。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，”他指着两条曲线的对比，“真实市场和随机游走的区别，不在于‘看起来像不像’，在于‘某些模式出现的频率’。”
他用鼠标圈出几段区域：
“这里，2006到2007年的大牛市。在随机游走里，也会出现这种持续上涨。但概率是多少？大约千分之几。”
“这里，2008年的暴跌。随机游走里也会出现，概率更低。”
“关键是——当这些低概率事件出现的频率，显著高于随机
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