THE PHYSICS OF WALL STREET怎么样

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男孩5142   2017-9-10 08:58   21208   1
THE PHYSICS OF WALL STREET怎么样
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小挤挤dyIk  4级常客 | 2017-10-2 02:46:35 发帖IP地址来自
这本书告诉我们,过去一个世纪,物理学家和数学家是如何用日趋精细的数学模型,来全面入侵华尔街的。如果你对量化金融感兴趣,这本书值得好好一下。 在1900年,法国一位叫巴舍利耶(Bachelier)的学生,为生活所迫,在证券交易所做个临时工以勤工俭学。他憧憬着成为一名数学家,他的论文也结合了实习的经验,是关于股市价格投机的数学理论。 但当时的法国数学界对于应用领域的研究不屑一顾,即使他的导师是大名鼎鼎的庞加莱(Poincare),论文也没有获得优秀,从而使得他获不了终身教职,直到晚年才终于获得认定,实在是悲催。 直到大约60年后,他的论文被MIT的量化金融之父萨缪尔森(Samuelson)发现,才重新浮出水面。世人惊奇地发现,他在1900年,就已经独自一人做了几件惊天动地的事情。他发现了有价证券上下波动的随机性,并且用数学的方法为其建立了量化的模型。 同样的数学工具,在1906年,为另外一名物理学家用来推断出原子的存在,并且重新塑造了物理学,那个物理学家叫-爱因斯坦。 Bachelier认为股票价格上下波动满足正态分布,他甚至重新发明了概率论。另外,他认为股票今天的价格和明天的价格是不相关的,市场是有效的,你无法找到策略战胜市场。 萨缪尔森惊奇地发现,很多他们的工作在60年前就已经被老巴一个人干掉了,只可惜老巴找到了钥匙,但是没能等到门的出现,最终开门的就成了萨缪尔森了。 你如果要问,知道这个又怎么样呢,你又不能预测出明天的股票价格是多少,我如何赚钱? 确实,老巴的理论不能预测准确的股价,但他能准确地告知你不同股价可能出现的概率,也就是量化了风险。当你知道了骰子出现六的机会是1/6,你就知道该如何下注了。 由于老巴的默默无闻,另外一个叫奥斯本(Osborne)的家伙也在大约老巴论文发表的60年后,重新研究股票的随机运动,写出了类似的论文,但修正了一处老巴的缺陷。奥斯本认为,不是股票价格波动的绝对值满足正态分布,而是股票价格波动的百分比满足正态分布。毕竟,10元钱的股票,不可能跌到0元以下,但可以高到20元以上。 说来也奇妙,奥斯本这家伙原来是一个天体物理学家,但生育能力很强,在他生了一对双胞胎,也就是他的第8个和第9个小孩后,迫于生计,他觉得要在股市上赚点外快了,所以才投身股市的。 他后来还发现了很多股市套利的技巧,比如买卖股票不要设定整数价位,那样的获利机会更高,等等。 当时计算机还没有普及,否则他可能就是最早的宽客(Quant)了。 Osborne的假设很快就被一个叫曼德尔布罗(Mandelbrojt )的数学家推翻,他在1963年的论文中指出,股票的分布不是那么柔和的正态分布,而是更加激烈的幂次分布。 也就是说,极端事件的出现比想象的要大很多。 但是,他的命运和最早的老巴有点类似,在60年代,整个学术界好不容易接受了老巴的理论,并且惊喜地开始对风险进行量化管理,从而激发了大量的市场行为。 这时候,如果接受Mandelbrojt的理论,那无疑是说,风险是无法准确量化的,大家都不能下注了,那哪行。 加上Mandelbrojt的计算结果在股票正常情况下和Bachelier和Osborne的差别细微,只有在极端情况下才出现大的偏差,所以大家觉得无所谓(估计也没有多少人认真看他的论文),这样,轮到Mandelbrojt的论文被雪藏了。 另外一个原因,是由于当时Mandelbrojt在工业界而不是学术界工作,所以他的论文很难被接纳和发表,更难被重视。 他确实是在一家企业内部而不是学校里面做的研究,这家公司叫IBM。 当然,他的运气比较好,只过了30年就又重新被世人接受。当然,那是因为这段时间股市的波动更激烈了,出现了更多的金融危机,使得大家不禁质疑原有的基于Bachelier和Osborne的假设是否有问题,才逐步接受Mandelbrojt的理论。而后来,Mandelbrojt也发明了分形几何这门学科,成为了研究复杂系统的主要工具,这些都是后话了。 如果说,前面三位都是富有开拓精神的学者,都醉心于理论研究的话,后面这位仁兄就是实干型人才了。 索普(Thorp),一个喜欢研究赌博的学生,最早开始研究德州扑克的记牌规律,获得了成功,写了一本有名的书,叫《Beat the Dealer》,告诉大家如何通过扑克赌博赢钱。之后他醉心研究俄罗斯轮盘赌,他认为,如果轮盘足够好的话,只要知道了开始条件,就能预测小球停在哪个格子。 他拉了一位大人物下水一起做了一个小型的计算器,到赌场真的赢钱了。 这个大人物叫香农(Shannon)。 