应了中国石油大学（北京）的校训——厚积薄发！&/p&&p&&b&政策&/b&&/p&&p&一个项目的开发就好比是化学反应，政策不是反应物，而是催化剂。若是项目糟糕，无法盈利，就是政策再好，人们也避之不及，除了国企没有人会硬着头皮上。相反，若是项目成立，有利润的驱使，就算没有政策或者违反政策，还是会有人铤而走险。若是有那么一点政策，商人便会趋之若鹜，资金便会纷至沓来。&/p&&p&页岩气开发项目便是这种投资大，周期长，收益低的项目 ，若是没有政策的倾斜，这场变革可能会发生在很久之后，但仍然会兴起。然而美国无愧为世界上的超级大国，这种变革若不是由他引领，怎么对得起那高高挂起的四颗人头！&/p&&img src=&/1ad1f2cd231bb40a4aea92fbb5b1680a_b.png& data-rawwidth=&554& data-rawheight=&173& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&554& data-original=&/1ad1f2cd231bb40a4aea92fbb5b1680a_r.png&&&p&&br&&/p&&p&1978 年，《能源税收法案》出台了替代能源生产的“税收津贴条款”，1980 年的《原油意外获利法》对全美油气行业实施五种税收优惠，享受3.5 美分/立方米的税收补贴；2004 年的《美国能源法案》，规定10 年内政府每年投资4500 万美元用于包括页岩气在内的非常规能源的研发；2005 年的《能源政策法》对石油天然气生产和增采等5 个方面给予145.5 亿美元的税收刺激额度， 并对基础科研和化石能源分别提供141.84 亿美元和20.42亿美元的专项资助。在监管政策方面，美国政府对天然气开发商和管道运输商进行不同的政策监管， 在监管管道运输费用的同时放开天然气价格，&br&保证了天然气生产商和用户对管道拥有无歧视的准入条件。&/p&&p&&b&资金&/b&&/p&&p&美国的资本运作过程，在知乎中被无数经济学大神阐释过，这次我也不多舌了，言多语失。总之，华尔街的投资能快速的作用到生产一线，生产一线的利润能迅速的反哺华尔街的投资商。如此循环，好似车轮一般，让美国的页岩气开发，越转越快，越快越转，若不是国际油价腰斩，美国页岩气开发必然能能带来更振奋的消息。&/p&&p&&b&中国非常规天然气发展道路&/b&&/p&&p&有人质疑页岩气的开发并非是一场革命，因为按照目前国际油价的形势，页岩气开发已经被扼杀在摇篮里了。但依我看来，并非如此，页岩气开发是一场伟大的革命，但这并不是革命的全部，这只是革命的开始，我们有幸做为旁观者，见证科学技术的又一次腾飞。&/p&&p&对于页岩气，我大中华没有必要大喊口号，也没有必要必须走在时代的前沿，美国能够引领革命，是因为其具备了天时（油价高）、地利（埋藏浅、征地易、利于大规模开发）、人和（资金流向）。中国在《页岩气发展规划》中给自己描绘的美好明天几乎全都落空，啪啪打脸。这样的自残行为，无疑会降低后续开发的积极性。&/p&&p&其实我们可以选择不跟风，可以选择自己的道路发展非常规天然气。我国的的致密气（开采难度要低于页岩气）——苏里格气田开发项目取得了很大成就。该项目采取了5+1模式，引入了不同的公司参与竞争，虽然同属于中石油，但却各自为政，竞争激烈，不断有新工艺、新技术在苏里格被采用，被推广。探索出了一条适用于当地生产作业条件的开发之路。中国应该在这场变革中找准自己的位置，不盲从，不盲目。&/p&&p&作为一个快要失业的石油从业者来说，我仅仅希望这场变革快些袭来吧，来的更猛烈些吧！&/p&&p&&br&&/p&&p&欢迎关注个人公众号“拿错的历史课本”，工作之余写文字，每周更新文章。&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///r/dzoAGCDE9H2LrWR7929l& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/r/dzoAGCD&/span&&span class=&invisible&&E9H2LrWR7929l&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& (二维码自动识别)&/p&&p&~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~&/p&&p&本人的其他回答&/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&张弼弛：项羽为什么当不上皇帝？&/a&&/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&为什么那么多人喜欢《权力的游戏》中的小恶魔？ - 张弼弛的回答 - 知乎&/a&&/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&1949年大陆解放后的吸毒者是不是戒毒成功了？ - 张弼弛的回答 - 知乎&/a& &/p&&p&&a href=&/question//answer/?from=profile_answer_card& class=&internal&&历史上有什么比较经典的不自量力事件？ - 张弼弛的回答&/a& &/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&历史上有哪些很厉害的骗局？ - 张弼弛的回答 - 知乎&/a&&/p&
真的是没有想到两天时间超过1k个赞，先谢谢大家了。最近一段时间总觉得知乎上高赞的文章要么是段子，要么是鸡汤，大不同于以往。其实就我个人而言，我是更希望知乎这个平台上能多一些客观的评述，多一些深刻的理解，有区别于虎扑、贴吧。鄙人学浅，能完成这…
&img src=&/50/v2-46d4dccf_b.png& data-rawwidth=&1200& data-rawheight=&630& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1200& data-original=&/50/v2-46d4dccf_r.png&&&blockquote&&p&&em&相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Ga?tan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。&/em&&br&&/p&&/blockquote&&p&我终于跑赢了标准普尔 500 指数 10 个百分点！听起来可能不是很多，但是当我们处理的是大量流动性很高的资本时，对冲基金的利润就相当可观。更激进的做法还能得到更高的回报。&/p&&br&&p&这一切都始于我阅读了 Gur Huberman 的一篇题为《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的论文。该研究描述了一件发生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（当时股票代码是 ENMD）的事件：&/p&&br&&p&「星期天《纽约时报》上发表的一篇关于癌症治疗新药开发潜力的文章导致 EntreMed 的股价从周五收盘时的 12.063 飙升至 85，在周一收盘时接近 52。在接下来的三周，它的收盘价都在 30 以上。这股投资热情也让其它生物科技股得到了溢价。但是，这个癌症研究方面的可能突破在至少五个月前就已经被 Nature 期刊和各种流行的报纸报道过了，其中甚至包括《泰晤士报》！因此，仅仅是热情的公众关注就能引发股价的持续上涨，即便实际上并没有出现真正的新信息。」&/p&&br&&p&在研究者给出的许多有见地的观察中，其中有一个总结很突出：&/p&&br&&blockquote&&p&&em&「（股价）运动可能会集中于有一些共同之处的股票上，但这些共同之处不一定要是经济基础。」&/em&&br&&/p&&/blockquote&&p&我就想，能不能基于通常所用的指标之外的其它指标来划分股票。