#且读且行# （P3，接上条）
我们需要以新的方式为资产确定价格。按照联系框架模型我们为资产提供了新的公式P=XYZ。即资产本身的特质、宏观环境和所有参与的竞争对手所形成的游戏规则。
事实上，这套方法我们经常用。当我们预测NBA总冠军、预测奥运会短跑名次时，我们所用的框架就是联系框架。但是我们在预测和解释一种资产价格的时候，却转向了只看自己和环境。
在现实中我们也很清楚，即便用正确的范式预测总冠军也很难，不可控因素太多了；可想而知，用错误预测框架的准确度有多高。错误的预测方式一定会造成某种系统性的偏离。对于复杂事物，我们需要克制本质主义或还原主义的倾向，但这的确有点艰难，我们很难抑制这种冲动。
因为我们在简单事物面前是如此成功！有些事物之所以简单，那是因为它们跟整体互动较少，所以，可以还原、降解，也能搞出一个很好用的预测模型；但绝大部分事物不是那样的，它们跟整体的互动极多，牵一发而动全身，预测是极其艰难的。
所以，我们要退而求其次，找到叙述性的历史总结或事后解释即可。当然，如果我们足够幸运的话，我们可以总结出游戏规则，即在某个规则下具备各种特质的个体如何在特定宏观环境中互动。表面上看，我们似乎已经理解了资产价格的运行规则，但实际情况并不乐观，可能我们连游戏规则都没拼凑完整。
至此我们已经完成了一半任务了——找一个与DCF模型迥然不同的解释框架，那它的解释力如何呢？
我们至少可以解释两个现象：
1、为什么经济景气度下跌的时候市场走马太效应；
2、为什么白酒景气度下滑银行股跟着遭殃。
我们假设有两类资产池，一类是专门搞景气资产（即证券市场中的成长股），另一类是专门搞不景气资产的（绩优股）。他们的规模保持相对稳定。经济比较平衡的时候，二者的估值差异不是很大。
当经济变得不景气，某个板块由景气变得不景气，于是，这个资产由景气池子调整到不景气池子。两个池子的规模相对稳定，第一个池子的供给减少，于是，剩下的资产只能估值提高；第二个池子的供给增加，存量的资产估值降低，要给“新人”挪坑。
这就解释了，为什么白酒板块挂了，宁德时代上天，银行保险跟着遭殃。而且，不难推论，景气的板块的个股越少，剩余的景气板块的估值就越高，不景气板块的估值就越低。这是一种溢出效应。
于是，也就解释了市场走马太效应的核心根源——经济景气度下行。
这一切的背后的支撑是一个看起来不怎么合理的假设：景气资产池和不景气资产池的规模保持稳定。
但转念一想又挺好理解的，喜欢追景气的会一直追，喜欢抄底的会一直抄，江山易改本性难移。
通过上面的分析不难发现，问题的根源在于世界多大程度上是联系在一起的，如果个体彼此独立，DCF模型的预测结果更有效率；如果个体联系紧密，联系框架的预测结果更有效率。
那么，这个世界是联系得更加紧密还是不紧密？又为什么呢？
世界联系得更加紧密了！因为各国央行越来越鸽派，各种资产被每年十个点左右的现金扩张速度捆绑在一起。
所有人不得不采取做空现金的策略。不断膨胀的现金，干掉了一大品类投资策略——在以前持有现金还可能是一个策略；未来则越来越难。
各种资产之间的互动，完全越过了现金，直接变成了a换b，b换c的模式，互动变得更加紧密。
当下的世界联系得如此紧密，以致于景气度的下行把喜欢跟随景气度的资金逼迫到了少数高景气的板块和某些零景气度的板块。于是导致了以下两个结果：
1、只能用DCF模型回答问题的分析师被逼到了2060年；
2、债券分析师也只能带着大家继续yy降准和降息。
还有什么更好的办法呢？
不难想象，未来我们还会碰到其他奇葩的场面：
1、某些景气板块，景气度还在，但估值却不断下滑；
2、某些板块继续不景气，但估值却稀里糊涂反弹了；
只看自己的DCF模型难以解释这些现象，但用联系模型却很好解释——因为经济景气度回升，景气池的资产供给增加，不景气池的资产供给减少。市场开始走均值回归逻辑了。
