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因子投资书籍详细信息
  • ISBN:9787121394287
  • 作者:石川 盖尔斯 
  • 出版社:电子工业出版社
  • 出版时间:2020-9
  • 页数:440
  • 价格:108.00元
  • 纸张:暂无纸张
  • 装帧:暂无装帧
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  • 语言:未知
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内容简介:

《因子投资:方法与实践》在统一视角下,体系化地介绍了因子投资中的重要研究方法,并针对中国A 股市场给出了独立的、可复制的、高质量的因子实证分析结果,是一本真正可操作、可上手的因子投资手册。本书主要内容包括:因子投资基础、因子投资方法论、主流因子解读、多因子模型、异象研究、因子研究现状和因子投资实践。书中还以附录的形式对理解资产价格的研究脉络进行了梳理。本书的写作既注重学术文献的严谨,也注重普通读者的阅读体验。书中虽然涉及必要的数学公式,但是会深入浅出、抽丝剥茧地解释统计方法,并把重点放在实证分析上,同时也会对因子投资的实务进行解读。


书籍目录:

第1 章因子投资基础

1.1 统一视角下的因子投资 1

1.1.1 一个公式 1

1.1.2 因子、多因子模型和异象3

1.1.3 再论异象和因子 5

1.1.4 因子投资包含的内容6

1.1.5 实证资产定价与因子投资9

1.2 因子投资的学术起源 11

1.2.1 实证资产定价 11

1.2.2 研究现状 13

1.3 因子投资的业界发展 14

1.3.1 因子投资和管理人15

1.3.2 因子投资和投资者16

1.4 本书的结构 19

第2 章因子投资方法论

2.1 投资组合排序法 22

2.1.1 因子模拟投资组合22

2.1.2 排序法及其检验 24

2.1.3 多重排序法 28

2.1.4 因子命名约定 33

2.2 多因子模型的回归检验 34

2.2.1 时间序列回归 36

2.2.2 截面回归 39

2.2.3 时序回归vs 截面回归42

2.2.4 Fama–MacBeth 回归45

2.2.5 不同回归方法比较48

2.3 因子暴露和因子收益率 48

2.3.1 引入工具变量 50

2.3.2 使用公司特征 51

2.3.3 两类模型 52

2.4 异象检验 53

2.4.1 时序回归检验异象54

2.4.2 计量经济学问题 55

2.4.3 White 估计量和Newey–West 估计量57

2.4.4 截面回归检验异象59

2.5 多因子模型比较 60

2.5.1 GRS 检验 61

2.5.2 均值--方差张成检验62

2.5.3 从几何角度比较GRS 和均值--方差张成 66

2.5.4 α 检验 70

2.5.5 贝叶斯方法 70

2.6 因子正交化 72

2.6.1 简单一元回归 73

2.6.2 回归的几何意义 73

2.6.3 用正交化过程求解多元回归 75

2.7 广义矩估计 78

2.7.1 样本均值的方差 78

2.7.2 分析框架 80

2.7.3 数学基础 84

2.7.4 有效性 86

2.7.5 不应成为黑箱 88

2.8 研究方法建议 89

第3 章主流因子解读

3.1 数据和流程 91

3.1.1 数据来源 91

3.1.2 量价数据处理 92

3.1.3 财务数据处理 95

3.1.4 因子构造流程 102

3.1.5 实证设定 106

3.2 市场因子 107

3.2.1 市场因子起源 107

3.2.2 对CAPM 的质疑108

3.2.3 市场因子实证 109

3.3 规模因子 112

3.3.1 规模因子起源 112

3.3.2 规模因子成因 113

3.3.3 规模因子实证 113

3.4 价值因子 117

3.4.1 价值因子起源 117

3.4.2 价值因子成因 118

3.4.3 价值因子实证 119

3.5 动量因子 124

3.5.1 动量因子起源 124

3.5.2 动量因子成因 125

3.5.3 动量因子实证 127

3.6 盈利因子 131

3.6.1 盈利因子起源 131

3.6.2 盈利因子成因 132

3.6.3 盈利因子实证 134

3.7 投资因子 138

3.7.1 投资因子起源 138

3.7.2 投资因子成因 139

3.7.3 投资因子实证 140

3.8 换手率因子 146

3.8.1 换手率因子起源 146

3.8.2 换手率因子成因 147

3.8.3 换手率因子实证 148

第4 章多因子模型

4.1 主流多因子模型综述 153

4.1.1 Fama–French 三因子模型154

4.1.2 Carhart 四因子模型156

4.1.3 Novy–Marx 四因子模型 157

4.1.4 Fama–French 五因子模型158

4.1.5 Hou–Xue–Zhang 四因子模型 161

4.1.6 Stambaugh–Yuan 四因子模型 164

4.1.7 Daniel–Hirshleifer–Sun 三因子模型 167

4.2 A 股中被定价的因子 171

4.2.1 Fama–MacBeth 回归实证设定 171

4.2.2 Fama–MacBeth 回归结果172

4.3 多因子模型比较:来自A 股的例子 173

4.3.1 两个模型 173

4.3.2 BM、ROE 与预期收益174

4.3.3 模型比较的实证结果176

4.4 多因子模型的简约性 187

第5 章异象研究

5.1 估值高低中的异象 191

5.1.1 价值因子与价值投资192

5.1.2 F-Score 193

5.1.3 G-Score 195

5.1.4 通过预期差获取超额收益198

5.2 基本面锚定反转 202

5.2.1 金融学依据 203

5.2.2 A 股市场中的基本面锚定反转 204

5.3 特质性波动率 210

5.3.1 套利不对称性和特质性波动率 212

5.3.2 A 股市场中的特质性波动率异象 213

第6 章因子研究现状

6.1 p-hacking 和“因子动物园”222

6.1.1 何为p-值 222

6.1.2 在追逐p-值的道路上狂奔223

6.1.3 硬科学与软科学 224

6.1.4 正确认识p-值的含义224

6.1.5 多重假设检验 226

6.1.6 先验的重要性 229

6.2 从“因子动物园”到“因子大战” 231

6.2.1 形同意不同的投资因子232

6.2.2 q5 模型 233

6.2.3 因子大战 234

6.3 用行为金融学解释异象和因子236

6.3.1 套利限制 238

6.3.2 预期中的偏差 240

6.3.3 风险偏好中的偏差244

6.3.4 认知限制 250

6.3.5 行为金融学与市场异象251

6.3.6 行为有效市场 255

6.4 投资者情绪 256

6.4.1 投资者情绪的度量257

6.4.2 投资者情绪与异象表现259

6.4.3 投资者情绪与市场表现261

6.5 风险补偿、错误定价还是数据窥探 262

6.5.1 风险补偿检验 262

6.5.2 错误定价检验 263

6.5.3 数据窥探检验 266

6.6 因子样本外失效风险 268

6.6.1 曝光导致错误定价减弱269

6.6.2 因子拥挤 270

6.6.3 交易成本 271

6.7 因子投资难以取代基本面分析273

6.7.1 基本面分析 274

6.7.2 基本面量化投资 275

6.7.3 基本面投资“因子化”的不足 277

6.7.4 思考和讨论 279

6.8 机器学习与因子投资 280

6.8.1 线性模型 281

6.8.2 非线性模型 283

6.8.3 模型评估与实证研究285

6.8.4 主成分分析和因子选择287

6.8.5 机器学习的问题 290

第7 章因子投资实践

7.1 收益率模型:获取“阿尔法”293

7.1.1 基本术语 293

7.1.2 寻找预测变量 294

7.1.3 挑选预测变量 295

7.1.4 收益率预测 299

7.2 风险模型:以Barra 为例307

7.2.1 Barra 多因子模型307

7.2.2 模型求解 309

7.2.3 纯因子投资组合 311

7.2.4 协方差矩阵求解及调整313

7.3 投资组合优化 319

7.3.1 错位的收益与风险模型319

7.3.2 目标函数 322

7.3.3 不同目标函数的比较324

7.3.4 约束条件 326

7.3.5 交易成本模型 330

7.4 Smart Beta:因子投资的捷径331

7.4.1 因子指数和Smart Beta332

7.4.2 为什么要投资Smart Beta339

7.4.3 如何投资Smart Beta342

7.4.4 应用实践 348

7.4.5 更多讨论 356

7.5 因子择时 357

7.5.1 按因子估值择时 357

7.5.2 按因子动量择时 359

7.5.3 按因子波动择时 359

7.5.4 按市场情绪择时 360

7.5.5 按宏观因素择时 361

7.5.6 因子择时很难 363

7.6 风格分析 363

7.6.1 经典风格分析 364

7.6.2 基于多空因子的风格分析366

7.6.3 实例:巴菲特的投资风格367

7.7 风险归因 370

7.7.1 两种传统风险归因方法371

7.7.2 风险的三要素 371

7.7.3 从风险角度看收益相关性373

7.7.4 将三要素公式应用于多因子模型 375

7.8 因子投资展望 376

7.8.1 另类数据 376

7.8.2 用因子实现大类资产配置381

后记

附录A  理解资产价格

参考文献


作者介绍:

石川

北京量信投资管理有限公司创始合伙人,首席科学家;清华大学学士、硕士,麻省理工学院博士;现任知名期刊 Computers in Industry编委会委员和十余家国际期刊审稿人;曾就职Citigroup、Oracle 及P&G。石川博士精通各种概率模型和统计建模方法,擅于以金融数学分析为手段进行资产配置、投资组合风险管理、量化多因子选股及衍生品 CTA 策略的开发,并对行为金融学有独到的见解,其研究成果多次发表于European Journal of Operational Research等国际期刊。

刘洋溢

西南财经大学金融学博士研究生,曾有数年量化交易经验和FoF研究经验。当前主要研究方向为实证资产定价,特别是因子定价模型、投资异象、基金及资产配置的研究。

连祥斌

东北财经大学社会与行为跨学科研究中心行为金融学硕士,曾在私募基金公司和金融科技公司担任量化研究员,负责量化策略的研发和交易。现任中欧瑞博量化策略研究员,负责 CTA、量化选股、量化择时及大类资产等研究工作。研究方向包括资产配置、因子投资和组合管理等领域,精通MATLAB、Python和SQL等语言,熟悉各类量化模型和程序化交易。


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其它内容:

书籍介绍

《因子投资:方法与实践》在统一视角下,体系化地介绍了因子投资中的重要研究方法,并针对中国A 股市场给出了独立的、可复制的、高质量的因子实证分析结果,是一本真正可操作、可上手的因子投资手册。本书主要内容包括:因子投资基础、因子投资方法论、主流因子解读、多因子模型、异象研究、因子研究现状和因子投资实践。书中还以附录的形式对理解资产价格的研究脉络进行了梳理。本书的写作既注重学术文献的严谨,也注重普通读者的阅读体验。书中虽然涉及必要的数学公式,但是会深入浅出、抽丝剥茧地解释统计方法,并把重点放在实证分析上,同时也会对因子投资的实务进行解读。


精彩短评:

  • 作者: Null 发布时间:2020-11-17 12:19:45

    如果作者有赚钱的能力,为什么要花大量时间写书总结很多学术上已经讨论成熟的内容;如果作者没有赚钱的能力,那我看了这本书有什么用?