后来由于赌场太刺激了,他决定还是回学校教书。但马上又迷上了Osborne的理论,并投身到期权市场中,为期权进行了精确的定价(通过计算机程序),然后进行了套利活动。为了控制风险,他还发明了对冲操作模式,并成立了最早的对冲基金。 十分有趣的是,他的基金为了获得一位早期投资人的钱,还被这个投资人之前的资金管理人面试,这是一个名叫巴菲特的家伙。 如果说Thorp具有叛逆性格的话,下面这位仁兄就更加有过之而无不及了。 他在哈佛博士论文评审前,由于参加了反政府运动,被哈佛开除了。 他叫布莱克(Black),看名字就知道他很黑。 他后来跑到了咨询公司工作,认识了另外一个叫Scholes的家伙,1970年他们做了一件和Thorp很相似的事情,就是计算期权的价格。用同样的方法,他们甚至能计算各种不同的衍生产品的定价和风险。 同样的工作另外一个叫Merton家伙也做了,他们一起发表了论文,这个公式后人也称为Black-Scholes-Merton公式。 因为这个公式,Scholes和Merton获得了诺贝尔经济奖(1997年,当时Black已经去世)。 Black他们帮助整个金融业理解了如何为期权等一系列金融衍生产品定价,并且能量化其风险。 所以银行家们都很感激他们,因为用Black的公式,银行家可以制造出风险可配置的各种衍生品来销售。值得注意的是,Black他们对股票风险的评估,也是基于正态分布的假设。 Black其实也不算黑,他赶上了好时代,因为金本位的退出,业界急迫需要一种方式来锁定美元等货币的稳定性,货币期权就变得相当的重要了。1971年期权获准在交易所挂牌交易,并获得了迅速的发展。 Black和Merton后来被高盛聘用成立量化投资部门,Scholes和Merton还参与创办了著名了LTCM基金,一度获得了超级的成功,成为量化投资的楷模,直到1997年的崩盘。 LTCM基金崩盘了,大家也重新思考Black-Scholes-Merton的模型是否有问题,答案是肯定的,Mandelbojt已经指出,其对风险的评估不准确,碰到大事情是就失效了。 Mandelbojt说的大事件,后来也被称为黑天鹅。 他的意思是指,极端事件往往比你想象的要多得多(想想我们电视里面讲的这次洪水是百年一遇,过两年,又一个千年一遇的来了,你就知道传统的预测多么的不靠谱) 导致大事件发生的原因,通常和复杂系统分不开。 Farmer 和Packard就是研究复杂系统的两个专家,他们研究混沌理论,使用分形几何工具,使用大量的计算机模拟工具,这使得他们对于复杂系统的感觉远远超过了旁人,而股市就是一个复杂系统,这样,他们就有了用武之地。 很显然,他们对幂次规律的把握和分形几何的应用,使得他们必然站在Mandelbojt一边。 说来也巧,他们两个最早也和Thorp一样,在念书的时候研究了俄罗斯轮盘赌,甚至成立了一个公司,专门用他们制作的微信计算机来到赌场获利,他们比Thorp和Shannon胆识大多了,真是后生可畏。 后来,他们成立了Prediction Company(预测公司),一听就霸气。 这是一个基金公司,利用他们掌握的分形几何,混沌理论,计算机模拟工具等,来进行对冲套利。 他们还开发了大量的算法交易模型,最终他们被O'conner收购(这是一个和LTCM同期,但却活下来的公司,差别也在于他们用了Mandelbojt的理论而不是Bachelier和Osborne的理论) ,而O'conner又最终辗转被瑞银UBS收购了。 采取同样策略的也包括有数学家James Simons的文艺复兴(Renaissance)科技公司。 如果说Farmer和Packard的Prediction Company,以及James Simons的Renaissance特别留意不低估风险,利用稳健的对冲策略和算法交易来进行大量的小额套利行为的话,物理学家 Sornette则是特别关心这些大事件,也就是黑天鹅。 Sornette本来专门研究崩塌理论,比如地震,比如气球在涨到一定程度的突然爆炸,比如航天器容器中的裂缝等。 他发现很多大的崩塌其实是有规律的,也是和一系列小的破裂事件相关,只是恰好这系列破裂时间的连续时机合适,所以大事件就来了。 他不认为这像黑天鹅那样悄然出现,他认为这更像是一个龙王,也是大事件,虽然还没有到来,但已经听到它的脚步了。 也就是说,他认为崩塌是可以提前预测的。 这个不得了,如果你能知道大事件何时发生,那么你就赚翻了。 Sornette确实对90年代后的金融危机都做了准确的预测,为了证实他的准确性,他还参与了投机操作,做空指数,并获得了400%的回报。 这就是到目前为止物理学家入侵华尔街的过程。 虽然2008年的金融危机大家都归罪于Quant,归罪于这些科学家们,认为他们导致了股市的巨大波动,带来了风险。 但我认为,随着我们对股市规律的更加了解,我们就能更准确地判断风险,更好地建设一个健康的金融市场。 这是一个持续进步的过程,最大的风险不来自这些科学家,而是我们停滞不前。
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