我们需要以新的方式为资产确定价格。按照联系框架模型我们为资产提供了新的公式P=XYZ。即资产本身的特质、宏观环境和所有参与的竞争对手所形成的游戏规则。
事实上，这套方法我们经常用。当我们预测NBA总冠军、预测奥运会短跑名次时，我们所用的框架就是联系框架。但是我们在预测和解释一种资产价格的时候，却转向了只看自己和环境。
在现实中我们也很清楚，即便用正确的范式预测总冠军也很难，不可控因素太多了；可想而知，用错误预测框架的准确度有多高。错误的预测方式一定会造成某种系统性的偏离。对于复杂事物，我们需要克制本质主义或还原主义的倾向，但这的确有点艰难，我们很难抑制这种冲动。
因为我们在简单事物面前是如此成功！有些事物之所以简单，那是因为它们跟整体互动较少，所以，可以还原、降解，也能搞出一个很好用的预测模型；但绝大部分事物不是那样的，它们跟整体的互动极多，牵一发而动全身，预测是极其艰难的。
所以，我们要退而求其次，找到叙述性的历史总结或事后解释即可。当然，如果我们足够幸运的话，我们可以总结出游戏规则，即在某个规则下具备各种特质的个体如何在特定宏观环境中互动。表面上看，我们似乎已经理解了资产价格的运行规则，但实际情况并不乐观，可能我们连游戏规则都没拼凑完整。
至此我们已经完成了一半任务了——找一个与DCF模型迥然不同的解释框架，那它的解释力如何呢？
我们至少可以解释两个现象：
1、为什么经济景气度下跌的时候市场走马太效应；
2、为什么白酒景气度下滑银行股跟着遭殃。
我们假设有两类资产池，一类是专门搞景气资产（即证券市场中的成长股），另一类是专门搞不景气资产的（绩优股）。他们的规模保持相对稳定。经济比较平衡的时候，二者的估值差异不是很大。
当经济变得不景气，某个板块由景气变得不景气，于是，这个资产由景气池子调整到不景气池子。两个池子的规模相对稳定，第一个池子的供给减少，于是，剩下的资产只能估值提高；第二个池子的供给增加，存量的资产估值降低，要给“新人”挪坑。
这就解释了，为什么白酒板块挂了，宁德时代上天，银行保险跟着遭殃。而且，不难推论，景气的板块的个股越少，剩余的景气板块的估值就越高，不景气板块的估值就越低。这是一种溢出效应。
于是，也就解释了市场走马太效应的核心根源——经济景气度下行。
这一切的背后的支撑是一个看起来不怎么合理的假设：景气资产池和不景气资产池的规模保持稳定。
但转念一想又挺好理解的，喜欢追景气的会一直追，喜欢抄底的会一直抄，江山易改本性难移。
通过上面的分析不难发现，问题的根源在于世界多大程度上是联系在一起的，如果个体彼此独立，DCF模型的预测结果更有效率；如果个体联系紧密，联系框架的预测结果更有效率。
那么，这个世界是联系得更加紧密还是不紧密？又为什么呢？
世界联系得更加紧密了！因为各国央行越来越鸽派，各种资产被每年十个点左右的现金扩张速度捆绑在一起。
所有人不得不采取做空现金的策略。不断膨胀的现金，干掉了一大品类投资策略——在以前持有现金还可能是一个策略；未来则越来越难。
各种资产之间的互动，完全越过了现金，直接变成了a换b，b换c的模式，互动变得更加紧密。
当下的世界联系得如此紧密，以致于景气度的下行把喜欢跟随景气度的资金逼迫到了少数高景气的板块和某些零景气度的板块。于是导致了以下两个结果：
1、只能用DCF模型回答问题的分析师被逼到了2060年；
2、债券分析师也只能带着大家继续yy降准和降息。
还有什么更好的办法呢？
不难想象，未来我们还会碰到其他奇葩的场面：
1、某些景气板块，景气度还在，但估值却不断下滑；
2、某些板块继续不景气，但估值却稀里糊涂反弹了；
只看自己的DCF模型难以解释这些现象，但用联系模型却很好解释——因为经济景气度回升，景气池的资产供给增加，不景气池的资产供给减少。市场开始走均值回归逻辑了。