我开始在数据库里面挖掘，几周之后我发现了一个，其包含了一个分数，描述了股票和元素周期表中的元素之间的「已知和隐藏关系」的强度。&/p&&br&&p&我有计算基因组学的背景，这让我想起了基因和它们的细胞信号网络之间的关系是如何地不为人所知。但是，当我们分析数据时，我们又会开始看到我们之前可能无法预测的新关系和相关性。&/p&&br&&p&&em&&img src=&/v2-48e109eb3fee4defb49185_b.png& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&523& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/v2-48e109eb3fee4defb49185_r.png&&选择出的涉及细胞可塑性、生长和分化的信号通路的基因的表达模式&/em&&br&&/p&&br&&p&和基因一样，股票也会受到一个巨型网络的影响，其中各个因素之间都有或强或弱的隐藏关系。其中一些影响和关系是可以预测的。&/p&&br&&p&我的一个目标是创建长的和短的股票聚类，我称之为「篮子聚类（basket clusters）」，我可以将其用于对冲或单纯地从中获利。这需要使用一个无监督机器学习方法来创建股票的聚类，从而使这些聚类之间有或强或弱的关系。这些聚类将会翻倍作为我的公司可以交易的股票的「篮子（basket）」。&/p&&br&&p&首先我下载了一个数据集：&a href=&/?target=http%3A//54.174.116.134/recommend/datasets/supercolumns-elements-08.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Public Company Hidden Relationship Discovery&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，这个数据集基于元素周期表中的元素和上市公司之间的关系。&/p&&br&&p&然后我使用了 Python 和一些常用的机器学习工具——scikit-learn、numpy、pandas、matplotlib 和 seaborn，我开始了解我正在处理的数据集的分布形状。为此我参考了一个题为《Principal Component Analysis with KMeans visuals》的 Kaggle Kernel：&a href=&/?target=https%3A///arthurtok/principal-component-analysis-with-kmeans-visuals& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Principal Component Analysis with KMeans visuals&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-python&&&span&&/span&&span class=&kn&&import&/span& &span class=&nn&&numpy&/span& &span class=&kn&&as&/span& &span class=&nn&&np&/span&
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&/code&&/pre&&/div&&p&输出：简单看看前面 5 行：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&zack@twosigma-Dell-Precision-M3800:/home/zack/hedge_pool/baskets/hcluster$ ./hidden_relationships.py
Symbol_update-
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Meitnerium
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0...000000
[5 rows x 109 columns]
zack@twosigma-Dell-Precision-M3800:/home/zack/hedge_pool/baskets/hcluster$
&/code&&/pre&&/div&&p&概念特征的皮尔逊相关性（Pearson Correlation）。在这里案例中，是指来自元素周期表的矿物和元素：&/p&&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-python&&&span&&/span&&span class=&n&&stocks_num&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&stocks_num&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&fillna&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&value&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&mi&&0&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&axis&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&mi&&1&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&n&&X&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&stocks_num&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&values&/span&
&span class=&kn&&from&/span& &span class=&nn&&sklearn.preprocessing&/span& &span class=&kn&&import&/span& &span class=&n&&StandardScaler&/span&
&span class=&n&&X_std&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&StandardScaler&/span&&span class=&p&&()&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&fit_transform&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&X&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&n&&f&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&ax&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&plt&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&subplots&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&figsize&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&mi&&12&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&mi&&10&/span&&span class=&p&&))&/span&
