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金融结合物理学 : 用自然科学武器捕捉金融规律

金融结合物理学 : 用自然科学武器捕捉金融规律 实盈
2014-10-13
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金融物理学的英文为Econophysics,是由波士顿大学的物理学教授H. E. Stanley在1995年首先提出的,从而解决“为什么物理专业的学生可以从事金融学研究并取得物理学位”这一实际问题。

从字面上看,应该翻译成经济物理学,但由于该领域的研究主要侧重于金融市场,因而翻译成金融物理学更贴切。

事实上,Mantegna和Stanley的名著《An Introduction to Econophysics: Correlations and Complexity in Finance》明确强调了研究的对象是金融系统、金融工程领域。曾有学者建议用“Phynance”,也有“Physical finance”的提法,但没有得到广泛使用。 在国内,使用“经济物理学”和“金融物理学”的学者都很多,可以看作是同义词。

金融物理学作为金融工程领域的重要方面,主要研究内容包括四个方面:

第一,金融市场变量(包括收益率、波动率、系综变量、价差等)的统计规律,特别是其中涌现的具有普适性的标度律,其中最基本的性质是关于收益率的尖峰胖尾分布。

第二,证券的相关性、极端事件、金融风险管理和投资组合等。分形市场假说研究相关变量(特别是收益率)的长期记忆性,或自相关性,认为价格演化中存在自相似结构。多重分形理论和方法也被广泛应用于金融市场时间序列的分析。

第三,宏观市场的数学建模和预测,包括用随机过程对收益率建模、对数周期性幂律模型等。

第四,金融市场的微观模型,主要包括基本面投资者和噪声交易者博弈、逾渗模型、伊辛模型、少数者博弈模型等,以及由此而衍生出来的各种模型。通过对微观模型的模拟研究,可以深入了解金融市场的微观结构和价格形成机制,以帮助投资者,特别是量化投资者进行套利交易。

在金融工程领域,无论是市场的动荡期还是平稳期,都会持续相当长一段时间,在物理学上,这叫“波动率的时间长程关联”。运用物理统计学的思路和方法,可以对金融市场进行微观的观察,对金融市场的数据进行分析,会发现一些具有普适性的运动规律,在此基础上,可以建立起微观模型,进而可以模拟金融市场的变化,以帮助解决金融工程领域的重要问题。这样一来,就可以把金融市场作为一个物理现象来进行动力学的考量。

牛顿力学找到了运动背后的根本原因是力,即力能改变物体的运动状态,而“金融物理学”的学者却从中看出了另一种端倪:人的私心是经济发展的推动力,从而推及经济学的利益最大化;1905年,爱因斯坦发现了布朗运动的规律,而经济学家在此5年前就解开了随机扩散的谜底,这二者之间有异曲同工之妙。

统计数学用于研究大数目的个体事件体系,社会经济活动也是大数目的个体事件构成的体系,所以统计理论既可用于自然科学,也可应用于经济和社会学等领域。类似地,理论物理学中的量子场论研究的是无限大自由度体系,这个无限大自由度体系的变化过程精确地描述了粒子物理的产生和湮灭。金融市场中的微观现象也是一个数目十分巨大,可以产生和消灭的体系,所以二个体系十分相似。另一方面,理论物理学中的基本方法是研究系统的对称性,特别是在各种时空变换或内对称变换下的物理系统行为。

虽然金融市场的个别事件行为常常不可捉摸,但集合行为常常呈现规律性的现象,这种规律性同样可以用对称性方法来描述。1997年,俄罗斯圣彼得堡大学的理论物理学家伊林斯基和加里宁把当代物理学中的规范场理论的概念和框架用到金融市场(详见卡里尔·伊林斯基《金融物理学——非均衡定价中的测量建模》一书,机械工业出版社),从规范场的量子场论方程式推导出B-S方程,并且得到了B-S方程的修正项。可以说B-S方程处理的是均衡范式情况下的定价模型,所以对应于经典物理系统,而伊林斯基和加里宁理论处理的是非均衡范式情况下的定价建模,所以对应于量子物理系统,在物理学中。量子场论包含经典场论,并在一定条件下简化为经典场论,就象量子电动力学可以简化为电子力学一样。

在物理学中,电动力学就是最简单的规范场理论(叫阿贝尔规范场)。伊林斯基和加里宁理论的金融学应用,就是将这种规范场理论首先同金融市场做类比。比如:金融工程系统对应量子电动力学系统;资金流对应于物质场(电子场);股票对应于正电荷;债券对应于负电荷;套利场对应于规范场(电磁势)等。由此,电动力学系统中的对称性变换(规范变换)操作同样可以应用于金融工程系统,物理现象在这些变换操作下保持不变,我们同样可以看到套利场在其对称变换运作过程中,同样存在套利交易机会。

现代物理学家在金融工程领域的应用还有几个分支。比如金融市场可以作为物理的复杂系统——混沌模型来分析,大家知道混沌系统中初值微小的差别可以导致完全不同的发展和结果,正如亚马逊河流域上的一只蝴蝶的翅动可以导致东亚地区的一场大风暴。物理学系统的混沌现象来自系统的非线性效应,这种效应导致系统的不稳定性,中短期行为的不稳定性迹可循,可以预测。远期效应可以导极端事件和异常行为的出现,通常难以预测。研究混沌理论的一种数学工具就是耶鲁大学数学家曼德尔布罗特的分形几何学,他以分形的视角观察金融市场的行为,并且视图推翻当代金融工程分析基础的“随机游走”理论。


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