华尔街早已不再是那种陈旧的商业模式了。
华尔街早已不再是那种陈旧的商业模式了。近年来,投资银行和对冲基金已经逐渐转向通过量化交易策略和衍生金融产品来获得利润了,它们招募了大量拥有博士学位的学术精英,这些精英对这些易波动的金融产品进行建模并管理相应风险。时至今日,公司的财富和金融市场的稳定通常依赖于数学模型。“宽客”,即受过系统科学训练的、构建这些模型的数量金融从业人员,逐渐成为华尔街上的重要玩家。在华尔街的宽客中,没有谁比伊曼纽尔·德曼更知名的了。德曼是早一批转投华尔街的高能粒子物理学家,他在华尔街从业17年,后来成为高盛的常务董事,并且是著名的高盛量化策略小组的领导人。他是当今应用广泛的、*有影响力的金融模型的合作开发者。物理学和数量金融看上去并不是那么相似。但正如德曼所说的那样,“当你研究物理学的时候,你的对手是上帝,而在研究金融学时,你的对手是上帝创造的人类”。怎样才能正确地将物理学中的方法应用到狂热的金融市场中去?将经济和市场视为一台复杂的机器是否合理?抑或者,数量金融不过是有瑕疵的思考,还不足以称为科学,只是“黑暗中用来壮胆的口哨声”?
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这是读后自省题:不依赖 AI 代答,合上书用自己的话作答,越具体越好——它们指向全书主旨、论证结构与个人迁移,而非单章条目。
如果一个模型在历史数据上表现完美,你会担心什么?
担心过拟合与结构性变化。前者指模型记住了噪音而非规律,后者指市场条件已变(参与者、监管、杠杆水平)。检验方法有两个:用样本外数据测试,以及问「这个模型依赖哪些在危机时会同时失效的假设」。两个问题都答不好,模型的完美就只是历史。
这本书最该被谁读?
最该被「使用模型但不设计模型」的人读——比如做决策的管理者、看研报的投资者。他们最容易把输出当结论。读懂模型的假设与边界,才能在模型失效时知道该怀疑什么。