Whystockmarketcrash读书笔记
Why stock market crash? 答案是所有的股票崩盘都是相似的。不同于“幸福的家庭都是类似的，不幸的家庭各有各的不同。”股市的断崖式下跌都是表面看起来不同，但其具有相似性。正因为有相近的内在成因，所以股市中的崩盘才是可以预测的。这是我初读过《Why stock market crash? Critical event in complex financial systems》后的总结。
这本书涉及的范围甚广，但其中的关键词是herding，羊群效应带来了正向反馈，带来了你猜想我的想法，而我又猜想你以为我是这么想的无限递归，带来了不同尺度下的自相似。从而造成了一次又一次的bubble and burst。
书中对herding的四种相互独立分类，值得被细说。首先是information cascades。这个最好理解，就说你不相信自己的信息，而过分的相信流行的资讯。这里的前提是事件不是同时发生的，而每个人有有限的选择。其次是reputational herding。这个指的是你相信别人的实力仅仅是因为他是个名人，而不去调查这个人为什么出名。第三种herding 是investigative herding。这个指的是你不相信自己的调查，而认为别人的调查更可信，仅仅因为更多的人相信这些调查。第四者是empirical herding。这里指的是你即使不知道别人为什么这么做，也依旧模仿他人。
对herding的分类让我们看到了随大流的复杂性。正是这多重的herding，让市场中的理性行为，成为计算上不可能完成的问题，即使对于超级计算机，也无法解决停机问题，而故事正是一个关于音乐何时停止的舞会。
这本书中提到了很多模型，来自与不同的领域。但模型的目的不是用来解释之前的数据的，而是用来凸显问题的。比如urn model，一个瓮中最初有黑白球若干。从中任意拿出一个球，如果是黑球就把原来的球放回去，并再加一个黑球进去。如果是白球就把原来的球放回去，并再加一个白球进去。这个模型是用来解释herding现象的吗？这个模型的用意是提出问题，即为什么股市会在很长的时间远离基本面。在urn模型中，黑白球的比例应该趋近于稳定，但一个随机的变化，会让整个系统变成纯色的。
如何克服herding行为，一种方法是parity symmetry，即保证你的可以用价格来量化你对一则商品或信息的相信或不信任的程度。你投资一家股票，最差就是失去所有投资，你不必承担公司的债务，而你的收益则在理论上无限的。这种不对称是近代才有的现象，这种现象造就了资本主义的兴盛，也使得股票的崩溃更有可能出现。
股市的崩盘之所以会出现，还因为市场上存在的两种投资者，理性投资者和噪音投资者。无论是risk-driven model还是price-driven model，都是用来描述两种投资者互动后的影响的。Price模型关注的是买涨杀跌，risk模型关注的是不入虎穴焉得虎子，即风险越大，收益越大。两种模型共同揭示了股市的崩溃是内生的，而非由外在刺激引起的。
这是一本跨界的书，书中对金融系统的描述，用到了地球物理和固态物理的模型。但这些模型并没有解释其为什么会有这样的现象。这固然是因为金融系统本身的复杂度，但也受限于观测条件。当智能手机和物联网普及后，我们应该能观测到更多的网络中的信息级联（herding），从而解释为何作者提到的“龙王效应”是可以预测的。（具体可以参考作者的TED演讲）
这本书最值得细看的，也许是其最后一章，这一章表面上看是讲股票是否会在2050年崩溃，其实是在回答一个Edge问题，即what should we worry about？作者列举了乐观派和悲观派的论点，从人口，科技，生态环境等方方面面来分析现代文明会否会出现拐点，文中没有给出明确的结论，但也没有排除文明崩溃的可能性，作者指出，经济中越来越多的系统正在像金融系统那样运作。随着人工智能的普及，更多的实体经济会陷入类似金融bubble的自我实现的寓言。实体经济中的决策背后的支撑不再是客观的信息，而是主观的根据其他人的反应而推测的信念。比如光伏产业的兴衰。这使得了解本书的逻辑变得更为必要，无论对投资者还是普通人。
Ps 推荐作者的另一本书 Critical Phenomena in Natural Sciences: Chaos, Fractals, Selforganization and Disorder: Concepts and Tools 这本09年的书更加专业和基础。
ps 本文是BetterReader 阅读计划的一篇读后感，还有一篇写的更专业的读后感，题目为：地球物理学家告诉你股市为何崩盘 点击阅读原文，可以查阅。
殷某某2016-06-15 12:22:20
你这是一天一本书的节奏么？
作者
那里，之前的旧文而已