引子
最近，一个朋友和我讨论了一个话题——当下风险偏好所处的位置。他认为当下的风险偏好很高，因为当下的AI概念特别火，TMT指数的单日成交量都突破了5000亿；然而，我却不这么认为，理由是基金重仓指数表现不好，大部分基民都不挣钱。双方各执一词。
其实，双方都没说错，只不过着眼点不同。最大的问题在于，当下的市场太撕裂了，表现得不像是一个整体。
因此，本文的主旨在于：
1、给风险偏好构造一个精确的定义；
2、找一个自洽的框架来包容那两个看起来冲突的现象；
对风险偏好的探索
为了达到本文的目的，我们需要稍微做一些准备工作。本号对风险偏好的探索最早可以追溯到2020年3月20日的《为什么市场难以自我修复？》一文，那篇文章的主旨是：用风险偏好的反身性解释金融危机。
这篇文章给了风险偏好一个定义：居民意愿的风险资产/安全资产的比率。
到了2021年1月16日的《历史的韵脚——论流动性、风险偏好和风险资产价格》一文，我们做了一点变换，把定义式转化成理论式：
风险资产的价格=风险偏好*安全资产的量/风险资产的量
不难发现，安全资产的量和风险资产的量很好把握，一个可以通过社融增速来跟踪，另一个可以通过IPO数量来把握。
于是，风险偏好就变成了一个很关键的剩余变量，走到这一步，一切刚刚开始。理论上存在一种可能性：社融增速很好，但股票市场下跌。
事实上，2022年初的市场就符合这个特征，社融增速还可以，但是，风险偏好挂了。工作推进到这里，风险偏好还是一个黑匣子。
由于十年国债利率反馈了系统的剩余流动性，理论上，只要我们控制好1-4因素，十年国债利率就能代表风险偏好。
引入了十年国债利率，2022年初的走势就好解释了。如上图所示，自2021年10下旬至2022年1月底，十年国债利率的绝对水平很低且处于快速下降通道。风险偏好大概率处于快速下降通道，虽然社融增速还可以，但风险偏好下得更快。
为什么这也算突破呢？这是因为，引入十年国债利率使我们摆脱了循环论证。
从形式逻辑上来讲，股指不能同时作为解释和被解释变量，我们需要找一个其他的变量。虽然十年国债利率和股指是共时指标，但它们毕竟不是同一个东西。
然而，我们还是要保持头脑清醒，十年国债利率只是一个观测指标，它可以确认风险偏好不行，但我们依然没能拆开风险偏好这个黑匣子。
十年国债利率和公募基金重仓指数
那么，怎么打开风险偏好这个黑匣子呢？去研究十年国债利率么？研究它毫无意义，因为它就是金融系统的终局剩余量。我们可以转而研究一些与之相关的变量。
我们最新的发现是，万得金仓100指数是一个很有希望的变量，这是用公募基金重仓股所构造的指数，其成分股的更新频率是半年一次。
春节假期结束以来，这个指数和十年国债期货之间有着近乎完美的负相关性。
这意味着，我们可以用万得金仓100指数来代替风险偏好。
也就是说，在这段时间，系统经历了一次接近2个月的风险偏好回落，最近几个交易日才有所改善。
风险偏好模型
那么，为什么基金重仓指数表现不好就意味着风险偏好回落呢？
事实上，这个问题又等价于——为什么公募基金的资金是风险偏好最高的资金？
回答了这个问题，就意味着我们找到一种打开风险偏好黑匣子的方式。
对于任何一个居民，有三种购入风险资产的方式：1、自己炒股；2、买私募基金；3、买公募基金。
这三种方式所形成的资金具备不同的风险偏好，其中，第3种风险偏好最高。这是因为，它具备两大优势：1、委托资金；2、相对收益考核。
根据这两个属性，我们可以构造以下分类：
自己炒股属于不完备资金a，私募基金属于不完备资金b，公募基金属于完备资金。
不完备资金的核心特质在于——特别怕亏钱，所以，散户频繁的进进出出，平均持股期限也就两周左右。私募基金属于没办法，清仓线摆在那里，除非行情特别好，否则，不敢大举上仓位。
构造好资金属性的分类框架之后，我们可以进一步刻画系统风险偏好：
如上图所示，当公募基金发行较好的时候，大量资金转化为完备资金，系统的风险偏好升高；当公募基金发不动的时候，增量资金要么进入了债市，要么转化为不完备资金。
公募基金是否有增量资金成为一个重要环境变量，它代表系统的风险偏好水平。
有了这个模型，很多现象就好解释了，譬如：小市值指数和十年国债期货保持很强的正相关性。
这是因为，小市值指数的背后是股市的剩余流动性，十年国债期货的背后是金融系统的剩余资金。二者同时会受益于以下两件事情：
1、金融系统存在增量资金；
2、风险偏好萎靡不振；
所以，它们经常保持正相关没什么好稀奇的。除非风险偏好下滑得太过严重，即投资者连小市值也不想拿，二者才会悖离。
另外一个有趣的现象则是：炒概念行情必然伴随巨大的成交量。这是因为，由于不完备资金平均的持股时间比较短，它们所驱动的行情必然伴随着成交量的快速放大。
以本轮的AI概念股工业富联为例，它的上涨有两个核心特质：1、放巨量；2、直线拉升。所以，它的背后必然是不完备资金驱动。
利用风险偏好模型，我们可以把一些看似矛盾的现象综合到一块：
1、十年国债利率下行；