  • 作者: 伯努利的骰子 发布时间:2021-01-30 14:48:44

    质量有点超乎想象的好。看不懂的就继续看不懂吧,没人负责帮你赚钱。

  • 作者: 10000 发布时间:2020-11-15 12:57:11

    读了一部分。比较全面,图比较少,讲得蜻蜓点水➕比较学术,需要读者做的功课很多。但不失为一本科普层面的好书。

  • 作者: KIRAWXZ 发布时间:2020-11-14 10:43:32

    海外学术文献整理和解读为主,可作为工具书翻阅。期待后续有贴近中国市场的创新研究。

  • 作者: 我手持尚方宝剑 发布时间:2020-09-08 14:49:11

    石川大神领衔写作,连长和园长两位大佬加持,本书在量化领域意义非凡,可谓中西贯通,上下起承,特别是结合中国A股市场的实践+实证,使本书的实操价值最大化。对于专业人士建议通读,对于对因子投资、资产管理定价感兴趣的人建议选读。另外,本书的外延,factorwar.com绝对是公益贡献啊,可作为专业量化数据库和工具,也可随时看到量化投资前沿动态。强烈推荐给这条专业赛道上的同行们!

查看其它书籍精彩短评

  • 作者: 慕童 发布时间:2023-12-17 16:54:07

    可以列入老师必读书单了。活动很丰富有创意,操作性很强。

  • 作者: 黄彬 发布时间:2023-03-21 16:00:58

    确实,其实已经打了好几轮了。

  • 作者: 诺耳 发布时间:2022-04-18 15:18:32

    对重疾险有了全面的了解,虽然有些专业,但对于想买重疾险的我,还是挺有用处的

  • 作者: 布瓜 发布时间:2021-06-17 23:19:55

    过于浅显了。一般。京东买的打折书 随意看看。

  • 作者: 黑鲤鱼 发布时间:2020-12-22 00:26:05

    购于2020年9月24日,当当,当当自营。用了两个晚上看完,第一天没熬夜,第二天看到凌晨


深度书评:

  • 一篇长的理论review,应该把副标题的实战去掉

    作者:我佛慈悲 发布时间:2021-01-22 12:44:58

  • 因子投资 读书笔记整理

    作者:月出渐分明 发布时间:2022-09-16 17:05:40

    相关链接:

    https://note.youdao.com/s/1THxUm8s

    A股中被定价的因子

    Fama–MacBeth回归结果 A股回归结果

    本节和第3章的实证结果说明,规模、价值、盈利以及换手率在A股市场中被定价。在实际因子投资中,可以考虑从这四个维度构建因子,对A股市场进行异象研究。

    基本面锚定反转

    短期反转异象(short-term reversal anomaly,STR)大概是A股中最显著的异象。反转异象意味着前期大涨的股票在未来有更低的预期收益率;反之,前期大跌的股票在未来有更高的预期收益率。

    而股票的超跌主要有三个原因:(1)上市公司基本面恶化;(2)投资者对信息的过度反应(Lehmann 1990a);(3)噪音交易者导致的瞬时流动性冲击(Grossman and Miller1988,Jegadeesh and Titman 1995)。在上述三个原因中,由于基本面恶化造成的股价大幅下跌往往难以反转。因此,要想通过逆势做多来利用反转异象,就理应规避那些基本面恶化的公司。

    值得一提的是,当采用市值加权时,上述定性的结论虽然依然成立,但反转的效果却打了不小的折扣。另外值得注意的是,当Liu–Shi–Lian四因子模型被选为定价模型时,FAR组合的超额收益不再显著(月均α为0.54%、t-值仅为1.58),说明FAR异象能被该模型很好地解释。然而,无论是采用CAPM还是Fama–French三因子模型,FAR在市值加权下的超额收益依然显著。比较等权重和市值加权的结果说明,反转异象更多地出现在小市值的股票当中,而市值加权由于避免了对于小市值的过度暴露而造成反转异象的减弱。在实际交易中,为了依靠FAR获得更高的超额收益,可考虑在满足换手率、流动性等必要约束的条件下,适当将反转组合向小市值倾斜。

    特质性波动率

    由多因子定价模型可知,股票的风险可以分解为因子代表的系统性风险以及特质性风险两部分。后者通常通过股票收益率的特质性波动率(idiosyncratic volatility)来度量。由于特质性波动率可以通过分散化投资而被抵消,因此金融理论暗示着投资者不应该因为承担了特异性风险而得到补偿。换句话说,股票的特质性波动率应无法预测股票的预期收益率。

    了学术界关于特质性波动率和未来预期收益之间的三种观点。

    • 无显著关系:Fama and MacBeth(1973)、Bali and Cakici(2008)、Li et al.(2014)、Novy-Marx(2014);

    • 正相关:Tinic and West(1986)、Lehmann(1990b)、Xu and Malkiel(2004)、Fu(2009);

    • 负相关:Ang et al.(2006)、Ang et al.(2009)、Jiang et al.(2009)、Guo and Savickas(2010)、Chen et al.(2012)。

    综合学术界到目前为止的主流观点来看,大多数实证结果均发现特质性波动率和预期收益率的负相关关系。这无疑和定价理论所隐含的无关联相悖。学术界把这种负相关关系称作特质性波动率之谜(idiosyncratic volatility puzzle)。既然有了谜团,就自然少不了解谜的人。这背后的代表作要数Stambaugh et al.(2015)一文。该文从套利不对称性(arbitrage asymmetry)的角度对特质性波动率之谜进行了精彩的解释。

    p-hacking和因子动物园

    为了提升期刊的声望,期刊编辑们都更倾向于接收低p-值因子的文章;为了在更高水平的期刊上发文,学者们更倾向挖掘低p-值的因子。在美国绝大多数学校里,学者如果能在金融领域顶级期刊发表一篇文章,就有可能得到终身教职。在功利心的驱使下,学术界对于超低p-值的追逐导致出现了一种发表偏差(publication bias),即学者们更愿意把研究时间和精力花到可以利用各种手段来找到低p-值的因子上,只愿意发表“最显著”的研究成果,而不愿意冒险来研究“无效的因子”。从推动学科发展的角度来看,“无效的因子”和“有效的因子”同样重要。如果能够确切地证明某个因子无法带来超额收益,那么它对因子投资实践仍然很有价值,因为人们可以放心地避开该因子。然而,在追求超低p-值之风下,学者不愿意进行这样的研究,因为顶级期刊上鲜有它们的容身之处。

    比如“使用过去50年的数据还是过去30年的数据来检验因子?”“使用美股还是其他国家的股票?”“每月再平衡还是每年再平衡因子投资组合?”“使用百分比收益率还是对数收益率计算量价类因子变量?”“是否剔除,以及如何剔除变量异常值?”“使用截面回归还是时间序列回归?”“如果某因子只对所有股票中的一部分有效,是否在发论文时仅使用这部分股票?”……在追逐超低p-值的背景下,学者们在面临这些选择做决定时心理会“非常微妙”,一切阻碍超低p-值诞生的数据都会被巧妙地避开。学术界把这种为了追求低p-值而在数据处理和分析时千方百计地进行数据操纵,直到发现足够显著结果的行为称为p-hacking。

    (1)p-值表示数据和给定统计模型的不兼容程度。

    (2)p-值不表示所研究的原假设为真的概率;同时,它也不表示数据仅由随机因素产生的概率。

    (3)科学结论和商业或政策决策不应只根据p-值是否低于给定的阈值而确定。

    (4)全面的分析报告和完全的透明度是适当统计推断的必要前提(这意味着要规避phacking问题)。

    (5)p-值或统计上的重要性并不能衡量效用的大小或结果的重要性(在研究因子时,同样需要关注因子收益率的大小在经济上是否显著)。

    (6)关于模型或者假设是否有效,p-值本身不能提供足够的证据。

    这三个例子说明了当人们有一个手段来回答正确的问题时(即prob(H0|D)),便能够得到更加合理的结论。能够获得超额收益的因子不是不存在,但它们非常稀有,数量远远少于学术界挖出的上百个伪因子。需要说明的是,在实践中采用上述贝叶斯方法修正p-值也并非没有困难,比如它要求对先验概率进行估计。然而,这种重视先验的思想非常值得借鉴。它表明,在研究因子时,比起因子收益率在样本内的显著性,人们更应该关注因子背后是否有合理的解释。只有拥有合理的解释,该因子才可能是一个真实的因子,而非过拟合的产物。本书第6.5节将对因子背后的集中解释进行详细阐述。

    行为金融学和传统金融学的区别

    按理说大部分因子应该可以在行为金融学的框架下,获得比较高的先验概率,找到对应的理论基础

    在一个没有摩擦的市场中,每当价格偏离价值时,理性投资者(也被称为arbitrageurs,即套利者)应该迅速利用这个机会进行交易,赚取无风险收益并同时修正价格。然而,行为金融学指出,上述假设是不成立的,而这背后的原因正是套利限制。

    行为金融学-套利限制

    基本面风险 理论上要做空一个没有收到噪音影响的股票,但是实际上不存在,那么就要一定程度承担这个股票基本面恶化带来的风险

    噪声交易者风险 因为噪声交易者的非理性行为会持续影响到价格偏离价值,无法在套利者的投资期限内回归,给套利者带来执业风险

    实施成本

    行为金融学-预期中的偏差

    过度自信 (1)人们对自己判断的自信程度总是高于该判断的准确性;(2)人们总认为自己比别人更优秀,或自己的判断比别人的判断更准确。 过度交易

    乐观主义 自利偏差

    代表性启发法 忽略先验概率,只在一个小范围内的经验盲目推广。《大数据告诉你××月大盘怎么走》《大数据告诉你××节后是涨是跌》。点开一看,所谓的大数据就是一共十来个样本点。Tversky and Kahneman(1971)称这个问题为小数定律(law of small numbers)信仰,并指出人们往往相信仅仅有限个样本点就能反映出未知模型的全部特征。代表性启发法和小数定律偏误可以导致(错误的)外推信念

    保守主义 拒绝接受信息,花费很多时间获得的结论,不愿意推翻它

    确认谬误 指的是人们选择性地回忆、搜集有利细节,同时忽略不利或矛盾的资讯,以支持已有想法的片面诠释。 类似的,当处于亏损的交易之中时,交易者有时会拒绝接受事实,而是如饥似渴地寻找所有可能支持自己交易的证据,从而迷失自我[6]

