Книга «Физика фондового рынка», Джеймс Уэзеролл

В книге Джеймса Уэзеролла (американского ученого) рассказывается о роли физики и математики в мировой финансовой системе.

Прокладывать путь к Уолл-стрит ученые из этих областей науки начали еще в начале 20-го века. Изначально предполагалось, что динамика цен имеет случайный характер, но даже при таком допущении использование различных математических моделей давало возможность упорядочить хаос. 

Спустя какое-то время ученые поняли, что рынки не являются эффективными, т.к. в основе рыночных движений лежат эмоции людей, а их действия (как и ценовые движения) не всегда рациональны. Соответственно, в любой момент времени шансы на то, что акция поднимется в цене, не обязательно будет равна шансам на то, что цена на акцию упадет. Это вызвало еще больший интерес к теме, которая красной нитью проходит через всю книгу — теории вероятности.

Основная идея в том, что хаотический процесс можно существенным образом структурировать при помощи моделей — совокупности условий, при которых вероятность движения цену в ту или иную сторону многократно увеличивается. При этом, если мы с вами, в большинстве случаев, используем в качестве моделей различные ценовые или объемные паттерны, то ученые для их определения ориентируются, в первую очередь, на физические законы и математические расчеты.

И даже несмотря на то, что спрогнозировать абсолютно все рыночные движения не представляется возможным, использование в торговле даже небольшого количества работающих моделей позволяет ученым зарабатывать на бирже существенную прибыль. Результаты фондов некоторых физиков/математиков (которых еще называют «квантами») — яркий тому пример.

Например, вы знали, что Уоррен Баффет, который у всех на слуху — это не лучший специалист по управлению денежными средствами в мире? Джордж Сорос и Билл Гросс — тоже. Лучший в мире специалист по управлению денежными средствами — человек, о котором вы, возможно, никогда не слышали — Джим Саймонс — соавтор такого явления в математике, как «трехмерная модель Черна-Саймонса» — одна из важных составляющих теории струн. Саймонс вместе с еще одним математиком создали фонд, который за следующие 10 лет принес им доход 2478,6%, оставив далеко позади все остальные хедж-фонды мира (средний годовой доход — 40%; для примера, доходность фонда Баффета составляет в среднем 20% в год).

И это лишь один из примеров. Есть фонды квантов, которые зарабатывают огромные состояния. Просто их данные зачастую находятся в закрытом доступе и не афишируются. Говорят, что доходность некоторых из них в сотни раз больше, чем доходность Индекса SP500.

В общем, темы, которые поднимаются в книге, являются достаточно интересными и интригующими. Жаль только, что мало практики, мало идей, которые можно взять на вооружение. По сути, просто описаны биографии людей и показан процесс интеграции научного мира с финансовым.

На обложке книги написано, что это «краткая история предсказаний непредсказуемого». Конечно, точно не знаю, но мне кажется, что если бы это была «полная» история предсказаний непредсказуемого, то я бы точно ее не дочитал 🙂 

В общем, материал дается в скучной и порой достаточно сложной форме. Книгу прочитал с трудом.

 

ИНТЕРЕСНЫЕ МОМЕНТЫ

— одним из первых о математике финансовых рынков (еще в 1900 году) начал говорить такой ученый, как Башелье; основное внимание уделялось теория вероятности

— в сообществе физиков и химиков Эйнштейн получил признание за математическое объяснение броуновского движения в его труде от 1905 года; но на самом деле Эйнштейн опоздал со своим открытием на пять лет; Башелье описал математику случайных блужданий в своей диссертации еще на 5 лет раньше; в отличии от Эйнштейна Башелье не интересовало случайное блуждание частичек пыли, возникающее от столкновения с атомами; Башелье интересовали случайные изменения цен на бирже

— цена акции очень похожа на пьяницу; в любой момент существует возможность того, что цена пойдет вверх, равно как и возможность того, что она пойдет вниз; вопрос, на который в данном случае может ответить математика, звучит следующий образом: если торги начинаются с определенной цены и эта цена совершает случайное блуждание, какова вероятность того, что она дойдет до какого-то определенного уровня через какой-то установленный промежуток времени?

