一、A股市场：8.10–8.14周度复盘 + 8月17日实时盘面基准
上证指数：8月14日周五收盘3927.18点，全周区间3903.70—3967.59，全周累计下跌0.33%；8月17日周一早盘震荡整理，收盘3922.76点，小幅上行0.16%，沪市成交额9416.83亿元。
深证成指：周五收盘14354.31点；8月17日收盘14319.62点，微跌0.24%；创业板指3602.45点，小幅回落0.17%。
两市合计成交额1.983万亿元，较前一交易日小幅缩量。
盘面结构：半导体存储、算力设备维持强势；食品饮料、公用事业持续弱势震荡，结构性分化延续。
衍生品观测：
沪深300现货收盘4662.47点；IF2609股指期货收盘4657.8点，贴水4.67点，贴水幅度0.10%，扣除资金成本、分红、交易摩擦，持续处在无套利区间；
沪深300ETF（510300）9月平值期权，买卖权平价持续成立，价差长期小于0.04%。
关键对照样本：
①沪深300现货+股指期货+ETF期权：局部近似完备市场，**风险中性测度近似唯一**；
②绝大多数A股个股：无个股期权、做空工具受限，不完备市场，**存在无穷多组可行风险中性概率**。
### 二、银行间利率债、国债期货市场
10年期国债活跃券260010，8月14日收盘收益率1.6937%；8月17日收盘1.695%，日内上行0.2B\(\mathbb{P}\)；
30年期国债收益率稳定在2.160%附近；7天Shibor 1.426%，银行间流动性保持宽松。
10年期国债期货主力合约小幅震荡，期现价差稳定，不存在普通投资者可捕捉的持续性无风险套利机会。
### 行情理论观察结论
当前股债整体处于无套利均衡，符合资产定价第一基本定理前提，市场至少存在一组风险中性概率。
股指衍生品市场完备度更高，风险中性定价给出的公允价格区间极窄；普通个股、低流动性长久期债券市场不完备，风险中性概率不唯一，估值区间宽泛，完美印证本期核心理论。
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开篇导语
各位听众大家好，欢迎回到《北大金融经济学25讲》小白实战播客，我是本期主讲人。今天是2026年8月17日周一，A股、银行间债券正常开盘，我们结合刚刚过去完整一周盘面，继续精读徐高老师《金融经济学25讲》第十五讲《无套利定价理论基础》后半段最重要的内容：**风险中性概率，也就是风险中性测度**。
跟上一期内容无缝衔接，上一期我们搞懂了状态价格向量、资产定价两大基本定理，我们留下一个关键问题：既然状态价格是未来不同行情对应的现值权重，但是权重相加不等于1，它不能直接当作概率使用，我们如何把它转化为一套可以直接拿来计算期望、用来给衍生品估值的概率体系？答案就是风险中性概率。
很多炒股、做期权的朋友一定无数次听过这个名词：风险中性定价。市面上绝大多数科普只会抛出一句话：我们假装所有人都是风险中性，用无风险利率折现未来收益，就能算出期权合理价格。但是绝大多数讲解都会回避四个灵魂拷问，也是今天我们要彻底解决的问题：
第一，现实世界里所有人明明都是风险厌恶的，买股票一定要风险溢价，我们凭什么可以强行假设大家风险中性？这个假设到底是数学骗局，还是严谨推导出来的工具？
第二，风险中性概率是不是市场对未来涨跌真实预测？能不能用来预判大盘上涨下跌可能性？很多散户误用风险中性概率去预判行情，持续亏钱，误区根源就在这里。
第三，状态价格和风险中性概率的转化关系是什么？如何依靠资产定价基本定理，一步步推导出这套定价法则？
第四，结合我们当下A股、国债盘面，完备市场、不完备市场如何影响风险中性概率的唯一性？为什么股指期权价格相对确定，个股估值永远吵不出统一答案？
本期我们设置七大核心学习目标：
第一，系统梳理全部核心术语，统一中英文名称、音标、学术别称，区分真实概率\(\mathbb{P}\)测度、风险中性概率\(\mathbb{Q}\)测度、等价鞅测度、状态价格；
第二，完整梳理风险中性概率理论学术历史脉络，从布莱克斯科尔斯公式，到哈里森、克莱普斯、哈里森普利斯卡的理论奠基，理清概念演化；
第三，严格跟随徐高第十五讲框架，完整演示**状态价格标准化转化为风险中性概率**的全过程，讲清每一步经济学含义；
