為法國數學家 Benoit Mandelbrot 著, 主研碎形幾何學, 旁及流體力學及現代金融學旁支. 書中道及主流金融學種種基本缺陷, 以及提出現实統計數據以修正金融學基本前提.
主流金融學前提為任何區間各事件為各獨立事項, 簡言之即沒有記憶現象. 形像化就似每次都跟擲公字一樣, 其結果即為 Guassian Distribution (Normal Distribution); 統計下之離散一變為 beta (相对大市升跌幅) 以量度風險及以設計各量化下之投資組合. 其象為一堆細小不一的沙堆, 沙粒有大有小, 但最大的則只大四五倍左右, 要找到石春機會微乎其微, 萬年怕只有一遇.
但实際數據則似乎不只有石春, 甚而有山丘, 道指及期貨百多年數據已爆了十多二十多次鑊, 證明主流前提大大低估重大風險出現頻率及其幅度. 形像化事件是一个於無重力下矇眼箭手隨機 180 度射向前面城牆及統計距離中点長度, 只要某一次极端偏向已可大大改變其平均值, 其分佈為 y= c x^(-r), c and r are constants and greater than zero.
其引伸為主流金融模型通常低估了風險之頻率及幅度, LTCM 同 AIG 爆煲都說億年一遇囉. 而因市場参與者都是有記億及有不同風險取向及时間覌, 所以導致大上大落及有群聚現象. 作者反覆說道回報是不能預計的, 但風險應尽量避免及或然地能預計的. 又因各事件互為影響, 所以某些重要事件位置能影響以后圖表走向, 當然愈向后影響愈少. 不知的話還以為給 TA 做背書喱.
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