    锚定效应 锚定指的是个人在做决定时过度依赖其被提供的初始信息(称为“锚”),哪怕该信息和所做决策毫无关联。锚定效应是指在生活和投资中经常出现的一种认知偏差

    可得性启发法 可得性启发法是一种心理捷径,它指的是当人们评估问题、概念、方法或决策时,往往依赖于脑海中最容易想起来的那些示例。Barber and Odean(2008)的研究发现,投资者在选择股票时倾向于考虑那些最近引起他们注意的股票,诸如近期新闻中集中报道的股票、交易量异常大的股票,以及单日内回报极高的股票。

    行为金融学-风险偏好中的偏差

    前景理论

    价值函数:价值函数的第二个特点是它反映了人们损失厌恶(loss aversion)。价值函数v(.)在x=0左、右两侧并不对称,亏损部分的负增长快于收益部分的正增长:v(x)<-v(-x)。实证研究表明,亏损带来的痛苦是收益带来快乐的两倍左右。

    权重函数:发生概率低的事情,过高估计可能性(保险,彩票)发生概率高的事情。发生概率高的事情,过低估计可能性。

    模糊厌恶 在充满不确定性的博弈中,人们讨厌结果位置的情况,这正是模糊厌恶

    行为金融学-信息处理-认知限制

    有限注意力 (1)信息的重要性(2)投资者获取信息的渠道 (3)投资者处理信息的能力

    分类思维 习惯把股票分类到某个风格或者指数中

    用行为金融学解释异象和因子(比较有趣,而且引用了比较多的论文)

    Wang et al.(2017)则使用CGO进一步分析了市场中著名的低波动异象。该文指出,当人们处于浮亏时,由于追求风险,往往指望通过高波动的股票来回本,造成它们被进一步高估,因此波动率和预期收益率呈负相关;

    在市场中人们常有这样的感受,对于上涨的股票经常拿不住,倾向于获利后卖出;对于下跌的股票却迟迟舍不得卖出。这个现象也称作处置效应(disposition effect),它和价值函数在盈利和亏损两端的非线性凹性和凸性有关,也和人们的损失厌恶有关(Shefrin and Statman 1985)

    将前景理论用于解释市场异象方面也有丰硕的研究成果。Barberis and Huang(2008)通过应用前景理论研究了资产收益率的偏度和未来预期收益率之间的负相关性,即收益率分布呈右偏(或正偏态)的股票其预期收益率往往更低。从收益率分布的形状来说,右偏的股票在右尾的高收益令人充满无穷的遐想,而左尾的亏损则相对有限。这种特征和彩票收益的特征很类似(通过有限的下注买一个无尽的念想),因此学术界也形象地把收益率分布呈右偏的股票称为“彩票股”。

    股票截面上的另一个异象是低异质波动率。Boyer et al.(2010)研究发现,时序上异质低波动和未来的异质偏度存在一定的正相关性,因此使用前景理论研究异质低波动和未来收益率之间也存在负相关性。

    盈余惯性(Post-Earnings-Announcement-Drift,PEAD)最初由Ball and Brown(1968)发现[13],而后又因Bernard and Thomas(1989, 1990)的研究被世人所熟知。它指的是由于认知限制中的有限注意力,人们对新的基本面信息反应不足,造成价格无法迅速对其反应到位,而是会在业绩公告之后继续漂移[14]。关于盈余惯性,学术界还有一些非常有意思的发现。DellaVigna and Pollet(2009)指出如果业绩公告出现在星期五,随之而来的盈余惯性现象会更显著。他们猜测由于星期五临近周末,投资者的注意力比平时更不足,更无法对业绩信息做出足够的反应,造成显著的盈余惯性异象。另外,Hirshleifer et al.(2009)发现当多家上市公司同时发布财报时,由于投资者无法处理同时涌现的多家公司的大量新信息(即有限注意力问题更严重),盈余惯性会更加显著。

    当好的盈利消息接二连三出现时,投资者会受到代表性启发法和小数定律信仰的影响,出现对股票的收益率以及代表公司基本面的现金流的过度外推(over-extrapolation),并将错误的外推用到对公司未来股价的预测上。

    Barberis et al.(2019)从前景理论出发,并利用心理账户理论(Thaler 1985, 1999)中的狭隘框架(narrow framing)[16],提出了一个全新的投资者决策模型。该模型考虑了前景理论中价值函数和权重函数的全部特征,使用股票收益率的波动率、偏度等参数为输入,且模型的最优解满足市场出清(market clearing)条件。除此之外,其创新之处在于它是一个动态模型,并考虑了投资者之前在股票上的盈亏情况,以此更好地反映出投资者在面对盈利和亏损时表现出的风险偏好差异。通过该模型,他们尝试解释市场上最重要的22个异象。实证结果显示,该模型能够很好地解释动量、异质波动率、异质偏度、盈利以及PEAD等异象,但无法解释市值、价值、反转、应计利润以及投资等异象。

    行为有效市场

    首先,由于心理学造成的投资者的行为偏差和套利限制,市场中的价格有可能偏离价值而无法被修正,因此“价格等于价值”这层含义通常是不成立的。另一方面,对于仅仅掌握公开信息的普通投资者而言,市场又是难以战胜的。唯有那些有私有信息优势的投资者才有可能战胜市场。然而,认知偏差造就了一波又一波、前赴后继的噪声交易者,并给他们造成了能够战胜市场的幻觉。因此“市场难以被战胜”假说是成立的。

    投资者情绪度量

    面对投资者情绪对异象(特别是其空头)在时序上显著的预测能力,一个自然的问题是:这种预测性真实吗?Stambaugh et al.(2014)通过模拟回答了这个问题。在每次模拟中,他们使用一阶自回归过程(自回归系数为0.988、随机扰动满足正态分布)生成了随机指标序列,并使用该随机指标代替投资者情绪放入预测性回归式(6.20)中,考察它是否具有和投资者情绪可比的预测能力[6]。该文共进行了200万次模拟,以确保得到可靠的分析结果。研究结果表明,平均每28500次模拟,才能有一个随机序列满足同所有11个异象的多空组合收益显著正相关;而进一步考虑同异象空头端显著负相关的条件,则需要105000次模拟才会出现一次。由于它们均是非常小概率的事件,因此先前研究(Stambaugh et al.2012)发现的投资者情绪的显著预测能力不大可能是伪回归的结果,投资者情绪的确对异象未来表现有显著的预测能力。

    有限注意力导致错误定价

    从6.3节的介绍可知,行为金融学中的有限注意力能够导致市场异象。大量研究发现,资产的错误定价和投资者的有限注意力密切相关。沿着这个思路出发,一个自然的想法就是,如果异象背后的原因是错误定价,那么投资者关注度低——即有限注意力问题更严峻——的公司的异象收益率更高。

    数据窥探检验

    除了风险补偿和错误定价外,另一种从样本内挖出显著异象的原因是数据窥探(data snooping),也就是过拟合。

    这本书里面写了之前论文里面有的36个因子,实际上大部分是从1963年之后的数据开始统计的,构建了1926~1963之后的数据,以及2018年之后的数据,得到了样本前后的数据.

    使用崭新的样本外数据,Linnainmaa and Roberts(2018)分析了这36个异象在样本内/外的绝对收益、CAPM-α以及Fama–French三因子-α,结果发现它们在样本外(包括前、后样本外)的表现均远远不如其在样本内的表现。以统计来看,在样本内,无论从收益、CAPM-α还是Fama–French三因子-α,这36个异象均显著。而在1963年之前的前样本外期间,这三个指标下显著的异象个数变为8、8和16;在异象被发表后的后样本外期间,这三个数字变为1、10和9。此外,他们发现随着宏观经济的变化,在整个实证区间的前半段,有效的异象和有形投资以及股权融资相关;在实证区间的后半段,有效的异象和无形投资以及债券融资有关。这似乎说明只有真正和经济相关的异象背后才可能存在未知风险或错误定价的解释,而非来自数据窥探。(这个比较触及本质,需要找到真正和经济相关的异象)

    对于异象和因子在被发现后表现变差,另一种来自套利者的解释(McLean and Pontiff2016)也被广泛接受。当某个能够预测股票收益率的变量被发现后,套利者便开始利用其进行交易,导致它代表的市场的非有效性降低,表现逐渐失效

    因子样本外失效风险

    因子样本外失效风险:曝光导致错误定价减弱、因子拥挤、交易成本。下面分别做简要介绍。

    曝光导致错误定价减弱

    在这方面,McLean and Pontiff(2016)的研究颇具代表性。该文研究了97个因子,发现因子样本外的表现比样本内的表现下降了26%、发表后(post-publication)的表现较样本内则下降了58%。McLean and Pontiff(2016)考虑样本内外差异是为了控制过拟合的影响。上述结果表明,58%与26%之差——即32%——就是发表本身造成因子效果的减弱。

    如果说McLean and Pontiff(2016)检验了因子的平均收益,Bowles et al.(2019)则是从时效性的角度展示了因子背后的信息越来越快地被反映到价格之中。长久以来,由于Fama and French(1993)的影响太过深远,学术界在研究因子的时候为了避免未来数据,通常采用每年再平衡的方法(量价相关的指标通常是月频再平衡),导致构建因子的指标数据严重滞后。这其中最著名的例子要数Eugene Fama的学生Clifford Asness使用月频价格对Fama–French三因子模型中的价值因子(HML)的改造。Asness and Frazzini(2013)发现,使用月频价格数据构造的价值因子较原始价值因子表现更好,说明了数据时效性的重要性。

    Bowles et al.(2019)研究了一些常见的源自财务数据的因子,发现绝大多数因子在最新数据更新后的120天之内(特别是最初的30天内)能够获得显著的超额收益。而在120天之后,超额收益消失。基于这些发现,Bowles et al.(2019)认为因子的超额收益很快就会因套利交易而消失,说明因发表造成的曝光导致因子背后的错误定价被削弱。和Bowles et al.(2019)针对美股的研究类似,国内的券商金工团队针对A股也做过类似的研究,并发现利用业绩预告和快报能够提升财务信息的时效性,提高财务因子的表现。

    因子拥挤

    估值价差

    顾名思义,估值价差考虑的是因子的估值是否便宜。其背后的逻辑是,当更多资金涌入某个因子时(特别是多头时),会造成受波及股票的价格上涨,使它们的估值变高。因此,因子估值和因子拥挤度成正相关,是一个不错代理指标。估值价差的计算方法十分直观。首先选择一个合适的股票估值指标,比如BM,然后分别计算因子多空两头组合中该估值指标的中位数,以此作为多空两头的估值,最后这两个估值差就是因子的估值价差。当使用BM时,因子估值价差的表达式为:

