July 24th, 2020

The Physics of Wall Street



The Physics of Wall Street: A Brief History of Predicting the Unpredictable
James Owen Weatherall

Бродил по Амазону и случайно наткнулся на эту книгу.
Это краткий экскурс в историю развития матмоделей на Уолл-Стрит. Автор простым языком рассказывает про то как математика начала применяться в финансовом секторе и конкретно для торгов на бирже.
Сложно себе представить, но когда-то эти идеи считались маргинальными и на идею о взаимосвязи математики и экономики смотрели скептически. А уж о том, чтобы применять концепции из физики к рынкам и вовсе речи идти не могло!

Повествование отнюдь не сухое, автор интересно рассказывает не только про теории и концепции, но и про каждого ученого, внесшего вклад в развитие финансовой математики. Все эти люди зачастую были яркими и неординарными личностями, поэтому там есть о чем рассказать.
Например, создатель современных хедж-фондов Эдвард Торп был первым, кто разработал стратегию подсчета карт в Блэк Джеке. Другие два математика Норман Пакард и Дойн Фармер, параллельно с изучением теории хаоса, разрабатывали методику по которой игрок мог выиграть в рулетку. Позже они оставили академическую деятельность и основали Prediction Company - очень успешную финансовую компанию, моделирующую поведение рынка при определенных условиях.

Излишняя математизированность экономики и конкретно торгов на бирже часто вызывает критику. В машинном обучении матмодели называют "black box". Фактически, это нейросети, которым скармливают терабайты данных, а те на их основе торгуют. Как и почему принимаются те или иные решения простой смертный зачастую понять не может и в этом безусловно есть большая опасность. В частности вину за кризис 2008-го года многие возлагали на математиков с их алгоритмами.
Также топовые фонды и инвестбанки очень скрытные, потомучто успешную математическую модель нельзя раскрывать. Как только информация утекает в мейнстрим, трейдеры начинают ее использовать и модель перестает работать. Поэтому сейчас задача сводится к тому, чтобы чуть быстрее предсказывать события, нежели конкуренты.

Несмотря на всю критику, нельзя отрицать того факта, что сегодня самые богатые и прибыльные хедж-фонды в мире - это именно те, кто полагается на сложное матмоделирование. Например суперуспешный Renaissance Technologies вообще не нанимает экономистов, ограничиваясь математиками и физиками.

Под конец автор резюмирует, что математика безусловно работает, вопрос лишь в отлаженности моделей и их комбинировании с поведенченской экономикой, изучающей психологию людей и масс.