# Джеймс Уэзеролл о влиянии физики на финансы: «Математические модели не виноваты в кризисах» Источник: https://www.youtube.com/watch?v=5jKaG6xhoV8 Канал: Perimeter Institute Опубликовано: 02.02.2017 --- ## Математика хаоса: Как физики покорили Уолл-стрит [[JUMP:0:00]] Физики и математики играют ключевую роль в формировании современного финансового ландшафта, внедрив сложные модели анализа рынков. Джеймс Уэзеролл, профессор логики и философии науки в Калифорнийском университете в Ирвайне, в своей лекции в Perimeter Institute рассматривает эволюцию этих идей, их реальный вклад в экономику и философские вопросы использования математического моделирования в условиях неопределенности. ### 🎲 Парадокс «монтяхолла» и уроки вероятности [[JUMP:3:12]] Дискуссию Уэзеролл начал с классической вероятностной задачи, основанной на телешоу «Давай договоримся» (Let's Make a Deal). Участнику предлагают три двери: за одной — машина, за двумя другими — козы. После выбора участника ведущий Монти Холл, знающий, где находится машина, открывает одну из оставшихся дверей с козой и предлагает участнику сменить выбор. * Математический факт: смена выбора увеличивает вероятность выигрыша с 1/3 до 2/3. * Реакция общества: когда Мэрилин вос Савант (обладательница одного из самых высоких IQ в мире) в своей колонке дала верный совет всегда менять дверь, тысячи читателей, включая профессиональных математиков и физиков, обрушились на нее с критикой, утверждая, что шансы равны 50/50. По мнению лектора, этот пример наглядно иллюстрирует, что человеческая интуиция — плохой советчик в вопросах вероятности, и поэтому нам необходимы математические инструменты для анализа сложных ситуаций,. ### ☢️ От Манхэттенского проекта к финансовым моделям [[JUMP:13:57]] Исторический поворот в применении физики к финансам начался во время Второй мировой войны. Опыт создания атомной бомбы в рамках Манхэттенского проекта кардинально изменил культуру американской науки. * Метод DuPont: для коммерциализации нейлона компания применила стратегию взаимодействия всех уровней специалистов одновременно, что позволило в рекордно короткие сроки превратить лабораторные наработки в массовый продукт. * Миграция талантов: после войны правительство США активно финансировало фундаментальную науку, но после сокращения бюджета на космическую программу в конце 1960-х годов возникла целая плеяда высококвалифицированных физиков, оставшихся без работы. Многие из них направили свои знания в сферу финансов, став первыми «квантами» (количественными аналитиками). Осборн, один из таких ученых, в 1959 году опубликовал работу «Броуновское движение на фондовом рынке». Он применил методы статистической физики, которыми Эйнштейн описывал движение пыльцы в воде, к анализу колебаний цен акций, предположив, что они также подвержены случайным внешним воздействиям. ### 🃏 Эд Торп и стратегия «Блэкджека» [[JUMP:31:13]] Эд Торп, физик, ставший легендарным инвестором, начал свой путь с попыток обыграть казино. Он разработал математическую стратегию подсчета карт в блэкджеке, которая доказала: при наличии определенных условий в игре можно получить статистическое преимущество. * Ключевое открытие: Торп понял, что вероятность выигрыша меняется в зависимости от состава колоды, если карты не возвращаются в нее после каждой сдачи. * Применение в финансах: в 1969 году Торп вместе с Джеком Риганом основал Princeton Newport Partners — один из первых в современном понимании количественных хедж-фондов, который в течение 20 лет приносил в среднем 20% годовой прибыли. ### 📉 Рыночные крахи как физические феномены [[JUMP:50:39]] Уэзеролл подчеркивает, что современные исследования (например, работы Дидье Сорнетта) предлагают рассматривать финансовые обвалы не как результат «вины» конкретных трейдеров или алгоритмов, а как примеры критических явлений. * Аналогия с лавиной: как снег на склоне постепенно накапливается до состояния, когда малейшее воздействие вызывает сход лавины, так и рынки проходят стадии «приготовления» к краху. * Критика регуляторов: по мнению Уэзеролла, попытки SEC и CFTC найти «виновного» в событиях вроде «Flash Crash» мая 2010 года часто упускают системный характер проблемы. ### 💡 Заключение: роль моделей и их риски [[JUMP:59:12]] Основная философская мысль лекции заключается в том, что модели — это лишь инструменты. Проблема модели Long-Term Capital Management (LTCM) в 1998 году заключалась не в «ошибке математики», а в чрезмерном кредитном плече (leverage) и игнорировании границ применимости используемых допущений в моменты экстремальной рыночной волатильности. По словам Уэзеролла, математические методы необходимы для понимания широкомасштабных статистических процессов, но пользователи должны отчетливо осознавать, какие именно допущения заложены в модель и в каких ситуациях эти предпосылки перестают работать.