为什么金融数学一直在预测无法预测的东西?

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期权匿名问答   2021-8-28 07:33   16737   17
学习了很多理论,发现金融数学的大部分问题都是预测,通过模型假设,数据回归等各种方法,预测利率,预测股价,预测波动率等等,然而这些东西客观来说是没有规律或者无法预测的,那么金融数学的意义到底是什么?
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金融数学是一门不基于对未来判断的科学。
我知道这篇答案能把很多人炸出来,而且本身也涉及了一个引战话题“预测”
所以我理性一点逐条反驳
先说诸如一些线性归回和时间序列的所谓“动机”,可能很多人是非常关注R^2的(因为R^2直接与“预测”挂钩“)。而实际上往往系数显著性比R^2更加重要,当你无法解释所有原因时,部分原因的解释力和因果比解释程度本身重要。换句话说,此类模型往往下一刻价格不那么重要,重要的是和因素的显著性和逻辑归因。
关于利率模型之前在怎么理解利率期限结构模型以随机过程为基础,但是利率变化明显会受到基本面、资金面影响,有一定的规律性? - 知乎这篇答案里讲过,两类利率模型基本面和随机过程,其目地分别是寻找具有解释性的因子和模拟价格过程,也统统与传统意义上的“预测”无关。
关于波动率,现在存在的两大类模型分别是对历史波动率建模的时间序列和对隐含波动率建模的波动率曲面和期限结构。这两者的目的也都和”预测“无关,前者更多是从风险管理的角度考量,希望得到一个历史上的风险信息。后者则是纯粹对市场已有期权建模来衡量人们的反映和“微笑”程度
股价不说,说了能引发巨大撕逼战
所谓金融数学,无非就是关于上面种种的这三个问题:怎么建模,建完模怎么拟合,模型错了怎么办。看看这些哪个和预测有关
那是那句话,预测在金融数学里是个伪概念。就算真能“预测”些什么,也与通常意义上的“下一刻涨还是跌”大相径庭
原文:
因为整个金融数学里面没有一件事再讲预测,你可能看了假书
或者这么说吧,金融数学和统计,这两者学的越多越深入越会觉得“预测”是个伪概念
最后哪本书说他要“预测”波动率,我也想拜读拜读
如chenqin提到的:

1.数据分析能帮助你接近事实而不是事实本身。

2.每一个回归方程,背后都是截然不同的假设。

3.每个真相都是局部的真相

选择用哪个模型,选择相信哪个模型,取决于你相信哪一种假设。一些人常常有误解,认为经济学就是钻在数据堆中研究数据,然后预测那些本无法预测的问题,但其实更重要的是研究他们背后的假设。
非科班出身,说错了请指正。
不是预测。
意义在于基于一定假设(如历史重演或一段假设的随机过程),推演未来可能面对的情况,并尝试评估各情景下的应对(如:风控的严重程度、风险暴露,定价的价格区间等)。
不在于确定未来会如何,而在于讨论在假设成立时可能面对的场景以及应对策略。
如果你能有对未来的波动情况有个模型的解释,你就好控制你的投资分配,尽管他作用不是很大
混口饭吃而已,干嘛要去找寻终极的意义?你还要不要举高高?还要不要看星星?