&span class=&n&&plt&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&title&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&s1&&'Pearson Correlation of Concept Features (Elements & Minerals)'&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&c1&&# Draw the heatmap using seaborn&/span&
&span class=&n&&sb&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&heatmap&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&stocks_num&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&astype&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&nb&&float&/span&&span class=&p&&)&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&corr&/span&&span class=&p&&(),&/span&&span class=&n&&linewidths&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&mf&&0.25&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&vmax&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&mf&&1.0&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&square&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&bp&&True&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&cmap&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&s2&&&YlGnBu&&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&linecolor&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&s1&&'black'&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&annot&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&bp&&True&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&n&&sb&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&plt&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&show&/span&&span class=&p&&()&/span&
&/code&&/pre&&/div&&p&输出：（这个可视化例子是在前 16 个样本上运行得到的）。看到元素周期表中的元素和上市公司关联起来真的很有意思。在某种程度时，我想使用这些数据基于公司与相关元素或材料的相关性来预测其可能做出的突破。&/p&&br&&img src=&/v2-e7486bccd32ebdced1efce_b.png& data-rawwidth=&1219& data-rawheight=&1198& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1219& data-original=&/v2-e7486bccd32ebdced1efce_r.png&&&p&&strong&测量「已解释方差（Explained Variance）」和主成分分析（PCA）&/strong&&/p&&br&&p&已解释方差=总方差-残差方差（explained variance = total variance - residual variance)。应该值得关注的 PCA 投射组件的数量可以通过已解释方差度量（Explained Variance Measure）来引导。Sebastian Raschka 的关于 PCA 的文章对此进行了很好的描述，参阅：&a href=&/?target=http%3A///Articles/2015_pca_in_3_steps.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Principal Component Analysis&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-python&&&span&&/span&&span class=&c1&&# Calculating Eigenvectors and eigenvalues of Cov matirx&/span&
&span class=&n&&mean_vec&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&np&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&mean&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&X_std&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&axis&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&mi&&0&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&n&&cov_mat&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&np&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&cov&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&X_std&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&T&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&n&&eig_vals&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&eig_vecs&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&np&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&linalg&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&eig&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&cov_mat&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&c1&&# Create a list of (eigenvalue, eigenvector) tuples&/span&