    因子反转

    De Bondt and Thaler(1985)这篇著名的论文表明美股在3到5年的中长期尺度上存在反转。由于因子是股票构成的投资组合,因此可以从股票的反转延伸出因子的反转

    交易成本

    Chen and Velikov(2019)使用有效价差(effective spread)的概念代替传统的买卖价差(bid-ask spread),对美股上多达120种因子进行了研究,发现当考虑了交易成本后,这些因子平均月收益率在样本内从超过0.6%下降到0.3%,而样本外的月均收益率甚至为负数。为降低交易成本对因子收益率的侵蚀,该文提出了一些优化交易算法,有效降低了换手率和成本。但即便在这种情况下,这120个因子的样本外月均收益率仅有0.13%。除此之外,这120个因子月均收益率均值的分布近似一个均值为零的正态分布,和随机因子的表现并无太大差异,即如果完全随机生成120个因子,其中也总会有一些是显著的。由于发表的因子都多少存在选择偏差(selection bias),因此面对上述结果,Chen and Velikov(2019)不禁发问:在排除运气后,还有多少因子是显著的?为了回答上述问题,两位作者采用了经验贝叶斯方法对选择偏差进行了修正。(这还是在允许等权重构建因子的前提下。当使用市值加权时,该数值降低至0.07%。)

    使用经验贝叶斯调整后,即便是最好的因子(排名前5%),当被发表后月均收益率也仅有0.21%[1]。基于以上结果,他们认为考虑了合理的交易成本后,绝大多数因子在样本外都无法获利。

    由于曝光导致错误定价减弱、因子拥挤以及交易成本等原因,因子样本外表现变差是因子投资中必须面对的问题。这也催生了业界对因子择时的极大兴趣,并尝试使用各种手段持续挖新的因子(新的因子意味着曝光少、拥挤度低)。Arnott et al.(2019)一文也严肃讨论了投资人在因子投资中常犯的三大错误,第一条就是对样本内的表现非理性外推,造成对因子样本外的表现缺乏理性预期。另外,当因子表现变差时,人们由此想到的另一个问题是因子是否会失效。如果因子背后的原因是风险补偿或者错误定价,那么还是有理由相信因子长期来看会有效的。在这方面,Asness(2015)有过精彩的讨论,认为诸如价值、动量等因子在长期来看会持续有效。这背后的原因主要包括:

    因子投资难以取代基本面分析

    随着金融分析师行业的发展,在上世纪70年代前后,基本面分析主宰了华尔街。在机构方面,有像富达投资(Fidelity)这样的巨头使用严格的基本面分析来推行它们的业务;而在投资者方面,有像Warren Buffet和John Neff这样的明星作为基本面分析的拥趸。此外,CFA协会在其课程设置上也把基本面分析作为在重中之重。然而就在同期,随着学术界在金融领域的迅速发展,一些变化悄然发生了

    基本面投资“因子化”的不足

    上述因子维度如此优异的股票怎能不令人心动?该公司也毫无悬念地从基本面多因子选股体系中脱颖而出,成了各路策略追逐的明星。在2017年3月31日持有该股票的前十大机构就不乏贝莱德(BlackRock)、先锋、千禧年(Millennium)等知名机构。当这些机构靠着多因子信号竞相购买BIG5之时,它的前最大股东Stadium Capital却悄悄地在2016年6月到2017年3月之间把它所拥有的全部13%股份先后卖出。与上述这些机构不同的是,Stadium Capital是一家专注于基本面分析的对冲基金。究竟谁比谁更聪明?是诸如贝莱德、先锋这些使用因子投资而重仓BIG5的机构,还是站在它们对立面的、深谙基本面分析的Stadium Capital?接下来的分析将会给出答案。

    从价值因子角度来看,2016年销售额和盈利的激增让BIG5非常诱人,但当人们通过基本面分析得知这背后的原因后就会明白,这么高的财务数据是难以持续的。如果以它们来外推,则根本无法对该公司基本面的变化做出正确判断。事实上,该公司自2016年Q2直到2017年Q4,EPS几乎呈现单调下降走势,盈利能力下降得十分明显。(可以通过及时卖出规避)

    因子投资的思考和讨论

    就因子投资的效果来说,样本内的过度挖掘以及样本外的过度拥挤都会对其产生很大的负面影响。基本面投资的“因子化”并不等同于基本面分析。

    因此,基本面分析和数量化方法(如因子投资)的合二为一注定会发生。当前,基于因子的基本面量化投资只是一个过渡,而这二者的最佳结合应是使用数量化的手段来高质量、低成本地复制优秀基本面分析师对于财务报表勾稽关系的解读。当然,这绝不容易。

    机器学习-主成分分析

    实证结果显示,IPCA方法的确具有较好的表现。相对经典的CAPM、Fama–French三因子模型等,有相同数量主成分因子的IPCA模型能够更好地刻画个股的风险,且经典因子相对于IPCA因子的增量信息非常有限。进一步地发现,随着因子数量增加,IPCA因子的样本外切线组合[12]的夏普比率也显著提升。当使用六个IPCA因子时,夏普比率高达惊人的4.05。相比之下,Fama–French五因子加上动量这六个因子的样本外切线组合的夏普比率仅有1.37

    真正起作用的是公司特征的动态变化,其对于理解因子暴露非常重要,这也呼应了IPCA想解决的核心问题,即如何在动态条件定价模型中得到因子溢价和暴露的估计。最后,通过分析每个因子对不同公司特征的暴露可以发现,IPCA因子有不错的可解释性。例如,第一主成分可近似理解为价值或杠杆率因子,第二主成分对应市场因子,第三和第四主成分则分别对应动量和短期反转因子。

    以PCA为代表的无监督学习应用于实证资产定价只是最近几年出现的新研究趋势,因此还不能将其视作高度成熟的方法。反之,它们的定位更多的是对经典方法的有效改进。考虑到每种方法仍有其局限,未来仍有很多拓展工作值得进一步挖掘。此外,如何将通过PCA获取的信息成功地转化为投资实践也有待更多探索。但无论如何,这些方法都是极为有价值的探索,不仅标志着资产定价的大门对无监督学习方法敞开,也意味着因子投资领域多了一门令人充满期待的新武器

    机器学习的问题

    机器学习算法固然强大,但人们在使用这些算法时也必须面对两个问题:(1)机器学习算法常常被视作黑箱,缺乏足够的可解释性;(2)机器学习算法也容易陷入过拟合。对于前者,以神经网络等算法为例,其内部往往非常复杂,黑箱性质使得人们难以真正理解其发现的特征与未来收益率之间的关系。

    首先,由于真实的资产价格路径只有一条,因而基于该路径反复训练模型本身就很容易过拟合。在这个过程中,也容易踏入Harvey et al.(2016)提出的p-hacking的陷阱。虽然相关研究往往采用了前向回测分析(walkforward backtesting),但该方法只能规避未来数据问题,并不能完全杜绝过拟合。

    虽然有各种各样的问题,但也并不意味着人们就束手无策。例如,通过模拟生成多条(更长周期的)资产价格路径并分析不同场景下的表现,可以改善在历史价格路径上反复测试的问题。此外,通过确保训练集和测试集在时间区间上没有交集,可以改善前述交叉验证可能遇到的问题。而使用平减夏普比率(deflated Sharpe ratio)则可以部分解决夏普比率被高估的问题。

    因子挑选标准

    理想的收益预测变量应满足以下六大标准:逻辑性(intuitiveness)、持续性(persistence)、信息增量性(information increasement)、稳健性(robustness)、可投资性(investability)和普适性(pervasiveness)

    逻辑性 根据学术界多年的研究可知,预测变量背后的逻辑可以从风险补偿和错误定价两方面解释。前者是经典金融学的角度,认为如果一个异象能够获得超额收益,它有可能承担了某种(未知)的系统性风险,而超额收益是对风险的补偿。

    有效性 在评价有效性时,常用的步骤包括:IC测试、投资组合排序法以及发表前后检验等。

    信息增量性 在收益率模型中,预测变量的多少并非必然的追求,最重要的是检验每一个变量是否对于预测未来收益率有增量信息。当一个新的变量被挖掘出来后,如果逻辑上讲得通且有效性也不错,那么它能否带来增量信息就是下一个衡量标准。在这方面,变量相关性、条件排序以及Fama–MacBech回归都是常见的方法。正交化(或中性化)。考虑两个相关的变量A和B,且变量A是一个优秀的预测变量,而变量B虽然能解释股票收益率的波动但通过它选股却无法获得超额收益[6]。这二者之间的相关性使得用A预测股票收益率时会受到B的影响。由于B对于预测收益率没有贡献,因此人们希望把它对A的干扰排除,这时就会对A进行正交化处理。在股票截面上以B作为解释变量,以A作为被解释变量进行回归,得到A的残差并用残差代替原始变量A作为预测变量。由于A的残差与B正交,

    稳健性 稳健性检验主要从三个角度入手:参数、算法和样本。

    可投资性 必须考虑信息衰减、换手频率以及交易成本等几个问题。

    普适性 普适性是考察预测变量的最后一个标准。具有普适性的变量能够经受起不同市场的检验,广泛存在于各个国家和资产类型中。

    确定投资范围

    在初始投资范围的基础上,为了防止掉坑踩雷,通常会进一步剔除掉有缺陷的股票(黑名单),得到更加干净的股票池子。从黑名单的来源上,可以分成三类:低流动性股票、高风险股票和大概率跑输股票。

    长期大概率跑输大盘的股票,即具有负的超额收益率,可以在选股时事先剔除。根据经验,有三类股票应该给予考虑,它们是:从量价交易特征上看,具有高短期动量、高换手率和高波动的股票(即投机股);从公司基本面上来看,估值高而盈利差的股票(即低性价比股);从事件驱动角度看,发生持续负向风险事件(如股东减持和财务造假等)的股票。

    剔除预测变量异常值

    非参数化预测

    因子表现与市场周期、商业周期以及投资者情绪

    指数编制的时候的权重设计

    将投资范围内所有股票按照质量得分降序排列,选择排名靠前的N支股票入选质量指数的成分股。最后一步是确定每个成分股的权重。明晟质量指数成分权重由质量得分和股票市值共同决定,既能保证因子暴露足够高,又能保证容量足够大。这种权重方式也被称为市值调整法(market capitalization scaling)。令si代表股票i的市值,使用市值和质量得分的乘积计算权重如下:

    中国的Smart Beta的相关状态

    基金评价

    因子配置方法

    两种,分别是混合法 (不同因子都配置一点) 和 整合法(不同因子整合成为同一个因子)

