《对冲之王》书评

关于<对冲之王>的思考

本书以叙事的方式,讲述了华尔街的一些兴衰风云,其中讲述很多具有里程碑意义的任务和事件,也提到很多不错的书,对于向从事金融或经济方向的人来说具有很与指引.感触比较深的有四个方面:一是物理学家对华尔街巨大的影响力,一般人会觉得物理学与经济学的距离还是蛮远的,但看到很多物理学家提出的模型比搞金融还厉害,看来科学还是具有相通性.二是对数周期模型:破裂是一点点的由小事件发展而来的,它所遵循的是一种很特殊且呈加速状态的模式;这个对于生活中的其他事情也有很好的指导意义,比如公司破产,家庭分裂,国家暴乱,战争爆发等等.三是香农的信息论:传输信号所负载的信心量,聪目某种程度上讲,与信息接收者解码信号的难易程度有关.同时信息就是金钱.四是完美的经济学模型,正如作者结尾中所写,完美的模型应该包含行为经济学(人性所导致的的羊群效应等)和理想模型(即理性人假设).

量化投资的科普读物

作者通过讲述量化投资发展的历史故事，试图梳理量化投资的发展脉络。作者的主要观点一是金融领域的很多发展都是通过物理数学领域研究方法的应用而发展的；二是数学模型是对真实世界近似性描述，都有相应的前提假设条件，要注意失效情况；三是数学模型只是工具，不是经济危机的罪魁祸首，要更好地利用它来服务于经济。本书对量化投资历史的讲述故事性强，适合普通人入门了解量化投资知识。不足之处在于具体应用讲述不够深入，多为理念性内容。应用点：1.思考研究问题时要善于借鉴其它学科尤其是物理数学的研究方法。2.金融投资可以近似的用数学模型来描述预测，在做投资时要有自己的一套交易系统。3.要高度重视数学模型假设条件的适用性，审慎研究跟踪其失效条件。

读后感

//2015-11-22 22:13<对冲之王 - 华尔街量化投资传奇> 读后感首先我要吐槽一下这个名字，完全和我想的故事不一样，我还以为会介绍某些牛逼的对冲基金的思想算法和故事，结果讲的是数学和物理学关于经济预测的起源发展和经过。后来仔细把书倒过来一看封皮印的字: The Physics of Wall Street - A Brief History of Predicting the Unpredictable 。 原来如此，是翻译的人哗众取宠起的新名字。难道是怕真名字没人买吗？估计销量至少少三分之二。读完这本书，给我印象最深的两点：1.前沿科研属于前无古人的事业，有时自己也不知道是在最前沿，更别说同时代人的理解和支持，所以真的要冒着很大的阻力和拥有自己的信心去前进。无论是当代的什么著名人物来阻扰你，都要坚持住自己的观点和执着，去努力顶着狂风暴雨向前走，可能大部分时间是孤零零的探索，而研究的价值，也许只有在几十年几百年后才会有人发现和理解。超越一个时代实在是一个太过痛苦和孤独的事情。2.以前我一直以为那些历史的牛人都在幸福美满无忧无虑的环境中做出卓越的贡献让人类进步，而随着我对物理学数学的历史故事了解的越多，越发现他们大部分也是在生活贫困，家庭不和谐，时代艰辛和战争中 去寻找到的真理。这两点也许就够了。//22:37