&span class=&n&&eig_pairs&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&p&&[&/span& &span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&np&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&abs&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&eig_vals&/span&&span class=&p&&[&/span&&span class=&n&&i&/span&&span class=&p&&]),&/span&&span class=&n&&eig_vecs&/span&&span class=&p&&[:,&/span&&span class=&n&&i&/span&&span class=&p&&])&/span& &span class=&k&&for&/span& &span class=&n&&i&/span& &span class=&ow&&in&/span& &span class=&nb&&range&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&nb&&len&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&eig_vals&/span&&span class=&p&&))]&/span&
&span class=&c1&&# Sort from high to low&/span&
&span class=&n&&eig_pairs&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&sort&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&key&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&k&&lambda&/span& &span class=&n&&x&/span&&span class=&p&&:&/span& &span class=&n&&x&/span&&span class=&p&&[&/span&&span class=&mi&&0&/span&&span class=&p&&],&/span& &span class=&n&&reverse&/span&&span class=&o&&=&/span& &span class=&bp&&True&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&c1&&# Calculation of Explained Variance from the eigenvaluestot = sum(eig_vals)&/span&
&span class=&n&&var_exp&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&p&&[(&/span&&span class=&n&&i&/span&&span class=&o&&/&/span&&span class=&n&&tot&/span&&span class=&p&&)&/span&&span class=&o&&*&/span&&span class=&mi&&100&/span& &span class=&k&&for&/span& &span class=&n&&i&/span& &span class=&ow&&in&/span& &span class=&nb&&sorted&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&eig_vals&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&reverse&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&bp&&True&/span&&span class=&p&&)]&/span&
&span class=&n&&cum_var_exp&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&n&&np&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&cumsum&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&var_exp&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&c1&&# Cumulative explained variance# Variances plot&/span&
&span class=&n&&max_cols&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&nb&&len&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&stocks&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&columns&/span&&span class=&p&&)&/span& &span class=&o&&-&/span& &span class=&mi&&1&/span&&span class=&n&&plt&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&figure&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&figsize&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&mi&&10&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&mi&&5&/span&&span class=&p&&))&/span&
&span class=&n&&plt&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&bar&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&nb&&range&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&max_cols&/span&&span class=&p&&),&/span& &span class=&n&&var_exp&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&alpha&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&mf&&0.3333&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&align&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&s1&&'center'&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&label&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&s1&&'individual