    不同资产类别下构建因子的变量

    用于因子择时的因素

    因子估值择时

    如果当前估值较高(价值价差小),则低配该因子;如果估值较低(价值价差大),则超配该因子。按因子的估值择时听上去合情合理,但Asness et al.(2017)的研究表明按因子估值择时的超额收益和价值因子本身在时序上的表现有很高的相关性。

    这意味着,一旦价值因子表现不好,那么按照估值择时也不会有好的表现。自2008年金融危机之后,美股市场的价值因子指数持续跑输市场本身,这无疑对按因子估值择时提出了巨大的挑战。

    因子动量择时

    因子动量并没有像动量因子那样发生崩溃(momentum crash),且在2000年以后表现依然很好。

    Ehsani and Linnainmaa(2019)的研究则更进了一步。该文使用公开可得的22个因子数据,除了研究因子横截面动量,还将因子时序动量考虑进来,得到的结论也更加合理。Gupta and Kelly(2019)使用更大的样本数据(美国、欧洲和亚太市场)研究了65个因子的因子动量,得到了和前者相似的结论

    例如业界目前比较流行的按照IC高低计算因子权重,本质上就属于按因子动量择时。

    因子择时很难

    虽然以上几节分门别类地介绍了用来进行因子择时的不同因素,但找到影响因素和成功择时却是两码事。和市场择时(market timing)一样,因子择时是否可行面临着巨大争议,目前尚无统一结论。Bender et al.(2018)认为虽然因子择时理论上可行,但也指出了择时研究可能面临的陷阱和风险:

    (1)预测因素和因子收益之间的关系是动态变化的;

    (2)挑选的指标有数据窥探和幸存者偏差嫌疑;

    (3)由于部分数据存在事后修正,因此实证研究存在使用未来数据的风险。

    他们认为,虽然因子估值和因子动量择时具有一定的效果,但是考虑成本以后,再和不择时相比就优势尽失;使用商业周期相关的数据进行因子择时,更像是过度拟合数据。如果等权重持有多个因子组合,其胜率则已经很高,尤其是在持有时间较长的情况下,要战胜等权重非常困难。

    因子投资展望-另类投资

    (1)技术和数据需要匹配

    (2)需要专业知识

    全新的数据是一把“双刃剑”。一方面,因为还没有人用过,所以它不存在“拥挤”的问题;另一方面,如果使用者不具备该数据分析所要求的专业知识,那很可能不知道从何处下手。

    在这方面,Lee et al.(2019)是一篇值得借鉴的文章。该文针对美股,使用专利数据创造性地构建了科技关联度指标,获得了其他常见因子无法解释的超额收益。这个想法需要对专利数据背后代表的业务逻辑,以及公司之间的关联有深刻的认识。如果没有这种专业知识,只是把专利数据拿来简单地统计哪个公司专利多、哪个公司专利少,恐怕难以持续获得可观的超额收益。

    (3)数据是否无偏

    关于另类数据的第三点思考是,数据的生成(采集)过程是否无偏(unbiased),能否很好地代表总体。

    (4)历史样本数据较短

    对于大多数另类数据来说,一个不得不面对的问题是数据长度往往很短。通常来说,另类数据集的历史数据长度一般是5年以内(2到3年很常见),5年以上就是很长的了。历史数据太短会加剧多重检假设验问题造成的影响,造成拟合度提高。

    Bailey and Lopez de Prado(2012)的研究发现,数据长度越短则越容易出现过拟合。举个例子,假设数据无法预测收益率。该研究发现,如果数据的长度仅有2年,则仅需要通过7个检验就能发现一个夏普比率为1.0的策略;而如果将数据的长度增加到5年,达到同样的效果则需要45个检验。因此,数据长度越短,越容易出现过拟合。在这个时候,如果没有对另类数据背后逻辑的认知,则难以辨别找到的因子是否真的有效。

    (5)检测增量贡献

    关于另类数据的最后一点思考是检验其对预测收益率是否有增量贡献。例如Liew and Budavari(2017)使用Tweet情绪数据,在Fama–French五因子基础上加入了第六个因子,并指出该因子能在五因子之外解释个股收益率的时序波动[2]。

    人们之所以使用另类数据,是希望它们能够提供传统数据源无法解释的超额收益。如果绕了一大圈后发现,另类数据背后的收益率驱动和已有因子相同,那么它就没有提供额外的价值。在投资中,多样化被认为是唯一的“免费的午餐”,同样的道理对数据也成立。只有当另类数据和现有数据尽可能不相关,它才有可能捕捉到其他收益源之外的收益,并提高投资组合的风险调整后收益。

    资产价格的研究脉络

  • 读书2022019——《因子投资:方法与实践》

    作者:金镝 发布时间:2022-06-19 18:43:15

    本书系统化地介绍了因子投资的主要内容,这在国内书籍中是非常少见的。

    本书的写作质量很高,但大多数人可能都难以完全读懂书中内容,我也不例外。不过,这丝毫不妨碍我对该书的推荐。我觉得,对于一本好书,即使无法完全看懂,仅其能看懂的部分就值得我们去阅读了。

    。。。。。

    阅读本书后,作为一名散户,我会不会采用因子投资的方式呢?

    不会。因为这种方法不适合散户,至少我个人是这样认为的。

    举个简单的例子——利用价值因子投资。

    假设我们用PE和PB来代表价值因子,将A股所有股票按PE和PB的高低分为10组。实证结果显示,低PE、PB组的收益明显高于高PE、PB组。

    可是,A股已经有4700只左右的股票了(截至20220618),就算优化掉一些诸如st股的“垃圾”,最少也有4000个标的吧(而且还在不断增加)。分为10组,每组有400个标的。让散户将资金平均分配到400只股票上,可能吗?

    那散户能不能通过购买因子量化基金的方式来进行成功的投资呢?

    自己的钱自己做主,当然可以投,但我不会这样做。

    为什么?因为这样做和购买其它主动型基金有区别吗?

    统计数据显示,A股主动型基金的复合收益率仅略高于指数基金,而这是建立在A股散户实在太“韭菜”的基础上的。随着市场的逐步成熟和基金力量的日益壮大,A股最终将实现去散户化(就像现在的美股市场)。那时候,作为一个整体,收取高额费用的主动型基金(包括量化基金)和仅收取少许费用的指数型基金相比,劣势明显吧?

    有股友可能会说,这么多不同类型的主动型基金,只要我努力研究,总会选到其中的佼佼者的。那我反问一句:“作为散户,自己投资时都选不到好公司做不到长期持有,为什么就那么自信能选到好基金还能拿住呢?”

    看看西蒙斯的大奖章基金,牛上天了吧?可牛的其实是他的内部基金,开放给所有投资者的外部基金,业绩实在不咋样,和内部基金相比简直是天壤之别。

    总结:我不搞因子投资,但我从这本书中学到了很多好的投资理念,我会用这些理念去丰富我的价值投资策略。

  • 沙发

    作者:真_夜叉丸子 发布时间:2020-10-11 10:55:18

    三大佬签名

    记得最早是9月7日京东预售,然后中下旬拿到实体书。月底看到大佬公众号上有微信抽奖再送三本签名版,鬼使神差的点了下,居然通知我,人品爆发千里挑一的又抽中了。hohoho。原来那本就准备送给做绩效评估的同事啦。

    书还没看完。豆瓣刚刚可以节后放开评论,这个中奖也很激动,故咨文以志之。顺便抢下沙发~

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  • 概括

    作者:初见 发布时间:2018-12-29 08:42:39

    这不仅仅是讲考研的书

    1.交朋友。是否他身上有某一点别人都没有,而且很值得你敬佩

    2.家教兼职是最受没用,当考研代理服务员等,你要学会在老板角度看问题

    3.创业。资金,项目,人脉important

    4.选行业,很重要。可能你进去了,就出不来了

    4.企业。别觉得加班没用,要约会吃苦。别怕比别人干得多,家族企业,由一个人掌股权,别去做。想想历代皇帝那种

    5.英语发下来先做作文,再阅读理解。再完型,作文分大小作文,小作文写信:(2016考过一般不考,求职信,表扬信,建议信,感谢信,辞职信,道歉德,邀请函,每种写四五遍.大作文看图写作。开头结尾重要,字要好看,就要多练,动手写。

    6.阅读做对5个题,其余都选D,那就能对10—>20分。

    7.政治可以报和班,最容易科。多选重要拉分

    8.专业课。你看看是不是同考还是自命题.最晚9月底会出。问学长学组怎么考上。买什么材料,忽略了什么重点

    9.为什么挂—>A没画重点B能考多少就多少不做弊

    10.预报名时:9.25~9.28(每天9~22)正: 10.10~10.31(每9~22)现场确认11.10~14第2天或第3天去,人少速快,记带钱,打印准考证12.14.记多打几张.最好打印在U盘里*考试前一天,记背政治大题考点,英语只求过线.第一天早早起看政治大题,别选择题.看招生专业目录,看招生人数,保送生,本科生招生计划.收一两个人的就别报了,复试分数线。

    10.找专业A先找有几个二级专业B选哪个C去产哪混D有哪些招生(学校)E找排名,排名如不靠前,工作难找,找招生人数多的(排名靠后,招生人数不到15的去了)下再看分数线

    *Office 很重要:要厚道(做人),自我管理

  • 《认知疗法基础与应用》阅读笔记:帮助抑郁症朋友

    作者:漫步天空 发布时间:2018-09-06 12:40:03

    朋友得了抑郁症,去医院开药治疗。那作为朋友,我有什么可以帮他的地方吗?学心理咨询的师姐告诉我,其实能帮到的不多。我们能做的更多是陪伴和倾听他,然后多关注下他的服药情况,让他规律作息,戒酒戒咖啡这些刺激性的东西,适当有些身体的锻炼。抑郁症患者一般都动力不足,快感缺失,经常会在床上躺一天什么都不做。但是这样下去恶性循环,病情可能加重,所以要督促他有一些活动。

    抑郁症的话,最关键的是自杀自伤风险比较高;但是一般轻中度不太会有这种风险。更多的是情绪方面,要是他愿意和你说自己的负面感受的话,你就多倾听,不去评价就好。

    师姐又推荐了《活下去的理由》《直视骄阳》,可以帮助普通人了解抑郁症。这本《认知疗法基础与应用》主要以抑郁症为病历,里面介绍的方法可以参考。

    Judith S Beck (2013).认

    知疗法: 基础与应用 : 第2版.

    中国轻工业出版社.