第四，深度拆解风险中性定价的核心直觉，回答最大疑惑：为什么不需要投资者风险偏好，仅仅依靠无套利就能完成定价，配套讲义“汉堡可乐”通俗案例；
第五，结合资产定价两大基本定理建立关联：无套利⇔存在风险中性测度；无套利+市场完备⇔风险中性测度唯一；
第六，依托8月17日A股盘面搭建两组对照案例：沪深300衍生品完备子市场、普通个股不完备市场；同步搭配10年期国债、国债期货债市案例；
第七，面向普通投资者总结实战启示，梳理市场流传最广的八大致命误区，把理论转化为看盘、期权交易、估值判断的实用思维。
我先提前提醒大家一个最重要结论：风险中性概率**不是对未来行情的预测工具，只是无套利框架下的定价计算工具**。大量散户混淆定价工具和预测概率，拿着期权隐含分布去赌涨跌，持续产生亏损，弄懂本期内容，就能避开这个巨大陷阱。话不多说，我们正式开始，先搭建统一术语词典。
第一板块：核心名词体系｜中英文、别称、标准定义
## 1.1 风险中性概率
中文全称：风险中性概率
英文：**Risk-Neutral \(\mathbb{P}\)robability**
简称：RN \(\mathbb{P}\)robability
别称：风险中性测度、\(\mathbb{Q}\)测度；连续时间框架下又称**等价鞅测度 Equivalent Martingale Measure，缩写EMM**
数学记号：大写字母$\mathbb{\(\mathbb{Q}\)}$，对应真实世界概率记作$\mathbb{\(\mathbb{P}\)}$（\(\mathbb{P}\)测度）
徐高讲义公式：$q_{s}=e^{r}\varphi_{s}$
通俗定义：对状态价格向量标准化处理之后，得到一组总和等于1、严格大于0的“人造概率”。
核心性质：在这套人造概率体系下，所有可交易风险资产的期望收益率恰好等于无风险利率。
## 1.2 真实世界概率（物理测度）
英文：\(\mathbb{P}\)hysical \(\mathbb{P}\)robability / Objective Measure
记号：$\mathbb{\(\mathbb{P}\)}$
通俗理解：现实当中行情真实发生的可能性，我们主观预测涨跌、统计历史涨跌频率，都是在\(\mathbb{P}\)测度下思考。
重点区分：\(\mathbb{P}\)测度用来预测行情；\(\mathbb{Q}\)测度只用来资产定价，二者不能混用。
## 1.3 等价鞅测度 EMM
英文：Equivalent Martingale Measure
别称：鞅测度、风险调整测度
概念边界：离散有限状态模型内，风险中性概率=等价鞅测度；拓展到连续时间模型，二者严格绑定，是同一个概念不同表述。
“等价”含义：\(\mathbb{Q}\)和\(\mathbb{P}\)认定同样的事件有可能发生、同样的事件不可能发生；二者只是改变不同状态发生的权重，不会凭空新增或者消除行情场景。
## 1.4 状态价格向量（上期衔接核心概念）
英文：State \(\mathbb{P}\)rice Vector，符号$\varphi_s$
别称：阿罗价格、或有权益价格
定义：每一份阿罗-德布鲁证券当前市场价格。
关键公式关系（徐高讲义原文）：风险中性概率 = 无风险资产总收益 × 状态价格。
状态价格回答：未来状态现在值多少钱；风险中性概率回答：调整成概率形式之后，如何计算期望收益。
## 1.5 风险中性定价公式（讲义核心公式）
资产当前价格 = 无风险利率折现之后，资产未来收益在风险中性概率下的数学期望
文字简化：$价格 = 贴现\left[E^\mathbb{\(\mathbb{Q}\)}(未来收益)\right]$
## 1.6 鞅 Martingale
英文：Martingale
通俗解释：公平游戏。在风险中性测度下，把资产价格用无风险利率贴现之后，形成鞅；简单理解：贴现价格不存在确定性上涨或者下跌趋势，不存在确定性超额收益。
## 1.7 完备市场 / 不完备市场（衔接上一期）
完备市场：任意现金流都可以用现有资产复制；无套利环境下，风险中性测度唯一；
不完备市场：大量现金流无法复制；无套利环境下，存在无穷多组合规风险中性测度。