explained variance'&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&color&/span& &span class=&o&&=&/span& &span class=&s1&&'g'&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&n&&plt&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&step&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&nb&&range&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&max_cols&/span&&span class=&p&&),&/span& &span class=&n&&cum_var_exp&/span&&span class=&p&&,&/span& &span class=&n&&where&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&s1&&'mid'&/span&&span class=&p&&,&/span&&span class=&n&&label&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&s1&&'cumulative explained variance'&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&n&&plt&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&ylabel&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&s1&&'Explained variance ratio'&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&n&&plt&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&xlabel&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&s1&&'Principal components'&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&n&&plt&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&legend&/span&&span class=&p&&(&/span&&span class=&n&&loc&/span&&span class=&o&&=&/span&&span class=&s1&&'best'&/span&&span class=&p&&)&/span&
&span class=&n&&plt&/span&&span class=&o&&.&/span&&span class=&n&&show&/span&&span class=&p&&()&/span&
&/code&&/pre&&/div&&p&输出：&img src=&/v2-a5781bc73ecf5d6e895631_b.png& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&500& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&/v2-a5781bc73ecf5d6e895631_r.png&&&/p&&p&从这个图表中我们可以看到大量方差都来自于预测主成分的前 85%。这是个很高的数字，所以让我们从低端的开始，先只建模少数几个主成分。更多有关分析主成分合理数量的信息可参阅：&a href=&/?target=http%3A//setosa.io/ev/principal-component-analysis& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Principal Component Analysis explained visually&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&br&&p&使用 scikit-learn 的 PCA 模块，让我们设 n_components = 9。代码的第二行调用了 fit_transform 方法，其可以使用标准化的电影数据 X_std 来拟合 PCA 模型并在该数据集上应用降维（dimensionality reduction）。&/p&&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&pca = PCA(n_components=9)
x_9d = pca.fit_transform(X_std)
plt.figure(figsize = (9,7))
plt.scatter(x_9d[:,0],x_9d[:,1], c='goldenrod',alpha=0.5)
plt.ylim(-10,30)
plt.show()
&/code&&/pre&&/div&&p&输出：&/p&&img src=&/v2-a26de3ca3d2b6fbc4a72b_b.png& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&700& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&/v2-a26de3ca3d2b6fbc4a72b_r.png&&&p&这里我们甚至没有真正观察到聚类的些微轮廓，所以我们很可能应该继续调节 n_component 的值直到我们得到我们想要的结果。这就是数据科学与艺术（data science and art）中的「艺术」部分。&br&&/p&&br&&p&现在，我们来试试 K-均值，看看我们能不能在下一章节可视化任何明显的聚类。&/p&&br&&p&&strong&K-均值聚类（K-Means Clustering）&/strong&&/p&&br&&p&我们将使用 PCA 投射数据来实现一个简单的 K-均值。&/p&&br&&p&使用 scikit-learn 的 KMeans() 调用和 fit_predict 方法，我们可以计算聚类中心并为第一和第三个 PCA 投射预测聚类索引（以便了解我们是否可以观察到任何合适的聚类）。然后我们可以定义我们自己的配色方案并绘制散点图，代码如下所示：&/p&&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&# Set a 3 KMeans clustering
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# Compute cluster centers and predict cluster indices
X_clustered = kmeans.fit_predict(x_9d)# Define our own color map
LABEL_COLOR_MAP = {0 : 'r',1 : 'g',2 : 'b'}
label_color = [LABEL_COLOR_MAP[l] for l in X_clustered]
# Plot the scatter digram
plt.figure(figsize = (7,7))
plt.scatter(x_9d[:,0],x_9d[:,2], c= label_color, alpha=0.5)
plt.show()