    第一章 认知行为疗法概述

    ·所有认知行为疗法的形式都来源于贝克的模型,治疗基于这样一个解释,一个特定的心理障碍有其特有的信念和和行为策略(Alford & Beck, 1997)。p.2

    ·治疗也是基于概念化… 治疗师寻找各种方法来引起认知改变(矫正患者的想法和信念系统),从而带来情绪和行为上的持久改变。p.2

    ·认知行为疗法的形式有:理性情绪疗法、辩证情绪疗法、问题解决疗法、接纳与承诺疗法、暴露疗法、认知加工疗法、心理治疗的认知行为分析系统、行为激活疗法、认知行为矫正等等。见p.2-p.3

    ·认知行为疗法治疗抑郁症的重要成分包括聚焦于帮助患者解决问题

    ,激活行为和识别、评价以及应对他们抑郁的想法,尤其是针对自己、世界和未来的负性思维。……有必要使其

    关注的焦点不同。p.7

    基本原则

    p.8 - p.13

    ·认

    知行为疗法是以关于患者问题的不断发展的解释和对每一个患者用认知术语进行的个体的概念化为基础的。

    o 基于治疗师的认识,构建一个认知解释,并将其概念化。

    o 帮助来访者认识这种解释,让其相信概念框架是确实可靠的。

    o 帮助来访者用这种框架看待自己的经历

    ·认

    知行为疗法需要一个良好的治疗联盟

    o 治疗师的必备素质:热情、共情、关心、无条件积极关注和能力

    ·认

    知行为疗法强调合作与积极参与

    ·认

    知行为疗法是一种目标导向、聚焦于问题的疗法

    o 鼓励来访者列举自己的问题、设置具体目标

    o 帮助来访者评估自己的想法,鼓励其直接用行为实验的方式检验自己的想法

    ·认知

    行为疗法的首要重点是当下

    o 使其痛苦的具体情境

    o 除非:(1)当来访者表达出想回忆过去的强烈愿望(2)陷入自己的功能不良想法而不能自拔

    o 某些信念在过去和现在的正确性

    ·认

    知行为疗法是有教育作用的,目标在于教来访者成为自己的治疗师,强调复发预防

    o 帮助,并教会其自己做

    ·认知

    行为疗法是有时间限制的

    o 单纯的抑郁和焦虑障碍,6-14周

    ·认

    知行为疗法是一种结构化的疗法

    o 引入部分:心境检查、简要回顾上周、共同设定会谈议程

    o 中间部分:复习家庭作业、讨论议程上的问题、布置新的家庭作业、总结

    o 最后部分:反馈

    ·认

    知行为疗法教会患者识别、评估以及应对自己的功能不良想法和信念

    o 用提问等方式引导来访者识别关键的认知方式,帮助发现自动思维。

    o 帮助用行为实验或讨论的方式来检验来访者的思维方式的合理性,而不是让来访者被动的接受。

    ·认

    知行为疗法采用各种技术来促使思维、情绪和行为的改变

    第二章 治疗概述

    ·发展治疗关系

    o 建立信任和默契

    ·分享概念化

    o 不断与患者分享你的概念化,并询问他们是否真实准确 p.23

    ·情景是…自动思维是…导致你的情绪是…你的行为是…

    ·向患者寻求反馈

    o 诱发患者反馈使其更准确,并巩固治疗联盟

    ·发现患者做出各种情绪或行为反应后,提出及时的正强化。如"你看上去……能告诉我你刚刚在想什么吗?p.24

    ·识别功能不良认知并对其做出反应 p.27

    o 每次发现不良清线等反应,问一个基本问题:你刚刚在想什么

    o 引导式发现

    通过引导出提问诱发某种认知,识别并评估哪些是让人困扰的

    ·发现某种思维,将其与情绪相连。“这个情绪让你有什么样的感受”

    ·评估思维:(1)换种角度思考(2)支持想法的证据(3)反面证据(4)抱有这个想法的可能后果(5)改变想法的后果(6)行为验证,改变想法看看

    ·通过这样标准化的问题,识别有问题的思维并使其发生行为改变。如果患者有迟疑就让她总结。

    o 行为实验

    ·讨论想法的有效性,让其有质疑思维有效性的经验,然后能帮助改变心中所想

    ·随着治疗的进行,首先是情景相关的思维,然后是自动思维,最后是底层认识。

    ·强调积极方面

    o 提醒患者注意其优势

    o 证明你把他看做有价值的人

    o 指出讨论问题是听到的积极信息,并询问这对于他们意味着什么。

    第三章 认知概念化

    ·认知概念化是理解患者的基本架构。

    ·认知行为治疗以认知模式为理论基础,对情境的自动思维加工决定了人的反应。治疗师对思维层面尤其关注。

    ·最终目的是改变核心信念,过程是从改变自动思维到改变中间信念。

    咨询师的自我提问

    o “患者现在情况如何?

    o “有哪些有意义的弱点?

    o 患者如何应对其弱点?

    o 某些生活事件(创伤,经历,互动)是否影响她现在产生的困难?

    o 患者的自动思维是什么,又源于哪些信念?

    对患者进行概念化询问

    o “患者是怎样发展出这种障碍的?”

    o “重大的生活事件、经历和他人互动是什么?”

    o “他对自己、他的世界及他人的最基本的信念是什么?

    o “他的假设、期望、规则和态度(中间信念)是什么?

    o “在生活中,他已利用哪些策略应对这些消极信念?”

    o “哪些自动思维、意象和行为使得这种障碍持续存在?

    o “患者正在发展的信念如何写生活事件相互作用,以使患者更易患这种(障碍?”

    o “患者的现实生活中正发生什么事?他是如何感知这件事的?”

    第四章 评估会谈

    ·也就是医生问诊,了解信息,了解患者的诉求。

    ·一个重要的部分包括患者如何利用自己的时间,让其描述自己的典型一天,目的是给你一些额外的角度看待他们的日常经历,有助于第一次治疗会谈的具体目标设定。注意寻找:

    o 情绪的变化

    o 如何与家人朋友互动

    o 在家在社会的社会功能

    o 如何度过休闲时间 …p.58

    第五章 首次会谈的结构

    第六章 行为激活

    ·帮助他们变得更活跃、称赞自己所付出的努力是治疗必不可少的组成部分,这样做不仅仅是为了改善心情,更能让患者自己证明对情绪的控制力比之前所认为的强、从而增加他们的自我效能感.p.93

    ·患者的自动化思维可能会让他们拒绝运动,或者即使运动也感受不到满足和愉悦感。这时可以回顾他们的典型日常安排找出,引导其尝试一下改变。并用运动后的行为结果检验其自动思维,每次运动后称赞自己。运动后心情改变可能很小,因此要诱导他们发现。

    ·帮助患者变得更有活力时,治疗师通常需要温和地坚持。p.112

    ·逐渐增加活跃度

    第七章 第二次及之后的会谈:结构与形式

    第八章 将治疗会谈结构化时会遇到的问题
    第九章 识别自动思维

    ·个体对情境的解释

    权(而不是情境本身),会影响个体随后的情绪、行为和生理反应。这些解释常常以自动思维的形式表现出来。P.157

    ·大部分时间我们察觉不到自动思维,但稍加注意便可意识。同时我们也会自动对自动思维进行反应。。

    ·人们通常未经思考

    或评估就对这些自动思维信以为真。对自动思维进行识别、评估和反应(以更为适应性的方式)通常会使情感发生积极的转变。P.160

    ·治疗师需要让患者认识到自动思维,并帮其引出。

    ·当你注意到患者强调了消极情绪时,可以提问“刚才你心里在想什么?”,让患者有机会注意到,检验自动思维并反应。

    ·患者通常会报告一些不完整的想法(“啊哦”),你需要指导他更完整地表达。一些怀疑式的想法也需要你转化、重新组织。如患者问“我能应付吗”,实际的自动思维是“我不能应付”。你可以准确引导,并和他确认隐藏在语言背后的感受。

    第十章 确认情绪

    ·CBT中,情绪是首要的。因为治疗的主要目标是缓解和减轻症状,而强烈的负性情绪往往妨碍了患者的正常认知活动。

    ·承认和理解、避免

    挑战或辩驳患者的感受是很重要的,治疗师需要评价的是患者痛苦背后的思维和信念,而不是他们的情绪 p.179

    ·你还需要通过(往往相对简短地)讨论患者的兴趣爱好、积极事件、积极记忆来增强其积极情绪。

    ·要区分情绪和自动思维.(一个是想法,一个是感受)

    ·区分不同情绪也很重要,当患者报告的情绪与他们的自动思维并不相称时,你需要做进一步的调查。例如患者可能会说听到亲人车祸的消息很‘伤心’,但他的想法是“他出事了可怎么办呢”。那么,实际上的情绪应该是“焦虑”

    ·同时还要识别情绪强度,解决最困扰的问题。

    第十一章 评价自动思维

    ·患者每天都会有成千上万的想法。你只用对一些重要的想法评价即可。

    ·这个自动思维让患者痛苦吗?会造成功能损伤吗?常常出现吗?

    ·如果某个自动思维能够被患者有效解决,你就不需要再讨论了。

    ·帮助患者评估想法,最好采取提问的方式,避免直接挑战患者的感受。

    o 检验思维的正确性

    o 发现其他解释或观点的可能性

    o 对问题情境去灾难化(最坏会发生什么?如果最坏的事情发生了,你可以做些什么?)

    o 识别自动思维的影响(这种想法对你有哪些影响?改变这一想法对你会有什么影响?)

    o 与想法保持距离(你的朋友家人遇到这种问题会怎么做)

    o 采取步骤解决问题、

    ·如果自动思维是真实的,你可以

    o 聚焦于问题解决

    o 让患者接受

    o 暂时搁置

    ·评价自动思维是为了发现不正常的地方,帮助患者改变

    第十二章 应对自动思维

    ·识别、评价之后,是更好地应对

    ·可以让患者把讨论结果写下来,每天阅读并演习这些反应,从而更容易整合到思维中去。

    ·思维记录表(Thought Record, TR)或更早的版本“功能不良思维日常记录表”

    o 日期情境自动思维情绪适合的反应结果

    ·思维自检工作表

    o 情境是?

    o 我在想?

    o 什么让我相信我的想法?

    o 什么让我觉得这个想法不完全正确?

    o 怎么换个角度看这个问题?

    o 最糟糕的情况回事什么?如果发生了我能做什么?

    o 最好的情况是什么?

    o 最有可能的情况是什么?

    o 如果我换个想法会发生什么?

    o 如果这件事发生在朋友亲人身上,我会告诉她什么?

    第十三章 识别并矫正中间信念

    ·如何勾勒认知概念化图表

    o 首先写下三个典型的、让患者感到烦恼的情境

    o 对每个情境写下关键的自动思维、自动思维的含义、随后的情绪和行为。

    o 总的来

    说,认知概念化图表是建立在患者呈现的资料和他们实际使用的词语上的。你应该把自己的假设视作暂定的,直到这种假设被患者证实和肯定。在你收集到更多资料时,你应该不断地再评估,让图表更加完善,而你对个案的概念化一直要在患者中止治疗时才算完成。P.230

    ·如何引出和矫正中间信念

    1. 识别一个被表达为自动思维的信念

    2. 提供假设的第一部分;

    ·咨询师:如果你 xxxxx 的话,……(等待患者接上)

    3. 直接引出一个规则或态度;

    ·你有么有关于xx的规则?