### 顶层逻辑链条（严格贴合第十五讲）
阿罗-德布鲁证券→状态价格向量（第一基本定理：无套利⇒存在严格正状态价格）
↓标准化，乘以无风险总收益
风险中性概率（等价鞅测度\(\mathbb{Q}\)）
↓风险中性定价公式
期货、期权、可转债、利率衍生品统一估值方法
↓资产定价第二基本定理：市场完备 ⇔ \(\mathbb{Q}\)测度唯一
第二板块：学术历史溯源
我们沿着时间线梳理整套理论发展脉络，理解风险中性概率不是凭空诞生的数学技巧，是几代经济学家打通无套利定价体系的里程碑。
**阶段一：1973年｜布莱克、斯科尔斯、默顿推出B-S期权定价公式**
三人借助连续时间模型、构造无风险复制组合，得到欧式期权定价公式。公式天然隐含风险中性定价思想，但是论文并没有明确提出“风险中性概率”这个概念，大家只是拿到一个可以直接计算的方程，底层理论解释处于缺失状态。
当时学术界巨大疑问：为什么计算期权价格，完全不需要带入投资者厌恶风险的程度？没有人给出严谨证明。
**阶段二：1976年｜考克斯、罗斯正式提出风险中性原理 Risk-Neutral Valuation \(\mathbb{P}\)rinciple**
Cox & Ross明确观察到：使用无套利复制组合给衍生品定价时，可以假设投资者风险中性。他们第一次清晰描述这个现象，但是依旧没有从一般均衡、凸集分离角度完成严格证明。
**阶段三：1979年｜哈里森 & 克莱普斯 Harrison & Kreps 里程碑论文**
《Martingales and Arbitrage in Multiperiod Securities Markets》
借助超平面分离定理证明资产定价第一基本定理，建立**无套利机会 ⇔ 等价鞅测度存在**，正式把风险中性概率、无套利数学框架结合在一起。离散模型当中风险中性概率拥有严谨理论支撑。
**阶段四：1981年｜哈里森 & 普利斯卡 Harrison & \(\mathbb{P}\)liska**
把理论拓展至连续时间金融，清晰区分完备市场、不完备市场，正式确立资产定价第二基本定理：完备市场等价于等价鞅测度唯一。至此，风险中性理论完整闭环，现代数理金融学地基搭建完成。
**阶段五：1990年后｜理论落地实务**
各大投行、量化机构将风险中性定价大规模用于期权、利率互换、信用衍生品定价；同时学术界开始研究存在交易成本、卖空约束、涨跌停限制等摩擦市场下，风险中性测度会出现怎样的变化，更加贴近A股、国内债市现实环境。
徐高老师在讲义当中特意强调：实务投资者不需要掌握测度论严格推导，但是必须分清一件事：风险中性定价不是一个“假设”，而是无套利条件**推导出来的结论**。很多教科书错误表述为“我们假设投资者风险中性”，这是巨大认知误区，我们本期会重点纠正。
# 【–】第三板块：从状态价格到风险中性概率，完整推演（徐高讲义框架，小白通俗版）
我们承接上一期内容，一步一步完成转化，全程不用复杂公式，重点理解经济学含义。
第一步：回顾状态价格含义
假设未来存在S种市场状态，$\varphi_s$代表第s种状态对应的阿罗证券现价。
一份阿罗证券：状态s发生拿到1元，其他状态收益0，现价就是$\varphi_s$。
任意资产当前价格 = 各个状态收益 × 对应状态价格，全部相加。
但是这里有一个问题：所有状态价格相加，一般不等于1，它是一组现值权重，不是概率，无法直接计算期望。
第二步：引入无风险资产构建桥梁
无风险资产，未来无论任何状态都支付1元。
无风险资产现价 = 所有状态价格相加，记作$\sum\varphi_s$。
我们定义无风险总收益率$R_f=1+r$，也就是现在投入$\sum\varphi_s$，未来确定拿到1元。
简单换算：$R_f=\dfrac{1}{\sum\varphi_s}$。
第三步：标准化状态价格，构造风险中性概率
我们定义新变量 $q_s=R_f\cdot\varphi_s$。
我们验算性质：
第一，状态价格$\varphi_s>0$，$R_f>0$，所以每一个$q_s>0$；
第二，全部$q_s$相加 = $R_f\cdot\sum\varphi_s=1$。
满足概率两大条件：大于0、总和等于1。$q_s$就是**风险中性概率**。
对应徐高讲义核心公式：$q_{s}=e^{r}\varphi_{s}$，连续时间使用连续复利形式，离散模型使用简单利率形式，内核完全一致。