《对冲之王》读书笔记

金融物理学，主流与民科的区别

这本书早在去年去香港的时候就看到有中译本了，这次大陆的译本书名有些投机取巧，事实上这本书从原名就看得出来是讲物理学进军金融学的历程，讲量化投资的东西其实不多。最近，我跟另一个博士合作的一项研究也是关于这种交叉学科的实证研究。我不得不承认，尽管这些“物理方法”提供了不同的视角，但其中的金融学意义仍然有待挖掘。书中提到的索内特也是我最近关注的焦点，对于极端事件，龙王还是黑天鹅直接决定了我们是否可以预测这种极端事件。书写的相当通俗，翻译也很流畅，各种专业名词也翻译的比较准确，所以对于试图了解金融物理学这一领域的人来说是本不错的入门书。然而，一旦牵扯到物理学，没办法，民科这种东西就出来了。有时也真的是无法理解为什么这些民科如此大言不惭的声称自己推翻了相对论，重建了量子力学，证明了哥德巴赫猜想。而现在物理学进军金融学后，我也发现民科的一些迹象，不管是一些论坛还是一些书籍上。民科似乎非常喜欢所谓的非线性系统，比如混沌。目前一个争论在于金融市场的收益率究竟是随机的还是混沌的，多数证据倾向于支持随机。不过民科们倒是对混沌颇有热衷，连混沌的基本概念都没搞清，就开始宣称，市场不是随机的，有效市场是错误的。不管是混沌还是随机，要长时间预测未来都是不可能的。而混沌允许在很短的时间内比较准确的预测（这个时间可从最大李雅普诺夫指数的倒数得出），而随机则允许在无法预知未来的情况下，可以得到关于分布，期望和波动上的合理计算。混沌理论只是告诉我们即便是有确定性的方程，长期预测也是不可能的。混沌也可称为“确定性的随机”。混沌和随机的关键区别在于，随机系统认为这些不确定性是由外生因素造成的，而混沌系统则认为是内在因素造成的。有些书籍的作者似乎根本就没搞懂什么是混沌，用混沌否定随机，甚至是将混沌作为技术分析的一个依据，都是胡扯。另一个严重误用在于分形，比较典型的书就是《证券混沌操作法》，作者宣称什么分形分析，其实说白了就是技术分析，跟分形没有一毛钱关系。另外长记忆也是容易被随意解释的。即便市场存在显著的长记忆，也不代表你就可以很轻易的预测市场。长记忆更多的是说序列很容易发生异常扩散，完全超出你的预测范围。目前没有证据证明长记忆和技术分析有什么关系。我想指出的是，这些理论本身都是非常严谨的，但被民科随机发挥之后，变成了什么跨时代的东西，变成了无往不利的利器，最搞笑的是，他们提出的策略依然是技术分析的层面，和这些物理学理论没有关系。我当然不反对技术分析，不过我觉得技术分析没必要从这些理论找支点，你认真研究技术分析本身就可以了，搞那么多玄虚的概念并不会提升你的业绩。再说这些理论都需要编程实现，你如果不会编程计算，那么就算你懂对你也没什么用处。关于概率论上，民科很喜欢抓住正态分布的缺陷不放。然而任何一个从事了相关研究的人都知道，正态分布的确简单实用，在大多数时候都是比较接近真实情况的，正如书中所讲，只有在极端事件发生时，正态分布会低估其发生的概率。我们当然可以采用其他分布，或者用自助法模拟，但是这些方法换来的是更加复杂的数学和实现程序，对于理论推导来讲，正态分布还是有其价值的。再说，真正懂的人都知道怎么去修正这些缺陷。另外，金融物理学的一些方法也是有问题的，比如之前在学术期刊上很流行的重标极差分析法（R/S）就是一个例子，这个方法无法区分短记忆和长记忆。值得一提的是就连一些券商的研究报告也是有这种随便乱用概念的问题。我之前看过一份券商研究，使用赫斯特（Hurst）指数去预测市场的牛熊拐点。结果看上去非常惊人，准确率极高，但很可惜这是数据过度拟合、过度挖掘的结果。因为赫斯特指数本身是个标量，你根本不能从这个数值的大小上去判断市场的方向。而且包括像最大李雅普诺夫指数等都存在了如何准确计算参数的问题，金融物理学本身还有相当多的问题没有解决。更重要的，也是我开头讲的，这些方法很少提供金融学上的意义。比如我们如何计算资本成本，到头来还是回到资本资产定价模型或者一些多因子模型上去。物理学还没有为我们提供任何有参考价值的信息。这也是金融物理学的最大问题，它主要集中于动力系统的层面，而对于金融学之中的许多核心问题却没有涉及。当我们在看《对冲之王》这本书的时候，不要忘记，任何科学上的进步都不是随机误用概念就可以完成的。我相信严谨的投资者是不会随意去当某种理论的代言人的，每一种理论都有自身的优点和不足，投资者应该从实用的角度去修正这些理论，而不是在意识形态上挥舞理论的旗帜。最后我还是得重新将《漫步华尔街》中的一句话搬出来：统计上的显著关系并不代表你就可以获取超额收益。对于投资者而言，知道一个东西是什么和怎么做是完全不同的。从研究的角度来看，这些统计当然是很好的工具，但是如何将统计结果转化为策略就是另一个层面的问题了。最后一个问题，未来我们的市场是不是完全由这些量化方法统治呢？对于像债券期权这些金融产品我的答案是可能会。但是股票就不用想了，由于股票本身没有到期日，你也不可能准确预测未来的现金流和资本成本，因而给股票准确估值是不可能的。（对于价值投资者而言，准确估值没有任何用处，一个保守性的估值外加一个安全边际才是值得研究的地方）。由于股票的内在价值很难确定，这就使得这个市场依然会成为各种策略相互碰撞的战场。这也就决定了股市可以任由中国大妈任性挥金，理性与非理性不断博弈。2015年的股市最令人心醉的一点在于，估值低的股票涨的没有估值高的股票多，但市场下跌起来，都是五十步笑百步。