什么是肥尾效应？

证券市场的回报往往不是正态分布的，证券价格的“肥尾”现象是聪明的交易者获得暴利的绝佳上机会。詹姆斯·西蒙斯的大奖章基金在市场出现“肥尾”的年份，收益率反而更高。市场越是惊涛骇浪。大奖章基金的表现似乎就越好。

詹姆斯·西蒙斯说。肥尾分布风险只是告诉我们，证券市场上的信息分布并非简单的正态分布，在这个市场上的尾巴明显没有内幕人员看到的尾巴偏离的大。因此，我们必须看到这一切，并且懂得这些均是相当重要的因素。实际上，我们会认真考量所有我们所能想到的并且能考察的因素，一直到目前我们的方法也基本上是正确的。

他认为，证券市场是一个风险密集的领域。对市场参与者而言，理性认知和全面认识风险无疑是一门必修课。

西蒙斯所说的“肥尾”，就是指没有预料到的厚尾或者突起，往往会出现在用于度量风险及其影响的分布曲线尾端。它以图表的形式来描述一种风险，该风险来自于某类特殊事件，这类事件发生概率非常小，可是一旦发生就会造成灾难性的损失。

在证券市场上，风险被假设是遵守正态分布的。然而现实中那些集中在正态分布的尾部的所谓小概率事件发生的概率比正常情况下大许多，即肥尾效应。

所谓肥尾效应就是指极端行情发生的概率增加，可能由于一些不寻常的事件发生就会导致市场上巨大的震荡。

尾端风险和极端风险就是指统计学上两个极端值可能产生的风险，根据常态的钟形分布，两端的分布概率是非常低的;然而两个极端位的分布也有可能出现厚尾风险和肥尾风险，那么就是距离中值(Mean)，出现的概率提高。简单来说，原本不太可能出现的概率突然提高了，运用在证券市场上，那就是极端行情产生的可能性增加并且频繁，这样很可能就会导致市场行情的大幅震荡，其原因可能是市场上产生不寻常的事件，比如2008年雷曼兄弟倒闭、2010年的南欧主权债信任危机，都会形成肥尾效应。

“尾部风险”对冲是国际市场下跌之后2008年华尔街股市的谈论话题，精神受创的交易者企图弄明白如何自我保护以免受极端或者。

“黑天鹅”事件伤害，这些事件导致巨大的损失。交易者的投资兴趣再次增加，由于多种原因让市场不稳定，从而促使交易者重新寻求保护。

尾部风险产品的兜售者喜欢把这些产品与保险作比较:交易者每年缴纳保险金来避免稍后发生的金融灾难。有一些交易者甚至得出哲学结论。大型基金经理公司太平洋投资管理公司(PIMCO)的VineerBhansali将尾部风险比作帕斯卡的赌注,也就是你最好相信上帝而不是承担做错事所造成的痛苦。同样的道理也会发生在市场大幅度下跌中。

所谓尾部风险从技术上来讲被定义为一种风险高于预期的投资风险，相当于从平均风险扣除三个以上的标准偏趋。对于普通交易者来说，这则意味着资产价值大幅下跌走势。当前有很多方式对尾部风险进行对冲，然而流行的一个方式是创建一篮子衍生工具。在市场状况正常的情况下表现将极差，但是一旦市场下挫，将会大幅度上升。这些包括多种资产分类，比股票指数以及信用违约互换指数的期权。

肥尾效应也就是极少事件导致的统计学意义上的极端行情。在通常情况下价格都是相对稳定地运行，然而在极少数情况之下则会产生极端行情，通常来讲这种极端行情就是傻瓜也能够赚钱的行情。作为一个交易者必须对这种肥尾效应十分清楚，并且懂得是如何生成、演化以及终结的，必须要准确地知道如何用有效的操作法则来应对这种行情。

如果今天的油价每桶为50美元，那么一个月之后，油价会变成多少呢?看到该问题，或许你考虑的是国际政治局势或是乌克兰主要输油管的情况。然而你不可能了解确切的价格会是多少，这则是一个统计学上的问题。回答该问题的传统方法，早在一个多世纪之前便有人提出来了。

法国物理学家路易斯·巴谢利耶在他的《投机理论》的博士论文中这样论述:假如记录一只股票的价格在许多个时间间隔(比如一天、一个月或者一年)中的变化情况，那么你就会发现这些价格均会落在一条“钟形曲线”上，就好比在高中数学中的抛物线那样价格变化有一个平均值，位于钟形曲线的顶点也是变化位经常出现的地方。接着，曲线往顶点两侧迅速下跌，说明不论是上升还是下跌，价格发生很大的变化均不常见。从IQ测试到散子游戏，大多数均符合钟形曲线。甚至数学家还将钟形曲线称为“常态”分布，由于它似乎就像大自然的运作法则。

同样的道理，证券市场的变化也符合钟形曲线。现代经济学家大多数认可了巴谢利耶的观点，同时还提出了这一观点的内在规律。假如说股票的价格发生了变化，那么原因一定是“新的信息”对这个市场带来重大的影响，比如，发现了一块新的油田，或者公司主要管理层发生了变动等。你很难事先预计到这些信息，因此，当成千上万的新信息聚集到一起，不同的新信息又来自不同的梁道，而且又出于完全不同的原因时，最终结果就可能是符合钟形曲线的惊人变化。

传统的证券学理论中正态分布也是钟形曲线，这是一个比较经典的模型，运用到许多的方面。然而在实践中，大家却发现存在着广泛的胖尾分布，也就是说，大概率的小规模事件与小概率的大规模事件并存的一种状态。

认识肥尾分布对于证券交易来说有着很重要的意义。西蒙斯说，很多事件则取决于分布的尾部(极限状态)，而不是均值;取决于例外时间,而不是均值。市场大多数时候是有效的,然而似乎许多的小概率的大规模事件的存在(如崩盘)也证实了市场通常出现不均衡的状态。此时很多的交易者的命运被改写。

小概率的大规模波动形成的时候，市场通常会出现一种自组织临界性，所谓自组织是指市场参与者之间的相互作用，无领导的核心。临界状态就是指小规模的输入能够造成系统的大规模输出反应，比如崩盘。

自组织临界性是如何出现的呢?这就是系统的多样性出现缺失，交易者都运用同样或者类似的行为方式。异质的交易者退出或者不能发挥作用。市场则由同一种情绪在领导，市场由于“羊群效应”而面临脆弱的境地，通常容易造成灾难发生。

从临界的定义来看，某一些情况下，小规模的输入就会获得大规模的结果，输入与输出呈现非线性，市场的简单因果关系就会遭到破坏。

从临界的定义来看，某一些情况下，小规模的输入就会获得大规模的结果，输入与输出呈现非线性，市场的简单因果关系就会遭到破坏。

小概率大规模事件的存在，说明市场在某些时候风险与收益不再相称，因此虽然极度风险发生的概率很低，然而一旦发生，就会带来灾难，此点对于运用巨幅杠杆的基金特别重要，这也是许多的基金不断重大覆辙的原因所在。他们的交易模型中并没有充分认识到胖尾风险的存在。