一切被实现的,都是人类最终的期望
我的理解是科学研究的是内在逻辑,不可预测的是外部条件。
题主扭曲了预测的概念。预测不是大预言术。
金融数学和统计学本身就提供了预测的“法”,“无法”预测从何谈起?
另外,“然而这些东西客观来说是没有规律的”用“我个人认为,这些东西是没有规律的”替换稍微好点。既然题主认为没有规律,已经从主观上否定了金融数学存在的价值,那还学它干嘛?
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高考语文不及格者的语文教学模块:
预测=预+测
预:提前→时间维度上的
测:猜测,估计,推断→统计推断(陈希孺,1988:利用样本观测值推断样本分布的未知参数。)
预测(统计学视角):时间维度上的统计推断。
客观:指不依赖于人的意识而存在的一切事物。
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吐槽结束,给题主指条明路。我知道题主其实想问的是如何更好地利用数理分析方法赚钱。
1.看陈皇宇老师给的答案,股票价格真的能预测吗? - 知乎;
2.重新学习一遍马克维茨的投资组合理论;
3.自己琢磨。
当年许小年曾说,你们这些搞技术分析的人,跟路边算命先生有什么区别?
许小年是基本面分析派,还是基本面分析派里的自由派,所以,其他派别在他眼里一概是歪理邪说,胡说八道。
可是,许小年忘了个东西就是市场失效。
这个时候就需要金融数学进行补充。
金融数学的一个假设就是市场有规律,市场在重复,阳光底下没有新鲜事。这个假设是尚未被证明的假设,也永远证明不了的假设。
市场里有规律,但没有简单的规律。也没有一成不变的规律。所谓市场里唯一不变的规律就是变化。
金融数学的桎梏在于使用各种历史数据来探究未来,却忽略了变化这个因子,过于机械。
高盛摩根也用各种模型,但在08年,所有的神奇模型全部失效,因为市场不再机械重复。
所有的模型都有概率,无论是80% 90% 还是95%的胜率,总有犯错的时候。而一次致命的错误就足以让你前功尽弃。
无论基本派还是技术派,如果真用模型在市场里想生存,那还要加一个维度:变化,辩证。
所谓:春夏秋冬,四时之序。天地合而万物生,自然动而变化起。日月盈昃,辰宿列张,成先后之序;风起云涌,星移斗转,皆变化之流。 不审其情,不辨其理,而入其中,不能应也,引妄变之变,乃为下策;不变以变,其为中策;惟度情察势,晓而顺变者,始谋之大也。
不搞预测,“大师”们去哪里招收学员,分析员去哪里拿工资,技术分析书籍卖给谁,知乎点击率哪里来?
预测这行饭特别好吃,真得,卖分析结果比全身心以交易为生容易多了,因为市场行情只有两种——涨、跌,所以你搞预测,总有50%的准确率,蒙中了大声宣扬,蒙错了一声不吭,只要你不要脸,你就会是大师!
当然是,把别人绕晕,然后混口饭吃了。。。
别问,问就几何布朗运动
凡是有助于降低对于未来不确定性判断的行为,都是预测。
凡是不指定置信区间的度量都是无意义的度量,同样,凡是不给出置信区间的预测也都是无意义的预测。
预测实际上在于给出未来的联合概率分布,而不是指明未来“必然发生”某个具体的事件,也不可能做出什么必然发生的预测(除非你选择的是必然事件)。
虽然后来的真实世界只会发生其中一个确切的事件——比如发生了A就不可能发生了BCDEF——但是在事前,我们只能通过指明ABCDEF事件发生的概率的方式来预测未来。
似乎被@传统寿司 给禁评了. 真无聊.
人家在讨论能不能预测股价,他非要说“如果有足够的信息”“有足够好的模型”就能预测,那你有足够的信息和足够好的模型么?没有啊!那还预测个p。
就像一个人说“给我足够多的钱 我能买下地球” 那你有足够多的钱么?没有啊?这不就是一句空气么.
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说预测利率股价波动率的都是扯淡。
你预测一下一周后上证指数的点位试试,不都是胡扯呢么,所有的股评家,分析师,都是胡扯呢。所以才有了6000点才起步,1万点不算高的种种言论。
我觉得金融数学,或者说量化投资,预测不了单个股票或者指数的详细情况,但是可以通过统计的方法,预测出一批股票大概率好于另外一批股票,用数量抹平预测的误差波动,然后用多空组合来获得两者价差之间的利润,这也就是统计套利的做法。
我认为,这种组合对组合的价差的可预测性要远远高于大盘指数涨跌和个股涨跌,多研究一下这种的比较好。

至于那些拿了一条数据序列就想上garch之类的工具预测下一期的同学,可以洗洗睡了,我不认为你能做出什么能用的东西来。
至于为什么会有人热衷于做各种预测类的研究,原因也很简单,你硕士博士不要毕业么?你不评职称么?不研究点看着高大上的东西,你怎么毕业。
舒尔兹&默顿的LTCM倒闭多年,亏的裤子都没了
西蒙斯的文艺复兴却依旧健在,本人还是富得流油
思考了一下可能说明了2个事实
1)哪怕在金融数学上,数学家也比金融学家这种2道贩子强
2)雷锋早死了,发表出来教人的东西都不赚钱,真正成功的技术都藏起来供自己发财
控制误差啊,或者说更加精准地预测。

这相当于题主在陈述:

模型A: 利率、股价、波动率是不可以预测的。(基于对题主话的引用:预测利率,预测股价,预测波动率等等,然而这些东西客观来说是没有规律或者无法预测的

以利率为例,比如,现在金融数学有一个模型告诉你:
模型B:利率可以分解为:叉叉叉1 加上 叉叉叉2 加上 误差项。误差项平时很小,比如,单位1,不会对模型的结果有太大影响,但是可能在一些时刻很大,有较大的影响。

好了,假设题主要出门做生意了,你会控制成本,比如,你要做一个和利率相关的生意,然后,你不得不去预测它对吗??所以模型A和模型B会选哪一个呢??

或者换一种举例,《金融怪杰》这本书,一开始,交易员都是巴菲特类型或者动量交易者这种类型,但是书写到后来,交易员都是依靠很高级的模型了,因为后来的模型能够把以前觉得是误差项的一部分分解为一个已知项和一个新的误差项(这个新的误差项在平时可能都比旧的误差项小)。

再比如,大萧条,它的定义就是,不知道为什么,就萧条了。然后,后人就会用到前人的数据,去写模型和总结一些可以被控制的一些项,相当于以前有一个模型,去拟合经济,如果拟合差距太大,比如差距为100,就算大萧条,相当于是模型的误差项没有被控制好,导致误差太大。后面的模型把误差做得更好,导致以前那样子的一模一样的大萧条不会再发生了,但是。。。可能会发生更加复杂、更加巨大的大萧条。。。看下美联储,是不是感觉比以前更加强了呢??再比如海龟交易法则里面的交易模式,以前都是很有效的,相当于它的模型的误差项不会对它的资金造成很大的冲击,但是1987股灾的时候,当天他就亏损了一半??从此崩盘。现在如果再拿着海龟交易法则,到美股,那是绝对没有机会的。

好了,写清楚了吗??
说市场不可预测的,大多因为这些人不但算不对,也基本不会算,更不肯费脑子钻研。吃不到葡萄的人,自然说葡萄酸了。在充满不确定性的市场中,寻找确定性最大的时机进行操作,是投机者和投资者共同的追求。
其实本王的终极能力是,夜观天象。
(图是我自己做的,加了马赛克)

这个世界上不存在无法预测的东西。你预测不了,因为你的信息不够多。
以后随着获得的信息越来越全面,模型进一步升级,预测还是会更加准确的。
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