The Physics of Wall Street. 4/5 и 14%.

img_3454Как же правильно перевести название? Если с первого взгляда, то это «Физика Уолл Стрит». Если прочитать и разобраться, то это «Физики с Уолл Стрит». Возвращаясь к вопросу, как технические специальности выигрывают у гуманитарных — здесь рассказы, как сложнейшие математические и физические концепты проникали в экономику.

Идея на входе очень простая. Есть подкованный математически талант. Рано или поздно ему на глаза попадаются азартные игры. Возникает проработанная теория вероятностей, которая позволяет играть против казино обоснованным способом. Далее, взгляд обращается на статистику фондового рынка, и после этого, кто-то сколачивает миллиард, а кто-то оказывается на пыльной полке истории.

К вопросу, как не иметь соответствующего образования и преуспеть.

Сначала с простого. Как обыгрывается казино? Это не всегда получается, потому что казино имеет сотни и десятки лет истории, на которых удавалось доказанно зарабатывать и расти. Значит, нужно найти уязвимость в организации игры, когда вероятности склоняются в сторону игрока, эту возможность эксплуатировать в свою пользу.

Берем профессора и запускаем его в казино середины прошлого века. То, про что писал Джек Лондон, когда в игре на рулетке находилась «система», потому что колесо было несколько перекошено от отопления — на этом профессору не выиграть, потому что казино стало умное и отслеживает историю выпадений на каждой рулетке. Поэтому архивная «система» 19 века не работает.

Профессор играет против казино на том, как бросается шарик, чтобы ставить на сектор в зависимости от скорости и момента сброса. Даже если колесо абсолютно сбалансированное, возможность ставить в момент после сброса дает шанс игроку с помощью портативного осциллятора ловить сектор, куда выпадет шарик. И выигрывать. Но есть две проблемы. Раз, носить оборудование под рубашкой в казино запрещено. Два, осциллятор может коротнуть и поджарить кожу.

Становится понятно, что либо вышибалы побьют, либо сердце остановится от электрошока. Поэтому следующая система хитрее и распространяется на «21 очко» или Blackjack. Если уметь считать ротацию карт, так как перетасовка несовершенна, то можно конкретно перетягивать шансы в свою сторону и выигрывать. Про это написаны статьи, казино научились тасовать карты и следить за считающими игроками. Поэтому профессора переквалифицировались.

Здесь надо сделать лирическое отступление и сказать, при чем тут физики. При том, что в 1940х, когда ковалось ядерное оружие в Манхаттанском проекте, то физики были в спросе, в почете и на коне. Это была золотая профессия для ядерщиков, и тех, кто мог стоять рядом с ними. В то время физики были богаты, престижны, а факультеты ломились от абитуриентов.

Ядерный щит и меч выковали, столько физиков стало ненужно. Крах? Нет. Тут СССР запустил спутник. Затем Гагарин. И в США после знаменитой лунной речи Кеннеди открылся спрос на ракетчиков, чтобы взять и перегнать СССР. Факультеты были переполнены абитуриентами, бюджет НАСА бил все рекорды, будущее было безоблачным. Пока Аполлон 11 не прилунился. Деньги кончились.

Что получилось, что в 1970х все те физики, которые поступили и отучились на ядерно-ракетной теме, стали стране не нужны. Оказалось, что на все-все-все США одной тысячи физиков-выпускников в год слишком много, и им просто не было где работать. От печали до радости реки и горы. Часть физиков обнаружили, что, оказывается-то, на фондовом рынке нет математиков-моделяторов.

В чем преимущество физиков перед чистыми математиками? Первые пытаются описать процесс, который наблюдают, решениями которые имеются. Есть так называемый генетический способ отбора алгоритмов. Когда ты подгоняешь объяснение под результаты эксперимента. Находишь лучшие алгоритмы, их скрещиваешь и снова отбираешь. Дарвин везде. И у физиков.

Поэтому физики стали с 1970х годов искать способы играть по-крупному. Часть тех, кто успели сколотить стартовый капитал в Лас-Вегасе на игре в очко, как Эд Торп, создали свои собственные фонды для торговли на бирже. Часть тех, кто не доехали до Лас-Вегаса, подались в инвест-банки и уже существующие фонды. И тут на Уолл-Стрит поняли, что ботаны-физики — это золото.

В 1980х поднялась алгоритмическая торговля, когда физики-математики прописали решения, как сыграть на рынке, хеджируя свои риски динамической подстройкой портфеля. Пока не случился 1987 год. Когда раз, и за одну торговую сессию случилось то, чего не было раньше. Это резкое падение индекса на десятки процентов. Потому что алгоритмы попали в непрописанную ситуацию и стали распродавать акции, перебалансируя портфель. Выжили не все фонды.

Конечно же, появились сложные опционные решения, названные именами создателей. Самое известное — модель Блека-Шоулза. На ней были сколочены миллиарды и поставлены на кон триллионы. В 1998 году Феду (Штатовскому Центробанку) пришлось распутывать один триллион обязательств фонда LTCM, у которого после четырех звездных лет, за недели улетучился весь-весь капитал.

Из этого есть несколько наипрагматичнейших выводов.

Самый большой. Привлекать к себе экспертов из других областей выгодно. Особенно, если они умеют работать с математикой и данными. Почему? Потому что они не скованы парадигмами, готовы перебирать решения с нова. Экономика стала аналогом естественных наук по сложности благодаря математикам и физикам, которые принесли свой инструментарий туда, где были гуманитарии.

Самый опасный. Оказывается, что привлекать экспертов — это риск. Можно выиграть, а можно проиграть до прекращения своего бизнеса. Почему? Потому что сначала модель работает. Ведь поле принятия решений для нее совпадает с бэктестом (тестовой выборкой). Затем мир меняется, поле искривляется, модель не перенастраивают. Она сливает весь капитал на невыгодных сделках.

Самый правильный. Физика с алгоритмами — это как чемодан с инструментарием решения разных задач. Который может неожиданно сработать. При этом будет не всегда до конца понятно, как. В частности, часть уравнений в фондах не решались, а к ним подбирались решения на компьютере. То есть не имея фундаментального решения, грубой силой находились оптимумы. Поэтому лом работает часто, но это не значит, что всегда. Против лома нет приема

В первых 100 страниц 14 закладок или 14% содержательности. В книге 14%.

По данной тематике из рецензий можно еще прочитать:
Roubini, Mihn ´Crisis Economics´ 5/5
Taleb ‘Fooled by Randomness’ 4/5 и 19%
Ron Chernow. Titan. The Life of John D. Rockefeller. 4/5 и 9%.
David Wessel ‘In Fed We Trust’ 4/5
Russ Koesterich ‘The Ten Trillion Dollar Gamble’ 3/5

На прошлой неделе опубликовали Great by Choice by Collins & Hansen. 4/5 и 22%.

Вы можете отслеживать рецензии на Goodreads, Instagram, Telegram