第四步：推导出风险中性定价公式
把$q_s=R_f\cdot\varphi_s$变形，$\varphi_s=\dfrac{q_s}{R_f}$。
带入资产定价原始公式：
资产现价 = $\sum x_s \cdot \varphi_s=\sum x_s \cdot \dfrac{q_s}{R_f}=\dfrac{1}{R_f}\sum q_s x_s$
$\sum q_s x_s$正好就是未来收益在风险中性概率下的数学期望$E^\mathbb{\(\mathbb{Q}\)}[x]$。
最终得到：
$$\(\mathbb{P}\)=\dfrac{1}{R_f}E^\mathbb{\(\mathbb{Q}\)}[x]$$
翻译成大白话：资产当前价格，等于风险中性世界下未来期望收益，用无风险利率折现。
## 最重要认知纠正：不是“假设投资者风险中性”，而是“可以等价当成风险中性世界计算”
这里我们使用徐高讲义经典的汉堡可乐类比，彻底打通直觉。
汉堡、可乐各自有市场价格，消费者有人爱吃汉堡、有人偏爱可乐，每个人偏好不一样。
但是只要不存在套利，汉堡+可乐套餐的价格一定等于汉堡价格加上可乐价格。
我们给套餐定价的时候，完全不需要关心消费者口味。
映射到金融市场：
股票、债券、无风险资产就好比汉堡、可乐，它们的市场价格已经充分反映所有人的风险偏好、对未来预期。
当我们依托这些已知资产，给衍生品定价时，套利是否存在和投资者风险偏好无关。
既然无关，我们完全可以虚构一个假想世界：所有人风险中性，资产期望收益率等于无风险利率。
在这个假想世界算出的衍生品价格，和现实无套利均衡下公允价格完全相等。
**假想世界只是计算工具，不等于现实世界！**
## 结合8月17日盘面直观验证
沪深300ETF看涨期权，我们不需要知道市场上散户、机构是风险厌恶还是风险偏好，只需要依托沪深300现货价格、无风险利率，利用风险中性定价算出期权公允价格。
一旦期权市价大幅偏离理论价格，套利资金进场买卖现货+期权构建复制组合，抹平价差，重建无套利均衡。
这个过程，完全不依赖任何投资者的风险偏好。
# 【–】第四板块：风险中性概率唯一性，股债市场真实案例（衔接资产定价第二基本定理）
我们把风险中性概率、完备市场、状态价格三者串联起来，承接上期第二基本定理结论：
在无套利市场当中：市场完备 ⇔ 风险中性测度唯一；市场不完备 ⇔ 有无穷多组合规风险中性测度。
### 第一层：完备市场，风险中性概率唯一
如果市场足够完备，任意现金流都可以用现有资产复制。我们使用反证法理解：
假设存在两组不一样的风险中性概率，都满足现有资产定价约束。
任选一个现金流，两组\(\mathbb{Q}\)测度算出两个不同现值；但完备市场下现金流存在唯一复制组合，市场成交价唯一，出现矛盾。
结论：完备市场内部，只能存在唯一一套风险中性概率，衍生品公允价格唯一。
#### 股市案例｜沪深300衍生品局部完备系统（8月17日盘面）
沪深300现货、IF股指期货、多档位看涨、看跌ETF期权，构成近似完备交易子市场。
在这个子市场内部，收益结构绝大多数都能够复制。
市场体现出来的特征：买卖权平价长期成立；期权理论价格区间极窄；一旦价格偏离，套利资金快速修复。本质就是局部近似完备，风险中性测度趋近唯一。
### 第二层：不完备市场，风险中性概率不唯一
A股绝大多数个股，没有配套个股期权、做空存在约束，大量未来现金流模式无法被现有股票、债券复制。
数学上可以证明：找到一组可行风险中性概率之后，可以构造无穷多组新的\(\mathbb{Q}\)测度，全部满足现有可交易资产定价约束。
不同风险中性概率，给不可复制资产算出的公允价值完全不同。
直接解释每天盘面现象：
一只普通A股，不存在唯一公允估值。同样一份财报，多头认可一套定价权重，空头认可另一套权重，对应两组不同风险中性概率，估值自然出现巨大分歧，股价长期宽幅震荡。
#### 债市案例｜国债市场对比
10年期国债现货、国债期货、利率互换、利率期权持续扩容，市场完备性不断提升，风险中性测度更加稳定，期限利差、收益率曲线套利空间持续收窄。
反观低流动性长期限地方政府债、私募债，缺少衍生品对冲工具，市场不完备程度高，不存在唯一风险中性定价，成交价格波动区间更大，估值分歧非常明显。
