兆亿赌注

Trillion Dollar Bet兆亿赌注 剧情概要：

一百多年来，经济学家一直梦想着一种降低股票市场风险的方法。两位诺贝尔经济学奖得主找到了一个公式，它似乎确实做到了这一点——只是因为一场席卷市场的动荡危机，让他们的新对冲基金几乎破产。

1973年，三位杰出的经济学家Fischer Black、Myron Scholes和Robert Merton发现了一个数学圣杯，彻底改变了现代金融。他们向世界释放的优雅公式是稀疏且看似简单的，但它导致了价值数万亿美元的产业的产生。他们的大胆想法为斯科尔斯和默顿赢得了诺贝尔奖（布莱克在获奖前去世）并吸引了华尔街的精英。

1993年，斯科尔斯和默顿与所罗门兄弟的传奇债券交易员约翰梅里韦瑟联手。他们与其他13位合伙人一起推出了一个新的对冲基金Long Term Capital Management，该基金承诺使用数学模型为投资者赚取巨额资金。他们的赚钱机器获得了惊人的利润，直到他们的理论与现实发生冲突，导致公司失控。这场危机有可能将世界各地的市场推向崩溃的边缘。

该计划试图概述Long Term Capital Management的历史和投资策略，这是一家始于90年代中期并最终于1999年关闭的投资公司和对冲基金。该计划既有趣又信息丰富，因为它不仅教育观众了解量化金融和期权交易背后的一些历史，但它也说明了当前对金融数学建模的态度。量化金融仍然是机构投资的重要组成部分，但仍有一些交易者认为它被过度使用，“火箭科学家”或“量化”与“直觉”交易者之间存在一定的敌意。只最低限度地依赖数学。这种紧张关系的有趣之处在于，没有人真正进行过一项研究，以阐明哪种方法在为个人投资者或金融机构赚钱方面更为理想。这样的研究会很有趣，并且会提供有关交易策略的宝贵信息。

观众将了解到寻找风险数学公式的尝试，经过几十年的研究，Myron Scholes和Fisher Black最终得出了这个公式，并得到了Robert Merton的重要贡献。“布莱克-斯科尔斯方程”现在在金融工程中无处不在，正如该程序所提到的，每天在交易场中被使用数百万次来估计期权的价格。这部分节目其实很有趣，因为它讨论了量化金融的历史渊源，其中之一就是Louis Bechalier的论文。他的论文题为“投机理论”，被描述为第一个完整的股票市场波动数学模型，并讨论了使用期权来控制风险。

在这个程序中得出的许多结论都是可疑的。例如，不知道是什么因素真正导致了LTCM进入清算。也让观众认为，LTCM组织通过其庞大的定位，加剧了当时的金融风暴。节目中没有给出任何证据，许多嘉宾反映了对量化金融的一定偏见。例如，该节目的一位嘉宾，FINAT Brothers的Stan Jonas，指的是一群想要“管理他们的钱”的人。但是这些人是谁，有什么理由将这种罕见的能力归于他们？他们在投资方面的记录是什么？他们是否一直在赚钱，这种一致性是否可以被外部观察者验证？不幸的是，乔纳斯没有给出任何名字或例子，他的陈述确实在一定程度上反映了对金融数学建模的偏见。这种偏见本身并不一定是坏事，但真正有兴趣研究交易策略之间的功效差异的读者，即可能在利用复杂数学的那些和不利用复杂数学的那些之间，不会从乔纳斯的声明。

然后还有Leo Melamed，这位“直觉交易者”被叙述者描述为“精通商业”，是金融期货市场的创始人。梅拉梅德发表了一个有点古怪的声明，即“学术界的交易员很糟糕”，但他没有提供任何证据证明这是真的。他是否进行了一项历史研究，将一群学者和一群从事金融交易的“直觉交易者”和结果进行比较？不，他没有，他的声明反映了支持量化交易方法的人和那些“凭直觉”进行交易的人之间仍然存在紧张关系。

在节目中，迈伦·斯科尔斯表示，他们使用的模型是否加剧了当时的金融动荡，或者金融市场的不稳定性是否是所使用的数学模型存在缺陷的原因，这是一个悬而未决的问题。他的观点当然是正确的，直到今天还没有对LTCM崩溃的认真和客观的研究。究竟是什么原因造成的，如果类似的系列事件再次发生，未来应该采取什么样的行动？当然，目前所有主要金融机构仍在积极进行金融建模。使用蒙特卡罗技术的模拟建模是用于定价期权的更标准的方法之一。但是还有其他使用高度先进的人工智能的技术也正在部署。因此，量化金融领域是一个蓬勃发展的领域，尽管一些交易者表达了怀疑，但正如该计划的陈述所强化的那样。基于金融工程的交易是否总是优于基于更“直观”方法的交易还有待观察。毫无疑问，21世纪金融市场的行为将与之前观察到的完全不同。由于所用金融工具的性质和用于研究它们的特定模型，会出现这种行为。基于金融工程的交易是否总是优于基于更“直观”方法的交易还有待观察。毫无疑问，21世纪金融市场的行为将与之前观察到的完全不同。由于所用金融工具的性质和用于研究它们的特定模型，会出现这种行为。基于金融工程的交易是否总是优于基于更“直观”方法的交易还有待观察。毫无疑问，21世纪金融市场的行为将与之前观察到的完全不同。由于所用金融工具的性质和用于研究它们的特定模型，会出现这种行为。