    4. 使用箭头向下技术(假设推演);

    ·识别到一个关键的自动思维,如果你怀疑其来自一个功能不良的信念,那么就询问,假设自动思维为真,那么意味着什么。并沿着这条线不断推演,直到发现一个或多个重要信念。

    ·当患者情绪变糟,或者患者采用相同或相似的词语来表达时,说明已经发掘出了重要的中间或核心信念

    5. 在患者的自动思维中寻找共同主题

    6. 直接问患者;

    7. 检查患者完成的信念问卷。

    ·需要聚焦最重要、最值得改变的中间信念上。

    o患者有多相信?

    o如果相信,对生活的影响范围有多大,程度多强烈?

    第十四章 识别并矫正核心信念

    ·核心信念的分类:

    o无能类

    o不可爱类

    o无价值类

    ·当你收集到足够的资料假设有关的核心信念时,并且假设患者能够充分接受时,你可以尝试性地对患者提出你的个案概念化

    ·教育患者有关核心信念并监控他们的运作:

    o那只是一个观念,未必是事实

    o他们可能十分强烈地相信这个想法

    o作为一个观念,它能够被检验

    o它来源于童年期事件,患者第一次去相信它时,可能是或者不是真实的。

    o患者承认支持这个核心信念的资料,而忽视或者贬低与其相反的资料

    ·引导并强化新的核心信念

    o询问优点

    o帮助患者从不同的角度来看他们的经历

    第十六章 意象

    ·自动思维不仅是脑中不出声的话,也可以是脑中出现的图片或意象。你需要帮助患者识别,并治疗性地干预自发及诱发的意象。

    ·帮助识别

    o当你有xxx想法时,你头脑中是否有一个画面?

    o你想象过xxx的样子吗?

    ·有些患者可以识别但不能报告,因为他们的意象令人痛苦。他们可能拒绝再次体验或者担心你会觉得他不正常。如果你怀疑这两种情况,应该把意象的体验正常化。

    ·回应自发意象

    o完成整个意象:能够更好地对问题概念化,导向认知重组

    o跳至未来时光:能够缓解目前的心境

    o在意象中应对:

    ·诱发意象以训练一些功能

    o排练应对技术

    o保持距离

    参考资料

    ·许多患者从另外的

    家庭作业中获益:阅读认知行为疗法的通俗读物中抑郁症的特定章节(见

    www.beckinstitute.org

    ),或者阅读诸如《应对抑郁》的小册子(见

    www.beckinstitute.org

    ),这样将强化会谈中的重要想法。要求患者心里记着或者写下那些他们同意的、不同意的或者是抱有疑问的地方。

    ·贝克认知行为治疗研究所见

    www.beckinstitute.org

    )提供各种训练项目和资料,如患者手册、工作单资料包、认知治疗评定量表与手册等等。

    ·认知行为疗法专业机构

    o认知治疗学会

    www.acade

    myofct.org

    o行为与认知治疗协会

    www.abct.

    org

    o英国行为与认知心理治疗协会

    www.babcp

    .org

    o欧洲行为与认知治疗协会

    www.eabct

    .org

    o国际认知心理治疗协会

    www.the-i

    acp.org

  • 碎片式方舟拼贴隐喻中的“世界史”

    作者:齐物秋水 发布时间:2010-06-11 11:02:54

    对于历史的叙述,我们总是持有复杂的心态。信任之,这其中必定藏有许多精心的谬误与刻意的误导;否定它吧,那我们又该相信什么呢?或许,潜入历史的幽微之处,以隐喻的方式拼贴出自己的历史文本,是与常规叙述达成的一个互文的默契。英国作家朱利安•巴恩斯显然也是于历史抱有质疑的态度,他选取了自己的方式,以挪亚方舟以及方舟的变体为意象,重构了巴恩斯式的“世界史”。

    《10 1/2章世界史》是一个古怪的书名,但倒也直截了当地点明了巴恩斯要以10 1/2章的篇幅书写世界历史,野心勃勃且匠心独具。小说与随笔的杂糅,足可见这是一部文学化的历史,虚构与纪实之间,有一缕无形的丝线连接,表象的虚妄或可透视出本质的扎实。朱利安•巴恩斯以挪亚方舟的传说为主线,讲了十个故事和一个插曲,有对圣经故事的颠覆式书写,对现实故事的叙述,对名画成因的分析,以及未来生活的虚构。各个故事间表面互不相关,而方舟的隐喻作为一条线,将碎片拼贴出一个关于人的历史以及漂流与救赎的命运。

    人的漂流的命运源于外因亦起自本性,因之既有身体的漂泊亦有精神的游荡。洪水滔天使人们避入方舟,于漫无涯际的空间中惶恐不定;而巴恩斯描述的未来,在永生不死的天堂,置身其中者在无限的时间中“一直要什么就有什么,跟一直要什么就没什么二者相差无几了”,在物质的丰裕或贫乏之间,人的精神总是摇摆无停息,较之身体或更有漂移之态势。我想,巴恩斯于此洞若观火,在此种语境下,传统历史叙述的唯一性和一元化,是大可怀疑的。

    历史可能就是一个任人打扮的小姑娘,所以巴恩斯也就老实不客气地解构着先前貌似斩钉截铁口吻的煌煌“正史”。如方舟的领导者挪亚“是个怪物,是个虚荣的老昏君,一半的时间讨好上帝,另一半时间拿我们出气”;籍里柯名画《梅杜萨之筏》滤清了海难的细节,“画作斩断了历史的锚链”,静止在美术馆的墙壁上。我们看到的历史是什么?自然还是历史,不过这历史却是残缺的、谬误的、有意或无意遮掩、修改和涂抹的。即使如我们秉笔直书的太史公司马迁,也曾绘声绘色地描写过历史人物的密室谈话,不免遭受后人质疑:既为密谈,汝从何知之?史书的尴尬之一面在于此,更不要说许多刻意的篡改了。难怪巴恩斯取怀疑的态度,以自己的视角解构权威化与固化的历史文本。

    自然,巴恩斯也不是一味地颠覆与解构,将历史作为一个笑话来谈,他想从虚妄中寻求属于自己的隐喻。因之,在十个故事中,挪亚方舟变为恐怖主义者劫持的旅游船、主教的宝座、法国护卫舰梅杜萨号、泰坦尼克号等,虽不断变形复象,但方舟的漂流与救赎寓意贯穿始终,人类在不同时期、不同际遇中与方舟的汇合或许是碎片式的,却可拼贴出一个独特的文学化的“世界史”。

    将历史文学化,似乎是个蹊跷的事情,但面对客观事实的难以再得,主观意识的介入或可带来另一种真实也未可知。所以,巴恩斯重新演绎圣经故事、讲述《梅杜萨之筏》的形成,乃至虚构未来的故事,解构或幻想之意昭然,在根底上却着意于重构独特的真实,虽然这是巴恩斯式的。文学化的好处还在于,我们可以不再拘泥于事物表面的现象,以不羁的想象直指历史的虚伪与精神的本真,探求人类生存景况的感知与体验,巴恩斯的碎片式拼贴即意在实现这样一个野心。

    而令我始料未及的是,如朱利安•巴恩斯这样持有怀疑主义态度的作家,在对历史大表质疑与解构之后,于“插曲”(即1/2章)中,将挽救历史的希望寄托于爱情,认为这是人类最后的“方舟”,“世界历史没有爱便会陷入荒诞,没有爱就变得自高自大,野蛮残忍。”这自是作家的天真之处,亦是执着之处。爱未必能够挽救整个世界,但漂泊的心灵应可于此中觅出救赎之道,获得个体的温暖。我们对生存境遇感知的探寻在“个”与“群”之间交织出斑驳陆离的况味,于无中生有,或可开出别一种可能性。

  • 《回忆、梦、思考——荣格自传》阅读指引

    作者:映心堂于玲娜 发布时间:2020-08-06 15:59:30

    译者可以说是最了解一本书的人。这本书已经有过很多中译本,了解它的人不止我一个。4年前交稿时写过一篇《译后记》(

    https://book.douban.com/review/12722402/

    ),如今译作正式出版,我仍觉得有必要写这篇文章,为有兴趣阅读的朋友提供一些指引。

    我和荣格可以说是“同行”。他是那个时代的“精神病学家”,我是这个时代的“心理咨询师”,我们都通过交谈与来访者(病人)工作,我们工作的“核心技术”,一是对对方的理解,二是对自身的理解。基于这一点,或许可以给读者提供一些新颖的东西。

    一些人阅读名人传记的一大需求,在于积累八卦谈资。心理咨询师最吸引人的八卦,无非是和自己来访者既有的、可能有过的、以及仅仅存在于吃瓜群众幻想中的性和暧昧关系。荣格在自传中,对自己和女病人萨宾娜`斯皮勒林的情感纠葛只字未提,他似乎把自己的一生和精神分析历史上这段重要的八卦剥离开了,也许出于羞耻、防御或取材的判断,我们不得而知。

    对这段往事有兴趣的读者,恐怕难以在这本书里找到任何线索,倒可以去看看电影《危险方法》。

    被剥离的不仅是这段婚外情,也包括其它大部分和“情感”有关的体验:他对自己的妻子、孩子有怎样的情感,我们一样看不到。

    相反,他花大量笔墨描绘自己内在的精神世界,智性和灵性的成长历程,他总是走向更深的地方,加之相对优渥的个人生活,他对人际关系和情感的面向,显得不那么在意。

    这种性格影响到他和弗洛伊德的学术分野。如果用戏剧化的方式表现这两位相爱相杀的大师之间的分歧,或许可以这样写:

    荣格:老兄你知道吗?力比多和性远远不是心灵的全部,我们有这么多丰富的历史和神话,这么多难以解释的非物理现象,我的所见所闻告诉我,怪力乱神什么的是存在的呢。

    弗洛伊德:老弟你能不能别给我添乱?稍微把性欲这件事拿出来讲讲,这个社会已经快容不下我了,还要我帮你站台宣布精灵存在,你是要让我被烧死吗?