— это вопрос, на который Башелье ответил в своей диссертации; он показал, что если цена акций совершает случайные блуждания, вероятность того, что она дойдет до какого-то установленного значения через определенный промежуток времени, будет соответствовать графику, известному как кривая нормального распределения (гауссова кривая); эта кривая имеет форму колокола, закругленного в верхней части и расширяющегося книзу; верхняя часть кривой располагается в районе стартовой цены, что означает, что, по более вероятному сценарию, цена окажется где-то в районе стартовой; от центрального максимума кривая резко идет вниз, указывая на то, что существенные изменения цены менее вероятны; по мере того, как цена на акции делает больше шагов случайного блуждания, кривая расширяется, становится в целом менее высокой; это указывает на то, что со временем степень вероятности, что цена изменится по сравнению с первоначальной, повысится

— из этого можно сделать 2 вывода: 1) вероятность выхода из баланса очень низкая (соответственно, открывать сделки в расчете на пробой границ баланса очень рискованно) и 2) после баланса обычно следует сильный импульс (соответственно, имеет смысл ждать явного выхода из баланса и уже после этого открывать позиции в направлении импульсного движения)

— но были и другие ученые; например, Осборн и Мандельброт назвали аспект труда Башелье абсурдным; Башелье утверждал, что в каждый момент времени цены на акции могли немного подняться и в равной степени так же немного опуститься;  Осборн же продемонстрировал, что показатель объема торговли — число сделок, произошедших за любой конкретный промежуток времени, — не является константой, как можно наивно допускать в модели броуновского движения; напротив, есть пики объема в начале и в конце биржевого дня, в течение средней биржевой недели и в течение месяца; этим он хотел сказать, что в любой момент времени шансы на то, что акция поднимется в цене, не обязательно равны шансам на то, что цена на акцию упадет

— если акция немного поднялась, значительно более вероятно, что следующим движением будет движение обратно, вниз, а не еще раз вверх; аналогично, если акция пошла вниз, вероятность того, что она поднимется в следующий раз, когда ее стоимость изменится, значительно выше; т.е. в каждый новый момент времени рынок скорее пойдет в обратном направлении, чем сохранит наметившуюся ранее тенденцию; но при этом есть и оборотная сторона монеты: если акция движется в одном направлении дважды (пример — началось импульсное движение), вероятность того, что она продолжит движение в этой направлении, значительно выше

— еще одна закономерность: с каждым днем падения вероятность того, что будет рост, увеличивается; и наоборот, с каждым днем роста вероятность того, что будет снижение, увеличивается

— Осборн заметил, что благодаря огромному численному перевесу обычных инвесторов, их заказы оказываются в диапазоне цен, составляющих круглые числа — например, 10 или 11 долларов; но акции оценивались в суммах, в которых присутствовала еще и 1/8 доллара; это означало, что биржевик мог посмотреть в свою книгу и увидеть, что большое количество людей желает приобрести акцию по цене, скажем, в 10 долларов; тогда он мог бы купить ее за 10 1/8 доллара, зная, что в конце дня акция не упадет ниже 10 долларов, потому что большое количество людей желает приобрести ее по этой пороговой цене; в худшем случае биржевик потеряет 1/8 доллара; в лучшем — акция поднимется в цене и он сможет получить прибыль

— любые прогнозируемые события уже отражены в текущей цене акции или облигации; другими словами, если у вас есть основания полагать, что в будущем произойдет что-либо, в результате чего акция Microsoft станет стоить дороже, вы, вероятно, заплатите сейчас за акцию Microsoft больше, чем тот, кто не думает, что с Microsoft произойдет что-нибудь хорошее; информация, благодаря которой позитивные события в будущем выглядят вероятными, повышает цены сейчас; информация, благодаря которой негативные события в будущем выглядят вероятными, понижает цены тоже сейчас; это говорит о том, что все настроения уже учтены в цене

— гипотеза случайного блуждания совсем не сумасшедшая; это неотъемлемая часть того, что заставляет рынки функционировать; ведь если кто-то один покупает, другой продает и при этом никто из них не знает точно, куда пойдет цена, то в итоге только один из-них окажется прав; это приведет к движению цены, т.к. трейдер, который ошибся с прогнозом, будет вынужден закрыть позицию с убытком

— работы Башелье, Осборна и Мандельброта произвели переворот в изучении финансовых рынков, но все трое были представителями «чистой науки»; нет никаких свидетельств того, чтобы они извлекали какую-либо прибыль с биржевых операций; однако впоследствии появлялись физики, которые начали уделять внимание именно практике; яркий тому пример  — Эдвард Торп — один из наиболее успешных управляющих хедж-фондами в истории; он продемонстрировал, что физику и математику можно использовать для извлечения прибыли из финансовых рынков