&/code&&/pre&&/div&&p&输出：&img src=&/v2-2ba22e8aa4a675f1f0a04e_b.png& data-rawwidth=&700& data-rawheight=&700& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&/v2-2ba22e8aa4a675f1f0a04e_r.png&&&br&&/p&&p&这个 K-均值散点图看起来更有希望，好像我们简单的聚类模型假设就是正确的一样。我们可以通过这种颜色可视化方案观察到 3 个可区分开的聚类。&/p&&br&&p&当然，聚类和可视化数据集的方法还有很多，参考：&a href=&/?target=https%3A//goo.gl/kGy3ra& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&goo.gl/kGy3ra&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&br&&p&使用 seaborn 方便的 pairplot 函数，我可以以成对的方式在数据框中自动绘制所有的特征。我们可以一个对一个地 pairplot 前面 3 个投射并可视化：&/p&&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&# Create a temp dataframe from our PCA projection data &x_9d&
df = pd.DataFrame(x_9d)
df = df[[0,1,2]]
df['X_cluster'] = X_clustered
# Call Seaborn's pairplot to visualize our KMeans clustering on the PCA projected data
sb.pairplot(df, hue='X_cluster', palette='Dark2', diag_kind='kde', size=1.85)
sb.plt.show()
&/code&&/pre&&/div&&p&输出：&/p&&br&&img src=&/v2-da6b065b0def899ea35c2f105b011fea_b.png& data-rawwidth=&1323& data-rawheight=&1197& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1323& data-original=&/v2-da6b065b0def899ea35c2f105b011fea_r.png&&&p&&strong&构建篮子聚类（Basket Clusters）&/strong&&/p&&br&&p&你应该自己决定如何微调你的聚类。这方面没有什么万灵药，具体的方法取决于你操作的环境。在这个案例中是由隐藏关系所定义的股票和金融市场。&/p&&br&&p&一旦你的聚类使你满意了，你就可以设置分数阈值来控制特定的股票是否有资格进入一个聚类，然后你可以为一个给定的聚类提取股票，将它们作为篮子进行交易或使用这些篮子作为信号。你可以使用这种方法做的事情很大程度就看你自己的创造力以及你在使用深度学习变体来进行优化的水平，从而基于聚类或数据点的概念优化每个聚类的回报，比如 short interest 或 short float（公开市场中的可用股份）。&/p&&br&&p&你可以注意到了这些聚类被用作篮子交易的方式一些有趣特征。有时候标准普尔和一般市场会存在差异。这可以提供本质上基于「信息套利（information arbitrage）」的套利机会。一些聚类则和谷歌搜索趋势相关。&/p&&br&&img src=&/v2-bb506c3c03fbcc02f6c49e1cfbc736f5_b.png& data-rawwidth=&1060& data-rawheight=&422& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1060& data-original=&/v2-bb506c3c03fbcc02f6c49e1cfbc736f5_r.png&&&p&看到聚类和材料及它们的供应链相关确实很有意思，正如这篇文章说的一样：&a href=&/?target=https%3A///en//zooming-in-10-materials-and-their-supply-chains/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Zooming in on 10 materials and their supply chains - Fairphone&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/p&&br&&p&我仅仅使用该数据集操作了 Cobalt（钴）、Copper（铜）、Gallium（镓）和 Graphene（石墨烯）这几个列标签，只是为了看我是否可能发现从事这一领域或受到这一领域的风险的上市公司之间是否有任何隐藏的联系。这些篮子和标准普尔的回报进行了比较。&/p&&br&&p&通过使用历史价格数据（可直接在 Quantopian、Numerai、Quandl 或 Yahoo Finance 使用），然后你可以汇总价格数据来生成预计收益，其可使用 HighCharts 进行可视化：&/p&&br&&img src=&/v2-d4e1f64ab19d1afbdccf17dfd7f80a0c_b.png& data-rawwidth=&1040& data-rawheight=&426& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1040& data-original=&/v2-d4e1f64ab19d1afbdccf17dfd7f80a0c_r.png&&&p&我从该聚类中获得的回报超过了标准普尔相当一部分，这意味着你每年的收益可以比标准普尔还多 10%（标准普尔近一年来的涨幅为 16%）。我还见过更加激进的方法可以净挣超过 70%。现在我必须承认我还做了一些其它的事情，但因为我工作的本质，我必须将那些事情保持黑箱。但从我目前观察到的情况来看，至少围绕这种方法探索和包装新的量化模型可以证明是非常值得的，而其唯一的缺点是它是一种不同类型的信号，你可以将其输入其它系统的流程中。&/p&&br&&p&生成卖空篮子聚类（short basket clusters）可能比生成买空篮子聚类（long basket clusters）更有利可图。这种方法值得再写一篇文章，最好是在下一个黑天鹅事件之前。&/p&&br&&img src=&/v2-ff2a56d8ed4_b.png& data-rawwidth=&352& data-rawheight=&272& class=&content_image& width=&352&&&p&如果你使用机器学习，就可能在具有已知和隐藏关系的上市公司的寄生、共生和共情关系之上抢占先机，这是很有趣而且可以盈利的。最后，一个人的盈利能力似乎完全关乎他在生成这些类别的数据时想出特征标签（即概念（concept））的强大组合的能力。&/p&&br&&p&我在这类模型上的下一次迭代应该会包含一个用于自动生成特征组合或独特列表的单独算法。也许会基于近乎实时的事件，这可能会影响那些具有只有配备了无监督学习算法的人类才能预测的隐藏关系的股票组。&/p&&p&选自&a href=&/?target=https%3A///unsupervised-machine-learning-for-fun-profit-with-basket-clusters-17a& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Medium&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &b&机器之心编译&/b&&/p&
