April 10, 2005

何時崩盤?

 

一般科學:何時崩盤

http://www.sciscape.org/news_detail.php?news_id=426

Nature Science Update, Market calms before storm, Friday 25 May 2001

 

    牛津大學(Oxford University)的研究人員宣稱,他們能預測下一次的華爾街大風暴。於過去的歷史可知經濟預測是件艱辛的工作,對經濟崩潰的不可預測似乎讓經濟學家深引以為恥,在192910月史上最大崩盤之前,出名的耶魯大學(Yale University)經濟學者Irving Fisher甚至聲稱美國經濟正值高峰時期,然而三年後,美國國民所得減半,國家身陷經濟大蕭條中。直到19871019日黑色週一,經濟預測的可靠性一直沒有改善,那一次的崩盤使得美國股市市值在六天之內縮減了一兆美元,而經濟學家至今仍然在爭論經濟大崩潰係反應市場自身的不穩定,還是由外在事件所引發的。

 

    最近牛津大學(Oxford University)的研究人員David Lamper與其同事宣稱,他們能為下一次的華爾街大風暴預作準備, Lamper的數學模型能預測如股市崩盤災難性的變化,也能應用於任何擁有眾多成員的群落,而此群落汲汲於有限資源的競爭,例如生態環境、電腦網路或細菌集落,在此系統內,個別成員的競爭結果非勝即敗,勝者獲得生存必須的資源,敗者反之。

 

    Lamper的數學模型裏,急遽的大變化都是內發性的,是由於系統成員間不同的交互作用所造成的。就好像每一個商人直接的經由群體的買賣,或間接的經由最後的價格,受其他商人的作為所影響。此種群體間的唇齒相依表示整個系統對微小的,偶發的變動極其敏感,有些變動絲毫不受注意,有些卻足以觸發大災難,而且難以分辨何者變動安然無事,何者卻是禍首。

 

    雖然沒有任何的經濟預測是可保證的,但是Lamper 的研究群認為他們的數學模型能夠感測迫在眉睫的變動市場模擬的預測結果有時發現能落於可預測的範圍內,在此範圍內,能夠篤定的預期一個短時間的變動量會處在一個狹窄的上下限內。令人驚訝的是,一但發生了超過平常可預測值,經常即預測到大變動的來臨,就某種意義來說,即為騷動逼臨的徵兆─暴風雨來臨前的平靜。而且,在此狹窄的上下限範圍內,大變動無論是量或方向都預測的相當好。

 

    墨西哥國立大學(National University of Mexico)Ricardo Mansilla 最近對實際經濟市場變化的研究,也對大變動來臨前可測性增加的論點提出佐證。

 

    然而大多數的經濟學家可能都會保持沉默,除非他們見到新的數學模型確能做到真正的、成功的預測。

 

 

一般科學:股市求生法:跟著領導者走

http://www.sciscape.org/news_detail.php?news_id=308

Physical Review Focus

想要在股市賺錢,物理學家給您新的風險模型。

 

    一直以來,人們嘗試著使用統計的方法來分析市場風險,但由於真實市場內的變數太多了,所以不論經濟學家,數學家,物理學家都曾試著提出各式各樣的模型與方法來預測真實的股票市場。去年Boston University 的研究群利用非常龐大的資料量(每秒所記錄下的股價),發現暴跌與泡沫現象並非偶發事件。事實上,不論變動多大,在股價變動大小與週期間應該普遍存在著四次方倒數關係。這種次方關係,或稱為"大尾部(fat tail)"行為,並無法由傳統使用隨機變數的模型所預測。

 

    PRL(25, Dec., 2000)中丹麥與阿根廷學者共同提出用來解釋"群牧行為"的最新市場模型。在新的模型中,該研究群使用網路中隨機連結的頂點來代表交易者,而相連接的交易者代表擁有相同資訊,意見或分析工具的投資群組,這些連接並且會隨著時間演化。在每個時間的開始,會隨機選出活躍的交易者,以決定其與相連接交易者間是處於買入,賣出,或散佈訊息狀態。根據此模型顯示,當所選取的活躍交易者為少數時,資訊便會快速地傳開,並且形成非常大的群組,而此時股價變動分布會呈現次方關係(只有非常小的指數尾部);而當資訊散佈較慢時,股價分布依然包含著小範圍的次方關係行為。此結果更進一步鞏固了"群牧行為"是市場變動分布中大量尾部趨勢的主要原因。

 

 

本人閱讀心得^0^

    很佩服這類領域的學者能夠像Lorenz一樣,實地設計出一套模擬的系統來藉由參數的調整讓系統在所設定的環境下自動演化,藉以觀察出接近真實世界的現象。

    如何能夠再看似規律卻又充滿變動因子的股價中找尋其互動的關係,可以從每個投資者本身的投資原則看起,探究他們是否為風險追求者還是風險趨避者,如果是冒險型的投資者,便會很容易受到小道消息及他人意見的影響,追逐股價持續上漲與下跌,我們可以將投資者類似集體的行動解釋為因為受到了資訊串連的影響而做出了反應,如果在極端的條件之下便會造成很大的股價震盪,如崩盤。在第一篇文章中Lamper學者提出的模型可以藉由模擬出的預測值與真實值的偏離程度來決定是否已出現了即將脫離現狀的趨勢,他所提出的機制與方法也許值得我們去參考;在第二篇文章中,我第一次聽到群牧行為這樣子的專有名詞,雖然這個專有名詞並無發查到相關的名詞解釋,但卻讓我不自覺聯想到了Small World的模型,活躍交易者相當於連結degree高的節點,透過這些節點便能很快的將某些特定的投資資訊廣播出去,讓股價的變動呈現指數型的放大,形成了市場變動分布中大量的尾部趨勢。

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