2、公募基金总体表现不好；
3、市场缺乏有持续性的主线；
4、炒概念盛行，中特估炒完，炒AI；
5、成交量重新破万亿；
6、小市值指数显著跑赢沪深300指数；
7、万得金仓100指数和十年国债期货完美负相关；
所有的这一切都是因为公募基金缺乏增量资金，市场的风险偏好还没起来，大量的资金淤积在债市或维持在不完备资金状态。
不完备资金对风险偏好的影响
那么，系统会一直维持这种持续炒概念的状态吗？不会！因为炒概念会提振系统的风险偏好。
也就是说，炒中特估或AI把场子热起来之后，公募基金的发行进度能够得到提振。最近几年，有一段扰动变量控制得很不错的行情，那就是2017年的雄安概念股行情。
以雄安概念股韩建河山为例，行情从2017年4月初开始，一直持续到5月中旬，大概维持了一个半月。
与此同时，十年国债利率也快速上行，从3.27%附近上行至3.6%+，来了一次十分猛烈的风险偏好提升。
比较有意思的是，沪深300指数在这30个交易日里表现得极其萎靡，搞了一个正弦曲线，最后，累计下跌0.24%。
直到雄安概念股行情结束之后，沪深300指数才迎来了一波规模很大的主升浪。
也就是说，雄安概念行情起到了一个点火作用，当它彻底把市场激活之后，股票市场的风险偏好才得以持续攀升。另外一波类似的行情发生在2014-2015年，那波牛市里，首先点火的是券商板块。
从风险偏好模型来看，【剩余流动性充沛——个别板块点火——系统风险偏好抬升】的模式具备很强的可重复性。
目前，十年国债利率在2.87%附近，剩余流动性极其充沛；不完备资金正在大搞特搞中特估和AI概念；剩下的就是等风险偏好的持续抬升了。现在，我们刚刚看到万得金仓100指数企稳。
风险偏好周期和杠杆周期的关系
当然，这篇文章的主旨并不是去鼓吹牛市之类的东西，着眼点还是模型和框架。
在2022年5月2日的《股市见底了吗？》一文中，为了判断股市的杠杆底，我们也搞了一个完备资金和不完备资金的分类框架。
它把市场上的资金分作两类：不完备资金和完备资金。
如上图所示，二者的差别在于是否自带信心：前者自身不具备信心，需要市场注入信心，所以，对市场环境很敏感；后者自带信心，对于市场环境不敏感。对称的，市场也可以分为两个区域：1、受信心影响较大的区域；2、基础流动性影响较大的区域；
前者受经济景气度、信心、风险事件等因素的影响较大，为股票市场贡献了绝大多数波动；后者则不然，主要受基础流动性增加影响，随着社融的增加，稳定地向上抬升。
然而，那个框架有两个bug：
1、假设完备资金的增速毫无变化，单纯地按照10%的速度增加；
2、没有彻底打开信心这个黑匣子；
升级后的框架就规避了这两个问题，它既给了风险偏好以精确定义，也刻画了风险偏好的运动周期。
根据这个框架，杠杆资金的特性和作用就更加明确了：
1、相较于完备资金更加脆弱和不耐；
2、附着或跟随完备资金，放大风险偏好周期的波动；
目前，股票市场刚经历了一波风险偏好的下行，不完备资金没有主线可以跟随，因此，不完备资金完全是一个无头苍蝇的状态，整个市场乱成一锅粥。
然而，幸运的是，从万得金仓100指数的走势来看，市场即将结束这种糟糕的状态。
结束语
综上所述，我们搞明白了风险偏好是怎么回事，以及如何用风险偏好模型来刻画一波牛市的过程：
1、经济复苏初期的百废待兴；
2、极其充沛的剩余流动性；
3、各种尝试点火的概念板块；
4、风险偏好的持续抬升；
目前，我们已经看到了1-3，还没有看到第4点，或许很快就能看到第4点了。
当然，在这篇文章里还有一些有待推进的工作，其中，最关键的就是推动居民申购公募基金的因素有哪些？发生模型又是什么？
最靠谱的解释还是风险偏好！对，我并不认为这篇文章真正打开了风险偏好这个黑匣子。
也就是说，我认为，公募增量资金和十年国债利率的地位差不多，均是风险偏好的投影。
事实上，风险偏好这个东西也属于庞大事物的范畴，我们能观察到的只是投影。在《论庞大事物的存在和观察》一文中，我们讨论过这个问题。
如下图所示，居民的信心是一个很奇妙的东西，收入的增加会带来信心，财富的增加也会带来信心。
两会之前，投资者们有两种心心念念的政策：1、基建和消费政策；2、地产政策。前者是靠收入增强风险偏好；后者是靠财富效应增加风险偏好。
一切的靶点都是居民和企业的信心。
然而，前者所面临的约束是财政赤字约束；后者所面临的约束是房住不炒。
两会之后，风险偏好小幅下滑。可是，理论却告诉我们，提振风险偏好还有其他手段——股票市场。
什么意思呢？经济、房地产市场和股市之间是强相关的，一个点可以带动整个面共振，也就是说，只要股市起来，整体的风险偏好一样能起来。
说实话，目前，这也只是理论上的可能，我们还没实践过。以前，我们都是靠基建和地产拉动风险偏好；这次我们可以尝试一下新的办法。至于行不行，先走两步看看。
ps：数据来自wind，图片来自网络
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