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大科學:解析群眾行為、金融風暴、流行病毒、戰爭衝突背後的共通脈絡(Simply Complexity :a clear guide to complexity theory)*自然科普類*暢銷書榜~推薦!

作者:詹森
原文作者:Neil Johnson
譯者:林俊宏
出版社:天下文化
出版日期:2011/06/24
語言:繁體中文

定價:300元

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ISBN:9789862167663
規格:平裝/262頁/16k菊/14.8x21cm/普通級/單色印刷/初版
出版地:台灣
本書分類:自然科普>科普叢書

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第6章 預測金融市場
漲的總會跌,但到底什麼時候跌?

我們都希望能夠預測未來,光是能猜猜明天的天氣或路況就已經夠實用了,但如果說有辦法預測股票走勢,有不少人大概連靈魂都肯賣。而且,現在退休金購買力愈來愈縮水,可能人人都得多少懂點股市。然而有個大問題:金融市場是錯綜複雜的動態系統,就算是金融專家,也難以確實掌握其變動。還好,市場會不斷產生大量的資料,只要你能找出預測模型,就能拿來交叉比對,看看效果如何。

我們之所以相信市場也許可以預測,主要原因在於:股市其實就是一場全球市場「競賽」,每位參賽者都希望從中勝出,而股價變動正是即時反映了市場參與者的集體行動。說穿了,這場全球市場競賽也可以簡化成前面第1章到第4章所討論的二元決策問題:究竟要買、還是要賣?所以,只要能找出模擬這種多人交易競賽的預測模型,應該就能大撈一筆。

說到要預測金融市場,和要預測天氣、賭輪盤或丟銅板,有一種根本上的不同。在金融市場上,每個個體(也就是投資人)都會試著預測價格走勢,好決定該買進還是該賣出,而最後的買賣淨需求就會決定股價後續的走勢。接著,投資人看到價格變動,就可以用來決定下一步要買還是賣。於是,這個過程不斷在買賣和價格變動中循環。

投資人也是人,都會好奇先前市場的走勢為何,而且會看出(也可能是自以為看出)某種模式,再根據自己看到或聽到的,做出回應;換句話說,金融市場上充滿了反饋機制。一有反饋,就會重新決定要買或賣,於是出現新的價格,這又導致新的反饋、產生新的決策,就這樣不斷循環。

如果只是賭輪盤或丟銅板,並不會出現這種內部的反饋機制,因為輪盤上的小球或銅板都沒有思想,不管動作看起來多麼複雜,其實都只是遵守著牛頓運動定律罷了,完全不像市場有「決策」這回事,所以不管賭客怎麼想、怎麼猜,與輪盤或丟銅板的結果都完全無關。同樣的,就算每個人心裡希望的天氣都一樣,對天氣也不會有絲毫的影響,否則,我們就不用為出門該不該帶雨傘而傷腦筋了。

然而,市場的情形完全不同。如果每個人都有了完美的預測模型、知道市場下一步的走向,所有人都會想立刻進場大撈一票,於是造成強勁的反饋效應、使市場大幅改變,而這個完美的預測模型也就立刻失效。舉例來說,假使模型指出該在某個時間點賣出,於是所有人都在同一時間想賣出股票,結果根本沒有買家,股票瞬間就變得一文不值。所以,任何一種預測模型只要太多人知道、或使用得太廣泛,不但賺不到錢,反而有不良影響。

因此,講到複雜學,金融市場是個絕妙的研究對象,因為這剛好就是一群有決策能力的個體、有大量的內部反饋,能夠滿足我們給複雜性所定下的主要評判標準。此外,金融市場有豐富的現有資料和歷史資料,可說是人類有史以來最完整、為時最久的複雜系統記載,因此,在複雜學的進展過程中,金融市場可以做為重要的真實世界測試案例──當然,這可不是為了錢。

金融市場:到底怎麼走?
不管你的退休基金經理人或股票經紀人多有一套,他們的操作方法必然受限於一個極大的問題,那就是:他們的投資表現,完全要看他們用來預測市場走勢的模型而定。既然這些人玩的都是我們的辛苦錢,還會影響到我們未來的老本,我們最好還是瞭解一下他們手上的模型是什麼樣子。

在第3章,我們討論了隨機漫步(或稱醉漢走路)的情形──用丟銅板來決定該往前走或往後走。我們也看到,在一段時間t之後,可以用ta來表示醉漢移動的距離,其中a = 0.5,也就是t的平方根;比方說,如果是經歷9秒、每秒走一步,醉漢移動的距離就會是90.5,也就是3。同樣的道理應用到金融市場,所謂的移動距離,就是價格變化。

你可能沒想到,這種隨機漫步的模型,還真的就是金融市場的典型移動方式,因此,大部分金融專業人士也都是運用這個模型,企圖靠我們的積蓄為他賺大錢。最重要的一點在於,這種市場模型背後的假設是,用丟銅板的結果最能描述市場價格的走向;人頭代表上漲某個量,而字則是下跌某個量。

但是從前面章節所提的,我們會立刻發現其中有問題,因為金融市場是一個複雜系統,而一般來說,複雜系統的結果不會是隨機漫步。特別是我們在第3章就討論過,現實世界複雜系統的突現現象之一,往往是既不太混亂失序、也不會過於有秩序,也就是a這個參數值多半不會剛好等於0.5。

這當然叫人擔心。已經有重要研究機構確認,現實世界金融市場的價格序列,其a值和0.5差得可多了。但真正驚人的還在後頭:我們不只知道每個市場的a值都不會是0.5,甚至不管市場在哪裡,a值偏離0.5的方式都一樣!從這裡正可看出,複雜系統產生的突現現象確實有共通的屬性,放諸四海皆準(這點我們稍後再談)。

講到這裡,你可能覺得憂喜參半。從科學的角度來看,「複雜性」真是個迷人的玩意,但從退休基金的角度來看,標準的金融模型竟然不可靠,這可怎麼辦?

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資料來源:[博客來BOOKS網路書店] http://www.books.com.tw/exep/assp.php/ap/products/0010509430?utm_source=ap&utm_medium=ap-books&utm_content=recommend
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