相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Ga?tan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。虽然这篇文章并没有…
&p&同意目前高票匿名用户的每一句话。但是我想说，这样的简单概括对于专业人士或许已经足够，但还是太过概括。不懂的同学估计还是不理解到底比对、分析后的各项财务、业务数据应该怎样解读。&/p&&br&&p&所以，作为一个在四大会计师事务所做了6年上市公司审计的前注册会计师和公募基金经理，今天我不打算讲一个字的会计准则、财务比例或者任何教科书式的报表分析。&/p&&p&我将用一个我去年在投前研究时的一个实际案例告诉大家，作为一名机构投资者，我们看公司或者分析上市公司年报的思路和方法，并且如何用其来预测公司未来业绩并得出投资结论。&/p&&br&&p&这个案例的主角叫做新宝股份SZ.002705，最初开始关注这家公司是由于该公司自上市以来年1-3季度净利润持续增长，增长速度高达33%和47%。此外，公司的市盈率只有25-28倍左右，可以说又便宜又白马（增长快业绩好）。&/p&&p&接下先简单介绍一下这家公司，它的业务属于小家电行业，行业相对低端，门槛不高，主要销售对象是海外的品牌商，以贴牌生产为主，对外销售无自己的品牌（最终到消费者面前产品的品牌就是品牌商或超市的自主品牌）。主要的商业模式是根据经销商的要求定制生产产品，增长模式是提价和不同地区渠道的铺开。&/p&&p&以下是公司的营收和净利润的增速，近两年的业绩可以说非常靓丽。&/p&&br&&img src=&/v2-f404bb3cfcde_b.png& data-rawwidth=&631& data-rawheight=&246& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&631& data-original=&/v2-f404bb3cfcde_r.png&&&p&我们进一步将其业务拆分为国内和国外业务：&/p&&img src=&/v2-ef38bb8a470f0d558df2517c_b.png& data-rawwidth=&559& data-rawheight=&288& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&559& data-original=&/v2-ef38bb8a470f0d558df2517c_r.png&&&p&公司虽然有国内业务，但一直规模太小。他的东菱品牌也只有在面包机等小受众的家电领域略有知名度。但国外业务这两年红红火火，近三年的毛利增速从10%不到上升到23%以上，兄弟你这是要上天啊。&/p&&p&公司的产品线遍布各类西式小家电，只有你想不到没有他做不到：&/p&&img src=&/v2-e5e74122ed2babb90f00f9944ace4470_b.png& data-rawwidth=&619& data-rawheight=&466& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&619& data-original=&/v2-e5e74122ed2babb90f00f9944ace4470_r.png&&&p&公司的业务结构很清晰，主要做欧美，少量做国内：&/p&&img src=&/v2-9bac3bde13a43a420e52_b.png& data-rawwidth=&289& data-rawheight=&219& class=&content_image& width=&289&&&p&东菱品牌的面包机从京东里搜索结果，有4.9万多个评价，远高于美的、松下等大品牌：&/p&&img src=&/v2-cf2af9950f9_b.png& data-rawwidth=&542& data-rawheight=&381& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&542& data-original=&/v2-cf2af9950f9_r.png&&&br&&p&So far so good,公司客户群体清晰稳定，海外市场需求稳定，不再来一个经济危机欧美人民买面包机还是不肉痛的。人民币未来如果继续贬值，在以人民币计价的A股报表角度来看，未来将更加促进它的销售增长。过去两年连续收入正增长，净利润持续保持在30%以上增长，2016年上半年的毛利增长速度更是突破天际。&/p&&p&再加上他目前股价对应市盈率只有25-28倍。开什么玩笑，超级大价值股贵州茅台现在的市盈率都有29倍。&/p&&p&&b&这家公司利润增速比茅台高，市盈率比茅台还便宜，未来还有人民币贬值助力出口增速。感觉现在买了他明年股价就能翻翻，后年就能出任CEO迎娶白富美走向人生巅峰，想想还有点小激动呢！&/b&&/p&&br&&p&但是，这时我意识到一个问题，这家公司收入增速与利润增速存在严重不匹配，收入增速也就刚过10%而且最近已经开始下滑了，净利润怎么增速还在每年蹭蹭蹭往上蹿到从10%一直干到+40%+？&/p&&p&经过敏感性测算，我们发现原因在于公司业务主体的海外业务毛利率在这两年持续向上攀升（大陆业务占公司总业务比例很小，大家只需要看蓝色的毛利率线走势即可）&/p&&img src=&/v2-f86b80af046d4c7facd0_b.png& data-rawwidth=&485& data-rawheight=&234& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&485& data-original=&/v2-f86b80af046d4c7facd0_r.png&&&p&15-18%这个毛利率水平应该说是比较低的，而下表是各项费用按销售百分比得出的数据：&/p&&img src=&/v2-66bfb14b77ce1bda1b506ddf42fd6502_b.png& data-rawwidth=&887& data-rawheight=&181& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&887& data-original=&/v2-66bfb14b77ce1bda1b506ddf42fd6502_r.png&&&p&简单来说，就是销售如果是100%，那么2016年三季度的销售费用+管理费用就是4.39+8.31=12.7%&/p&&p&这个时候，有一些财务背景的同学应该已经看出来了。这家公司的经营杠杆非常高。这句话怎么理解呢？&/p&&p&很简单。销售如果是100元，那么毛利率15%代表可以赚15元，扣除销售费用和管理费用12.7%也就是12.7元，那我实际上可以赚15-12.7=2.3元利润。如果这个时候我的毛利率从15%上升到16%而其他不变，那我可以赚到的钱就从2.3元变成了16-12.7=3.3元。&/p&&p&3.3/2.3-1=43.47%，&b&也就是说1%的毛利率变动会导致43.7%的利润变动&/b&。这样的话，我们突然发现了一个可怕的事实，这家公司的毛利率变化对业绩的影响太大了！！！如果没有想到这一点，简直可以说这家公司怎么赚钱怎么亏钱都不知道。&/p&&p&当然，这只是说明这家公司高风险高收益，并不能代表这家公司不好。但这提醒了我们一点：&b&这家公司的毛利率变化很重要。&/b&&/p&&p&那我们就来继续分析一下毛利率变化吧！刚才已经看到了，国外业务的毛利率从2011年开始就持续向好。这是不是说明这家公司很优秀，未来毛利率也能继续增长呢？不尽然，我们需要分析他&b&毛利率变动的驱动因素&/b&。&/p&&p&先看看公司自己是怎么说的吧，在 公告的月投资者交流 会中公司是这样解释毛利率上升的原因的：&/p&&p&1、不断提高的创新能力，创新产品销售比重增加带来产品盈利能力的提升；&/p&&p&2、加快产品平台化和自动化建设,减少了人工投入，同时效率也有了较大提升；&/p&&p&3、针对不同群体的客户，把产品分为高、中、低三个层次，对生产单位进行A、B、C厂设计,不同档次的产品使用不同的生产线,效率有了较大改善。最根本的原因是公司专注主业，不断提升自身的竞争力和盈利水平。&/p&&p&听上去好像还有点道理，不过作为职业投资者我们不光要听还要看事实讲证据。&/p&&p&首先对比一下同行业企业，对标公司分别为
