1. 信息效率的起源：有效市场假说（EMH）的提出、三种形式与早期实证检验
聊市场微观结构，绕不开一个老大哥——有效市场假说。我入行那会儿，带我的老交易员跟我说过一句话：「小伙子，别想着打败市场，市场比你聪明。」这话听着扎心，但背后就是EMH的核心逻辑。
说白了，有效市场假说就讲一件事：价格能不能充分反映所有可得信息。如果能，那你就别想靠分析历史价格或者翻财报来赚钱了——因为该反映的，价格早就反映完了。
1.1 EMH的提出：从随机游走到尤金·法玛
故事得从20世纪初讲起。一个叫巴舍利耶的法国数学家，在研究法国债券价格时发现——价格波动看起来毫无规律，就像醉汉走路一样。这就是「随机游走」概念的雏形。
但真正把这事儿系统化的人，是尤金·法玛。1970年，他在《金融期刊》上发了一篇经典论文，正式提出了有效市场假说。法玛的逻辑其实很直白：
- 市场上有很多聪明人，都在找便宜货
- 一旦有人发现价格错了，他会立刻交易，把价格推回合理位置
- 所以价格总是「差不多」对的
嗯，这里要注意——法玛说的不是价格永远正确，而是说你没法利用已知信息持续获得超额收益。这两个概念差别很大，我见过不少新手栽在这上面。
1.2 三种形式：弱式、半强式、强式
法玛把有效市场分成了三个层次。我习惯用一个比喻来理解：
- 弱式有效：价格已经反映了所有历史交易信息（价格、成交量）。你画K线、算均线，没用。
- 半强式有效：价格已经反映了所有公开信息（财报、新闻、公告）。你读财报、分析基本面，也没用。
- 强式有效：价格反映了所有信息，包括内幕消息。你就算有内幕，也赚不到钱。
你想想看，这三个层次一个比一个严格。现实中，大部分学者认为市场至少是弱式有效的，半强式有效有争议，强式有效基本没人信——毕竟内幕交易被抓的案例太多了。
| 形式 | 信息集 | 谁赚不到超额收益 | 现实情况 |
|---|---|---|---|
| 弱式有效 | 历史价格、成交量 | 技术分析者 | 基本成立，但存在短期动量效应 |
| 半强式有效 | 所有公开信息 | 基本面分析者 | 争议较大，存在公告后漂移 |
| 强式有效 | 所有信息（含内幕） | 所有人 | 基本不成立，内幕交易可获利 |
1.3 早期实证检验：随机游走与事件研究
EMH提出来之后，学者们当然要拿数据去检验。早期检验主要分两条线：
1.3.1 弱式有效的检验：随机游走
检验弱式有效，核心问题就是：过去的价格能不能预测未来的价格？
早期的方法很简单——算自相关系数。如果价格变化是随机的，那今天的收益率和昨天的收益率应该没啥关系。肯德尔在1953年研究了英国股票价格，发现自相关系数接近零。后来法玛在1965年也做了类似研究，结论差不多。
我当年在实验室复现过这个检验，用Python跑了一下沪深300的数据：
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
# 假设df是日收益率数据
df['return_lag1'] = df['return'].shift(1)
df = df.dropna()
# 计算自相关系数
corr = df['return'].corr(df['return_lag1'])
print(f'一阶自相关系数: {corr:.4f}')
# Ljung-Box检验
result = sm.stats.acorr_ljungbox(df['return'], lags=[10])
print(f'Ljung-Box p值: {result.iloc[0, 1]:.4f}')
跑出来的结果很有意思——短期自相关系数确实很小，但某些时间段会出现显著的负相关（反转效应）或正相关（动量效应）。这说明市场虽然接近随机游走，但并非完美。
1.3.2 半强式有效的检验：事件研究法
检验半强式有效，学者们发明了一个经典工具——事件研究法。逻辑很简单：
- 找一个「事件」，比如公司发布财报、宣布分红
- 看事件发生前后，股价有没有「异常收益」
- 如果股价在事件发生后还能持续上涨或下跌，说明市场没及时消化信息
法玛、费雪、詹森和罗尔在1969年做了一项经典研究——股票拆分事件。他们发现，在拆分公告发布当天，股价确实有反应，但之后就没有明显的异常收益了。这支持了半强式有效。
但后来也有反例。比如「公告后漂移」现象——公司发布好消息后，股价会在接下来几个月里持续上涨。这明显违背了半强式有效。为什么会这样？我个人觉得，可能是因为投资者对信息的反应不是即时的，需要时间消化。
1.4 知识体系总览
下面这张图，是我梳理的本章知识结构。你可以把它当作一个思维导图来看：
1.5 我的几点体会
做了这么多年量化，我对EMH的态度是：信，但不全信。
信的部分——市场确实很聪明。你想靠简单的技术指标（比如金叉死叉）赚钱，基本没戏。我试过，回测结果惨不忍睹。
不信的部分——市场也有犯傻的时候。比如2008年金融危机前，很多银行的股价还高高在上，但风险指标早就亮红灯了。这说明信息传递需要时间，而且人的非理性行为会让价格偏离。
所以我的建议是：把EMH当作一个基准，而不是教条。它告诉你「正常情况下市场是有效的」，但你要做的，就是找到那些「不正常」的时刻。