是不可预测的。所以价格走势，本质上是随机游走。”
他指着屏幕上那条曲线：
“这条线，就是用随机游走模型生成的。它的每一个转折，都没有任何原因。但它看起来，和真实的股票走势几乎没有区别。”
陈默沉默。
周寻又打开一个新窗口，这次是一个更复杂的程序。
“这是另一个模拟。”他说，“这次我加了一点东西。”
屏幕上出现了第二条曲线。这一次，和第一条不太一样——某些区域的波动明显更密集，某些区域更稀疏。有几次，剧烈的波动之后，紧接着又是剧烈的波动。
“这是加了‘波动率聚集’的随机游走。”周寻解释，“真实市场有一个特征：大的波动之后，往往跟着大的波动；小的波动之后，往往跟着小的波动。这不是随机的，是一种统计上显著的结构。”
他指着那些波动密集的区域：
“这就是所谓的‘波动率聚集’。它不是一个可以预测涨跌的规律，但它是一个可以预测波动强度的规律。有了这个规律，你就可以做一些事情——比如，在波动率高的区域，降低仓位；在波动率低的区域，增加仓位。”
陈默看着那条曲线，慢慢开始理解他在说什么。
“所以，”他开口，“市场不是完全随机的。它有一些……结构？”
周寻点头。
“对。”他说，“市场大部分时间是不可预测的随机游走。但在随机游走的基础上，有一些‘异象’——某些模式出现的频率，高于随机概率。”
他站起来，走到白板前——那是一块很小的白板，靠在墙上，上面还留着之前写的公式。他拿起笔，写下几个词：
动量效应
反转效应
波动率聚集
日历效应
规模效应
价值效应
“这些，”他指着这些词，“是学术界发现的、被反复验证过的市场异象。它们在统计上是显著的——也就是说，出现的概率，不是随机的。”
他放下笔，看着陈默：
“量化投资的全部逻辑，就建立在这上面。”
陈默没有说话。
周寻走回电脑前，打开第三个程序。
这一次，屏幕上出现了两条曲线。一条是真实的沪深300指数走势，另一条是他刚才生成的、加了波动率聚集的随机游走。
“您看，”他指
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