    荣格:老兄你就给句话,你到底是不是严肃的科学家?严肃的科学家不应该考虑社会地位和别人的看法,他应该只为自己看到的真相说话。

    弗洛伊德:我当然是个严肃的科学家,但我也是个犹太人,还要养活全家,不像你,早早娶了个有钱的老婆。对了,要不要谈谈你那位女病人的事?你和她搞在一起不大好吧?都告到我这里来了。

    荣格:我不跟你说了,道不同不相为谋。

    荣格和弗洛伊德的理论争议没有对错,他们不过是专注于人类心灵的不同面向。这种区分到今天仍然是有效的:如果你有性心理问题,适合找一个认同弗洛伊德理论的咨询师,而如果你的不安和困扰是关于民族、历史、怪力乱神、人类的存在、灵魂的成长和旅程,那自然适合认同荣格的咨询师。弗洛伊德的思想会陪你直到“拥有爱和工作的能力”,荣格的思想则会陪你一直穿过死亡。

    当然,如果你要解决自己和原有咨询师之间的暧昧关系问题,最好别去找一个彻头彻尾的荣格派。

    相对弗洛伊德,或大部分牛逼到可以写自传的人,荣格的世界是相对垂直而狭长的。某年某月见到什么大人物,彼此之间说了什么,一起做了什么,开了什么会,发表了什么看法……荣格自己也非常清楚,这些事和人内在的精神历程其实干系十分淡薄,可以说是些细枝末节,远不足以描绘个人内心世界的转变。

    于是,他写自己婴儿时期的感官印象,少年时代被老师冤枉抄袭的苦闷,对世界的恐惧和好奇,清贫的学生生活,青年时的学术兴趣,和病人的工作,和弗洛伊德的忘年之交与分道扬镳,梦境、幻觉、独处时的神游,艺术创作,研究兴趣的转变,旅行、风景,生病时的濒死体验,对神性的思考和感知,对外在世界精神一面的冥思……。

    读这样一本书之前,我会建议读者把以下几点放在心上:

    1、本书的阅读不应该成为“信息的获取”,而最好是一趟“体验的旅程”:跟随荣格,体验他内心的成长和演变。

    2、真正科学的态度,并不是臣服在学术权威、科学研究结果、学术小社会乃至“科学”二字的脚下——这种臣服是迷信的重要特质。相反,科学的态度,是以独立的人格、勇敢寻求客观真相的态度。在这一意义上,科学甚至并不必然和“实证”挂钩,因为“实证”只是接近并传播客观真相的一种技术。

    简言之,如果你见过“鬼”,不必因为其他人斥之为“不存在”,就认定是自己产生了幻觉。就算你的确认为这是幻觉,仍然需要在心理层面去解释:为什么是“这样的”幻觉而不是其它。

    “六合之外存而不论”,就不是科学的态度。

    3、我的同行圈子里小有共识的是:阅读荣格的书,非常容易激活潜意识。我个人的体验也是如此。这本书适合在夜深人静时慢慢读,第二天起床时不要太慌张,可以回顾一下前一晚的梦境,用手机(文字或语音)迅速记录下来。白天产生的任何想象、脑海里出现的画面,也可以记下来。如果你会画画,画下来更好。

    阅读这本书,绝不是大脑的单向输入和加工,也不止于借助文字和荣格的精神进行意识层面的交流,它还会带来潜意识的碰撞和搅动。记录这些内容并进行分析和反思,可以把潜意识的搅动带入意识层面,促进你的自我认识和成长。

    4、如果你在潜意识世界里进行冒险和探索的经验尚不丰富,潜意识的过度激活有可能让你在某些瞬间陷入恐惧或混乱,你可能感受到别人感受不到的东西,说出以前不会说的话,可能会怀疑“自己是不是疯了”,如果这种混乱过于外放,神经过敏的家人也可能考虑要不要带你去精神病院或者找人来叫魂。

    如果你感觉到确有这种可能性,不妨先放下书本,为自己找一个“安全中心”,感到恐慌时,随时回到这个安全中心,就能重获安宁和勇气。

    什么是“安全中心”呢?和尚打坐时,潜意识也会渐渐活跃,生发出各种“内在意象”(佛学认为是“幻象”)。打坐时可以使用的安全中心,就是念佛号,或者持咒。重复这些来自传统的短语,让人和一种觉悟、澄明、接纳、治愈的感受相连,由此克服恐惧,是为“安全中心”。

    当然,和尚对虔信的老太婆说的可能是:“看见鬼了呢你就念佛的名号,脏东西都怕听见佛的名号,听到就跑了。”

    安全中心自然不局限于宗教仪式和符号,《妖猫传》里,空海和尚在海上罹难溺水时,他内心的安全中心就不是往日念熟的佛号,而是船上看到的那位在惊涛骇浪中沉睡如常的婴儿的模样。你的安全中心,也可以是任何打动你的画面或声音,任何让你感觉意义非凡的物体和事件。

    如果实践证明它无法成为你的安全中心,那就需要重新考虑它对你的意义了。正如当空海发现佛号并不能安抚自己的慌乱时,恐怕对他是个极大的启发。

    5、一些人十分推崇荣格的《红书》,出于一些连他们自己都讲不清楚的理由。如果你不是荣格的研究者,我觉得不必把宝贵的时间耗费在解读《红书》上——这最多是在帮荣格解梦。然而荣格已死,无法帮你验证解得对不对。在我看来,《红书》属于荣格自己,而每个人都有一本自己的《红书》。《红书》是可以读的,它仍然会激发你的潜意识活动,但重点不在于它讲了什么,而在于怎样对你自己心中汹涌的潜意识活动进行观察、体验和记录,形成一本你自己的“红书”。

    最后,荣格和纳粹的勾连,不时会被同行们的文章提及,或诟病或为之辩护。荣格在这本自传中,也简短而轻描淡写地提了几句。事实究竟怎样,有兴趣的读者可以去深挖。在我看来,心理学工作者喜欢聚焦微观,在大是大非上缺乏判断力或不够敏感,是常有的事。如果因为这种失误被后人诟病,不为冤枉,也是留给我们后辈同行的重要教训:我们有必要不时地和主流政治观点适当保持距离并冷静观察之,让我们当下的所言所行,经得起时间的考验。

    ---------------------

    一两周内我会和工作室伙伴推出这本书的网络读书会,陪伴大家一起阅读,感兴趣的可以关注工作室公号“映心堂心理”随后的发布。

  • 资本的王国

    作者:冬瓜明 发布时间:2014-05-09 14:25:12

    这本《资本是如何操纵世界的?》作为马克思的经济学说的研究,我觉得挺好看的,一方面是对于马克思的《资本论》这样的长篇巨著我们没有精力去阅读,所以有了考茨基这部著作,我们可以非常快地学习和掌握。而看到是戴季陶先生和胡汉民两个人合译的,就觉得也是不错的,全书的语言有点古色古香,毕竟是民国期间翻译的,读来觉得颇有韵味的。另外是戴季陶先生的序,我倒觉得非常意思,也只有当年民国的救国存亡的时期才会写出这么热血沸腾的序,“一个人无论读什么书,做什么事,第一不好忘记了自己是人,不好忘记了自己是中国人。我们学世界的一切学问,都是学来做人而用,为做中国人而用。如果把人的道德抛却,把中国人的信仰丢掉,那便无论研究什么学问,都是有害无益。”是的,走在学术这条路上,选择对的方面是非常关键的,而现在还有多少人会去谈为做人为中国呢,还有多少人惦记着道德和信仰呢。

    考茨基说:“本书的目的就是为使劳动阶级容易研究马克斯的学说。”确实,这本书的思路非常清晰,而且容易读懂,大概让我回忆起中学的经济课程。第一章讲的是商品,主要分析商品生产的性质,这个和商品的自然性质区分开来了,讲到了人与社会的关系,从共产到私有,从集体分配到自由交换,而当劳动工具和武器更进一步发展而使得劳动时间减少,出现了商品拜物教的性质,也就促成了资本社会的一步一步到来。商品价值的大小决定了商品交换的价格,而交换过程中所需要的货币也便慢慢地产生,一切仿佛都是自然而然地生成的,物物交换导致了商品流通,而货币便有了更多的机能,如交换职能、以蓄财为用、为支付和信用。第三章接着讲到了货币的资本化,其中所讲到的无限运动的原动力是指商品—货币—商品这一个循环的原动力,而剩余价值在买卖的过程中出现,利润、利息和地租都是剩余价值的显现态。第二篇其实讲的就是资本如何操作世界,剥削世界,正是有了剩余价值所以变得有利可图,而资本家便通过榨取剩余价值,剥夺劳动价值来赚取资本。而“资本家也和劳动者一样,一生一世,隶属于资本。”我们变成了资本的奴隶,正是生产力地不断提高,机器时代的到来,人力渐渐地被替代了,而第十八章里边讲到了“过剩人口”,劳动力被闲置或淘汰造成了很多的社会问题,而马克思为我们带来的批判的分析也是非常深刻的。

    最后,面对着资本操纵世界的时代,我们又怎样由必然的王国到自由的王国呢,“人类始以充分的自觉而造成的历史”又是何时呢?这算是一个新的期盼吧。

    By当当特约评论员 江焕明


下载点评

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下载评价

  • 网友 焦***山:

    下载速度:10分 / 书籍完整:5分 / 阅读体验:9分

    ( 2024-10-27 14:48:00 )

    不错。。。。。

  • 网友 石***烟:

    下载速度:5分 / 书籍完整:4分 / 阅读体验:7分

    ( 2024-10-27 12:28:49 )

    还可以吧,毕竟也是要成本的,付费应该的,更何况下载速度还挺快的

  • 网友 宫***玉:

    下载速度:7分 / 书籍完整:6分 / 阅读体验:3分

    ( 2024-10-27 12:22:31 )

    我说完了。

  • 网友 仰***兰:

    下载速度:8分 / 书籍完整:5分 / 阅读体验:7分

    ( 2024-10-27 12:29:20 )

    喜欢!很棒!!超级推荐!

  • 网友 堵***格:

    下载速度:7分 / 书籍完整:10分 / 阅读体验:4分

    ( 2024-10-27 13:34:45 )

    OK,还可以

  • 网友 隗***杉:

    下载速度:9分 / 书籍完整:5分 / 阅读体验:5分

    ( 2024-10-27 12:26:10 )

    挺好的,还好看!支持!快下载吧!

  • 网友 谭***然:

    下载速度:9分 / 书籍完整:4分 / 阅读体验:8分

    ( 2024-10-27 12:31:09 )

    如果不要钱就好了

  • 网友 权***波:

    下载速度:9分 / 书籍完整:4分 / 阅读体验:4分

    ( 2024-10-27 12:24:29 )

    收费就是好,还可以多种搜索,实在不行直接留言,24小时没发到你邮箱自动退款的!

  • 网友 利***巧:

    下载速度:4分 / 书籍完整:10分 / 阅读体验:5分

    ( 2024-10-27 13:46:25 )

    差评。这个是收费的

  • 网友 林***艳:

    下载速度:8分 / 书籍完整:10分 / 阅读体验:5分

    ( 2024-10-27 13:53:05 )

    很好,能找到很多平常找不到的书。


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