&b&德豪润达（同样是外销为主业的厨房小家电，剔除其LED业务，与新宝可比性较强）和闽灿坤B（B股厨房小家电生产、外贸商）&/b&&/p&&img src=&/v2-b074c45af617ce00864dfdf8a7f18d5e_b.png& data-rawwidth=&742& data-rawheight=&366& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&742& data-original=&/v2-b074c45af617ce00864dfdf8a7f18d5e_r.png&&&p&毛利率变动趋势出乎意料地一致，除了2012年德豪润达的毛利率有点异常以外，大家历年的走向基本一致。这说明了一点：这个行业公司的毛利率走向高度一致，而且最近几年毛利率的上升是整体行业性的，而不是新宝股份这家公司特有的优势导致的。所以，首先第一个结论出来了：&b&公司的说辞是匡你的，我们不能信。&/b&&/p&&p&同时，刚才已经说过了，这家行业的公司是贴牌商，主要承担生产职责，自己一没品牌二没市场，理论上从行业上下游竞争能力来看议价能力是很弱的。行业毛利率的一致性走强，就更加加深了我们对其毛利率持续上涨可持续性的怀疑。&/p&&p&要继续追踪毛利率的变动影响因子，一定要从销售和成本两个角度来看。我们先来看看是不是行业主要原料成本下降了导致毛利率上升。&/p&&p&公司上市时的招股说明书清晰地披露了其产品的成本构成如下：&/p&&img src=&/v2-6a2ffd48a77cb62af479_b.png& data-rawwidth=&933& data-rawheight=&348& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&933& data-original=&/v2-6a2ffd48a77cb62af479_r.png&&&p&我们拿近几年的PP和ABS塑料价格走势进行对比后遗憾地发现，走势与毛利率波动没有呈现明显关系。同样，历史铝价、铜价、铁矿石价等也和公司的毛利率走势没有关系。这里不再上表了，有兴趣的同学可以自己对比一下K线图。&/p&&p&&b&就在这时，招股说明书中有关产品定价机制的一段话吸引了我的注意：&/b&&/p&&img src=&/v2-1a73edb0f5e19cfcae6348_b.png& data-rawwidth=&715& data-rawheight=&377& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&715& data-original=&/v2-1a73edb0f5e19cfcae6348_r.png&&&br&&p&会不会是汇率呢？&/p&&p&我们刚才在毛利率中圈出了两个毛利率波动最大的年度2011年和2017年。再看一下最近几年汇率波动情况：&/p&&img src=&/v2-353cf6f7a94a1f58c0e7bc_b.png& data-rawwidth=&971& data-rawheight=&107& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&971& data-original=&/v2-353cf6f7a94a1f58c0e7bc_r.png&&&p&我们发现毛利波动最大的两年都是汇率波动超过原来趋势的年份。好像有戏！&/p&&p&再仔细回到招股书里看一下报价和调价机制：&/p&&img src=&/v2-f54e04daee_b.png& data-rawwidth=&495& data-rawheight=&177& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&495& data-original=&/v2-f54e04daee_r.png&&&p&Bingo！ 考虑到占公司销售主体的大客户一般而言应该调价周期会更长。结合招股书里的这两段可以解读出以下信息：&b&价格的形成机制里会考虑未来汇率波动，但当汇率波动超预期的时候，毛利率会出现异常波动。&/b&&/p&&p&既然有了招股书里的机制和，我们粗匡结果的支持。我们再来分季度仔细看一看汇率和毛利率这两者的趋势是否明显吧：&/p&&img src=&/v2-a6aca4a4b7fd4a3ada68f6_b.png& data-rawwidth=&1041& data-rawheight=&100& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1041& data-original=&/v2-a6aca4a4b7fd4a3ada68f6_r.png&&&p&四个高亮的季度是毛利率发生较大变化的季度，黄色高亮为异常下降，而橙色高亮代表异常上升。然我们看看对应的时间里人民币对美元的汇率变化吧。&/p&&p&&b&黄色高亮对应的汇率走势（为图中框出的位置）：&/b&&/p&&p&14年3季度：
&/p&&img src=&/v2-bc6fe6cfd5c6b_b.png& data-rawwidth=&453& data-rawheight=&206& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&453& data-original=&/v2-bc6fe6cfd5c6b_r.png&&&p&15年1季度：&/p&&img src=&/v2-cf614e312a5922dfedc5bb7a17a551f0_b.png& data-rawwidth=&449& data-rawheight=&195& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&449& data-original=&/v2-cf614e312a5922dfedc5bb7a17a551f0_r.png&&&p&16年1季度：&/p&&img src=&/v2-edfda3dfe91a37_b.png& data-rawwidth=&466& data-rawheight=&216& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&466& data-original=&/v2-edfda3dfe91a37_r.png&&&p&&b&橙色高亮对应的汇率走势（&/b& 15年3季度 &b&）：&/b&&/p&&img src=&/v2-4b3ae244b97e1acce751f80_b.png& data-rawwidth=&455& data-rawheight=&210& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&455& data-original=&/v2-4b3ae244b97e1acce751f80_r.png&&&p&结果显而易见，黄色高亮的时间段都是人民币短期走强的时间。而橙色高亮的时间恰恰就是人民币疯狂贬值一波的811汇改时间。&/p&&p&&b&之后我又经过了一系列更加细化的测试和计算，总结出这家公司业绩驱动的初步结论：
&/b&&/p&&p&公司的对主要客户的销售价格形成机制是：小家电商不承担材料价格波动风险，双方针对过去已发生的汇率波动以年为单位进行调整，对未来12个月的销售进行定价。&/p&&p&&b&公司近两年的毛利率上升主要不是由于公司业务竞争力的提升，而是由于人民币汇率超预期贬值导致与品牌商之间年度调价未预料该项贬值产生的超额收益。&/b&&/p&&p&而这样的毛利率提升依赖汇率变化的&b&超预期&/b&，理论上是不可持续的，正如11年毛利率的下跌也是不可持续的一样。&/p&&p&这里需要特别强调的是，毛利率的变动与人民币贬值从长期来看其实没有关系，短期来看超过预期贬值的额外贬值导致了毛利率的变动。用数学语言来说，汇率变化