大事件的思考

过去30年中的大事件，说明趋势眼踪交易者在痛击竞争者时没有不足之处。但是，仍然有怀疑者认为，趋势跟踪交易者还有未被揭示的致命弱点。

1987 年的股市崩盘

怀疑者喜欢提到的问题之是"在19B7 年股市崩盘期间，趋势跟踪交易者是怎么做的?..他们的腔调和他们想要的答案相去甚远(或他们希望的那样).. 19B7 年秋天，就像数据证明的那样(图衰4.30 和图表4.31) 趋势跟踪交易者获得了历史性的增益。

第一次海湾战争

怀疑者也提出，第一次海湾战争或许使趋势跟踪交易者遭受了

损失。来自约翰.W. 亨利的数据绩效说明了"在1990 年的市场下跌和后来的恢复期间，金融和金属公司产生了38.1% 的收益率，而标准普尔5口口产生了4.4%的收益率。虽然老虎和量子基金比其他公司绩效更出色，不过它们没有金融和金属资本公司的收益事。"

杰里·帕克清楚地说明了为什么基本分析在这段时期不起作用"进行基本分析时，如果没有考虑伊拉克在1990 年夏天人侵科威特，不仅结果不够完整，也会让投资者赚不到钱，甚至亏损。这是当时唯一重要的基本面因素，却也是没人能预料到的事。技术分析基本上就是在预告趋势，资金因此快速地流人。通常在基本面明朗之前，趋势就已经出现了。"

本章所描述的事件府该给你留下一个明确的结论趋势跟踪因为没有季度绩效的限制，所以是成Jj}的。我们是什么意思?因为华尔街和大众用日期来衡量他们的投资是否成功。举例来说， 2000年末，如果没有1 1 月份和12 月份的"本争打"趋势跟踪父易者会输得很惨。在那些以"季度"来判断交易成败的人的眼里，趋势跟踪交易者在20 口0 年取得利润之前就已经"死掉"了内每季度的数据绩效报告暗示着，你能预测市场或成功地达到利润目标c 月季度报告可能不是真实的，但它提供了一个令人安心的架构，让投资者错误地相信他们自己艳获得和维持稳定的利润。这个对一致性的要求，造成投资者不断寻找完莹的投资模式，或者追求运气。

假设进行一场有4 节的篮球赛，你必须在每节都有进球.这样才能获胜。那么就成为在每节都进球比赢得比赛重要。比尔·顿说!"我可能在第一节中进28 个球，也可能在各节都进球，但是，主要的目的是赢得比赛。"所以，如果比尔·顿在第节进28 个球，而在其他3 节里没有进球，最后却获挂了，谁在于他是什么时候选的球呢?华尔街把重心集中在每节的进球数量上，而不是赢得比赛，这是一种错误的引导。

另一个方法是成为本皇打冠军，不管什么时候都能从市场获利。像比尔·顿这样的绝对收益玩家井没有利润目标，他们把自己的投资看作是"滚动收益"。我们曾经请教顿资本管理公司，他们如何看待华尔街上流行的季度绩效。我们想知道，他们如何教客户去评估"捕捉大事件" (big event hunting) 。他们的回答很清晰"客户必须先了解追求短期报酬所隐藏的风险，才会懂得欣赏我们的交易方式。"

他们的回答很坦白。朱利安·罗伯逊在退出交易之后，公然地批评f季度绩效制度，把它比做是一名必要、却又无能力的棒球裁判"优秀的投资者就像名不需要裁判的击球手。如果没有裁判员，你就能够一直等待大力击球的机会。特别在对冲基金中，代害理财的麻烦是，你确实有一位裁判员那就是季度绩效。"

暴风雨即将来临

没有人能知道下一个重要的事件是什么。然而，有明显的证据表明，长期资本管理公司的教训早就已经被遗忘了。2004 年2 月，来自《经济学家》的评论提醒读者:

"随着市场的扩大，银行的利润逐步降低，因此，银行必须投入更多的资金，才能维持比较高的利润水平，这就使得世界各地的银行不断加大投资额。现在的情形和长期资本管理公司崩溃前‘毫无二致'，银行正在走向悬崖的边缘〕这是因为一一就像所有过去的金融危机已经显示的，他们使用的风险管理的模型低估了大冲撞的破坏效果，因为在事件发生时，人人都想在同一时间脱身。根据政府法令在发生亏损时，银行必须追加投资或减轻仓位。

无法避免的是，当市场引起恐慌的时候，他们会选择后者。既然其他人也在那时离场，就会变得更加拥挤，跌势加剧。由此已经发生了许多次不幸的后果，而且还会再次发生。有若干潜在的导火索美元的彻底下跌，或油价的t涨，或个大的经济体再一次陷入麻烦。如果发生了这样的状况，其所带来的连锁反应可能是极其具有毁灭性的。"

如果发生这样的事情，猜一猜谁将会是获利者?

重点

.艾德.斯科塔当你距离图表远一些观看时，趋势变得更明显了。

·章想不到的事情使价格大幅波动。

·趋势跟踪交羁者通常在巨大波动的正确的一面。

·四林银行崩溃事件中最有趣的事情是，谁取得了胜利。每个人都知道，巴林银行亏损了。在军和噎弈中，巴林银行的损失正是趋势跟踪交暑者的利润。

·人们过于强调趋势跟踪交辑者的短期绩效，大注意一个月的绩效数据，忘记观察他们长期的绩效。正如打球样，整个赛季会出现几次连胜，趋势跟踪交羁者获得了连胜。趋势跟踪的绩效数据确实脱离了平均值，但是出现了许多明显的一致性。

·风险价值(VAR) 模型是测量温动性的，而不是测量凤险的。如果你用这个模型来测量风险，就会再麻烦。