## 重点区分两大测度实战边界
\(\mathbb{P}\)测度（真实概率）：适合宏观研判、统计回测、预判涨跌、风险VaR测算；
\(\mathbb{Q}\)测度（风险中性概率）：只适合无套利框架下资产定价；
**严禁拿\(\mathbb{Q}\)测度分布去预测真实涨跌！**
举个例子：从沪深300期权价格提取出来的隐含波动率、隐含涨跌分布，是风险中性测度下的分布，不等于大盘真实涨跌概率。很多散户依靠期权隐含分布赌方向，持续亏损，根源就是混淆两套概率。
# 【–】第五板块：股债联动总结，小白实战启示与八大误区纠正
## 核心逻辑汇总
1. 资产定价第一基本定理翻译成风险中性语言：市场无套利，等价于至少存在一组风险中性概率（等价鞅测度）；
2. 资产定价第二基本定理进一步补充：无套利基础上，市场完备，风险中性概率唯一；不完备市场，存在无穷多组风险中性概率；
3. 风险中性概率由状态价格标准化得到，风险中性定价公式是衍生品统一估值工具；
4. 风险中性世界是**计算工具**，不是现实世界，不代表投资者真的不在乎风险。
## 普通投资者三条实战准则
第一，标准化衍生品市场（股指期权、国债期货）完备度高，风险中性定价约束强，价格大幅偏离理论值回归概率高，可以关注套利与均值回归机会；
第二，普通个股属于不完备市场，不要执着寻找“唯一目标价”，放弃精确估值思维，建立估值区间思维；
第三，区分两套概率：用\(\mathbb{P}\)测度思考行情涨跌，用\(\mathbb{Q}\)测度理解衍生品价格约束，不要交叉混用。
## 八大高频认知误区纠正
误区1：风险中性概率就是市场预期大盘涨跌的真实概率。
纠正：完全错误，仅用于定价，不能直接预测行情。
误区2：风险中性定价的前提假设是投资者不害怕风险。
纠正：教科书常见错误表述，正确逻辑：无套利条件可以推导出定价等价于风险中性环境，不需要假设投资者风险中性。
误区3：只有期权才能使用风险中性定价，股票债券不适用。
纠正：全部金融资产通用，只是股票缺少复制工具，很难直接利用这套公式算出唯一价格。
误区4：市场存在风险溢价，所以风险中性定价是无效理论。
纠正：风险溢价已经被吸收进风险中性概率权重调整当中，二者并不冲突。
误区5：完备市场股价不会波动。
纠正：唯一性指同一时刻公允定价标准唯一；宏观预期变化，风险中性概率本身会动态变化，价格自然波动。
误区6：只要算出风险中性概率，就可以稳定预测涨跌。
纠正：工具用途完全错位，这套理论不具备行情预测功能。
误区7：A股存在涨跌停、交易摩擦，资产定价基本定理、风险中性理论失效。
纠正：理论可以拓展至有摩擦市场，只是无套利区间变宽，理论底层逻辑依旧成立。
误区8：风险中性定价属于复杂数学，普通股民完全不需要学习。
纠正：可转债定价、期权交易、期现套利、ETF估值全部依托这套框架，看懂价格偏离底层逻辑离不开它。
# 【–】结尾总结
今天我们严格跟随北大徐高《金融经济学25讲》第十五讲脉络，从上一期状态价格向量出发，完整推演风险中性概率如何生成，理清状态价格与\(\mathbb{Q}\)测度数学转化关系；讲解风险中性定价背后的经济学直觉，纠正流传极广的认知偏差。
我们结合2026年8月17日A股指数、股指期货、ETF期权、国债现券与期货真实盘面，对比完备、不完备市场下风险中性测度唯一性差异，打通资产定价两大基本定理与风险中性理论的完整链条。
最后我们快速梳理整条逻辑链作为收尾：
市场无套利 ⇒ 存在严格正状态价格向量
标准化状态价格 ⇒ 风险中性概率（等价鞅测度）
完备市场约束 ⇒ 风险中性测度唯一；不完备市场存在多组可行测度
依托风险中性概率，得到统一定价公式：资产价格等于无风险折现后的风险中性期望收益。
这套理论是现代衍生品定价的底层基石，弄懂风险中性概率，你才能真正看懂期权、可转债、股指期货价格形成机制，不再机械背诵各类定价公式。下一期我们继续延伸第十五讲，结合CA\(\mathbb{P}\)M均衡定价，对比均衡定价与无套利风险中性定价两条路线的区别。本期播客到此结束，我们下期再会。
《北大金融经济学25讲》｜第十五讲：风险中性概率
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