— основная задача — увидеть порядок «на грани хаоса» — небольшие временные окна, в которых хаотический процесс обладал достаточной структурированностью, чтобы предсказать, в каком направлении система пойдет дальше; одна из из стратегий подобного рода называется «статистический арбитраж» (торговля парами), когда ставят на определенные статистические свойства акций, которые имеют тенденцию возвращаться, даже если они резко исчезают; когда цены выбиваются из ряда по сравнению с их долгосрочным поведением, имеет смысл одну акцию продать, а другую — купить

— даже если рынки дико случайны и предельные случаи постоянно возникают, по крайней мере, некоторые предельные случаи можно предвидеть, если вы знаете, что надо искать; при этом управлять денежными средствами нужно таким образом, чтобы удержаться в игре достаточно долго; только в таком случае положительный эффект длительной игры (игры больших чисел) возымеет действие

— теория — по крайней мере, как ее обычно представляют физики — это попытка полностью и точно описать какое-то свойство мира; модель же — это что-то вроде упрощенного изображения того, как работают определенные физические процессы или системы

— модели — это базовый инструмент приблизительного мышления; они не являются последним словом, они основываются на предположениях, которые никогда не бывают устойчивыми и иногда полностью рушатся; корректное использование моделей требует большой доли здравого смысла и знаний об ограничениях; модели подобны любому инструменту — кувалда хороша для укладывания рельсов, но следует признать, что она не подойдет для забивания гвоздей в раму для картины

— самое главное — понимать, что старые модели всегда можно немного видоизменить, создав, тем самым, новую модель, которая будет уже адаптирована к текущим рыночным условиям; самая большая опасность, с которой сталкиваются разработчики математических моделей, является вера в то, что сегодняшняя модель — последнее слово на рынке

— один из наиболее сильных аргументов против математического моделирования в финансах может быть воспринят как лежащий в области психологии и поведения человека; он состоит в том, что идеи, пришедшие из физики, обречены на провал в финансовой сфере, поскольку она не может помочь предугадать безумие человека; человеческие фобии не могут быть сведены к физическим и математическим формулам; но критика математического моделирования на основе традиций поведенческой экономики является ошибкой; некоторые физики, например, Мандельброт и Осборн, усовершенствовали понимание рынков, просто используя свои знания статистики, чтобы определить новые пути анализа рынков и рисков; другие, такие как Фармер и Паккард, использовали свой опыт в выделении информации из источников шума, чтобы выявить локальные структурированные элементы и т.д.

— мы используем модели для строительства мостов и проектирования авиационных двигателей, для планирования электрических сетей и запуска космических кораблей; зачем же говорить, что методы, лежащие в основе разработки моделей, несовершенны и от них надо полностью отказаться лишь потому, что их нельзя использовать для того, чтобы предсказать абсолютно всё, что может произойти на рынке? в таком случае, нельзя ездить по мостам, т.к. может начаться сильное землетрясение, вероятность которого не была учтена в модели, нельзя строить небоскребы, потому что они могут по тем или иным причинам рухнуть, нельзя летать на самолетах, потому что может сгореть двигатель; важность моделей очевидна; и чем более адаптированными они будут к текущим рыночным условиям, тем выше будет вероятность успешного прогнозирования

— список ученых, о которых рассказывается в книге: Джероламо Кардано, Блез Паскаль, Де Мере, Пьер де Ферма, Якоб Бернулли, Юджин Фама, Уилсон Самуэльсон, Ян Тинберген, Маури Соборн, Золем Мандельброт, Вильфред Парето, Поль Леви, Эдвард Торп, Фишер Блэк, Джеймс Фармер, Норман Паккард, Эдвард Лоренц, Дэвид Вейнбергер, Дидье Сорнетт; практически у всех из них (кто тем или иным образом сталкивался с финансовыми рынками) был математический интерес к азартным играм; и всё потому, что в основе успеха, как на бирже, так и в покере или рулетке лежит теория вероятности, которая позволяет при определенных условиях значительно увеличить вероятность получения прибыли

 

МОЯ ОЦЕНКА КНИГИ

(от 1 до 5, где 5 — высший балл)

Простота (доступное изложение, четкая структура, ясная логика) — 1

Глубина (детализация, нюансы, факты, общие выводы) — 1

Яркость (эмоциональные переживания, яркие образы, мотивация) — 1

Практическая польза (применение в трейдинге) — 3

 

ИТОГОВЫЙ РЕЙТИНГ

6 баллов из 20 возможных

 

На этом здесь всё. Надеюсь, что данный обзор оказался полезным.

С уважением Александр Шевелев.

 

Книга «Физика фондового рынка» на OZON.ru

Книга «Физика фондового рынка» на Лабиринт.ру