对冲之王:华尔街量化投资传奇

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引言     对冲之王，西蒙斯之谜   

这个世界上*出色的资金管理者并不是沃伦·巴菲特。当然，也不是乔治·索罗斯或比尔·格罗斯。这个世界上*出色的资金管理者可能是一个你从未听说过的人——除非你也是一位物理学家。

西蒙斯、文艺复兴科技公司与大奖章基金
世界上*早的期权合约
黑色星期一
一切就是一个谜

01 一个复杂的机会游戏   

我们可以把市场理解为一个超级大赌场。当然，今天我们认为这个比喻已经稀松平常，而这正是来源于巴施里耶的伟大思想，他领先他所处的时代太多了，他的理论呈现了如何用数理模型诠释金融市场的做法。

到底谁是巴施里耶
运用数学赌博的人
市场是一个超级大赌场
随机游走模型的诞生 
有效市场理论的雏形
让经济学成为科学
期权定价模型
被遗忘的先驱

02 逆流而上的三文鱼   

奥斯本采用不同的时间维度，研究三文鱼逆流而上的过程，他突然想到金融市场就是另一个兼具两种波动的系统。奥斯本**次提出可以研发一个交易程序，这个程序可以写进电脑里，从而实现自我运行。而将奥斯本的这一想法和其他类似的想法引入现实世界的交易中，并加以验证，还需要等上几十年的时间。

尼龙发明的启示
物理学理论与实际应用的壁垒被清除
奥斯本的理论模型
价格的相对变化才是关键
奥斯本与爱因斯坦的大论战
三文鱼迁徙与市场波动
“未受救济的混乱”
交易：1/8 美元的位置下单
03 从海岸线悖论到大宗棉花价格   
曼德博异常执着地找出巴施里耶 -  奥斯本模型中的缺陷，并开发出研究问题所必需用到的数学方法。完善每个细节是一个长远的过程——实际上，对数学模型的不断改进是一个永不停歇的动态过程——不过，不可否认的是，曼德博向前迈出了至关重要的一步。大宗棉花的价格更像是喝醉的行刑队员，而不是坎昆的醉汉。曼德博觉得这实在是太有趣了。

分形——曼德博的洞见
海岸线悖论
狂放随机
非凡的几何直觉
棉花市场，莱维稳定分布的证据
华尔街的抉择
04 打败庄家   
今天，这一策略被称为德尔塔对冲，而且它还衍生出其他的各种策略，包括其他的“可转换”证券。通过运用这些策略，索普就有能力实现每年持续盈利20%，并一直延续了大概45年的时间。

用物理学和数学获利
天赋异禀的索普
香农与信息论的成功
一个为21点而生的完美策略
玩转拉斯维加斯
信息就是金钱
轮盘赌双人计划
进军股票市场
卖空与德尔塔对冲
戏剧性的失败
05 物理学袭击华尔街   
布莱克的方法是寻找一个由股票和期权组成的无风险投资组合，然后用资本资产定价模型来论证这个投资组合可以获得无风险收益。如今，布莱克这种用股票和期权创建一个无风险资产的策略被称为动态套期保值策略。布莱克所做的是创立了投资银行学的一门重要的分支学科——量化金融学，这门学科有着深厚的物理学基础。由此，布莱克在华尔街的金融土壤中播撒下了物理学的种子。

不断转系的奇葩
布莱克与资本资产定价模型
硕果累累的丰收
布莱克 -  斯科尔斯公式
一般均衡理论是“夹心饼干”？
物理学的“过山车”
隐藏的“波动率微笑”
06 从精灵公司到预测公司   
如何运用正确的统计测量方式来确定真实的预测模式，如何检测反映市场行为模式的数据，以及*终如找到模型在什么时候无法发挥预测的功能，是法默和帕卡德思考的问题。法默和帕卡德对肥尾分布和狂放随机分布的统计特征感到得心应手，而这两种分布特征正好是物理学中的复杂系统和金融市场的复杂系统的重要特征。

探险部落
蝴蝶效应
善良的精灵
从轮盘赌到混沌理论
国际金融其实是一个复杂系统
预测公司
统计套利与黑盒子模型
神秘的高科技公司
*聪明的投资者
07 不是黑天鹅，而是龙王   
索内特并不认为所有的黑天鹅都是龙王伪装的，或者说，并不是所有的市场崩盘都是可以预测到的。不过，他认为，很多事情看上去像黑天鹅，但它们确实释放出了很多警告性信息。在很多情况下，这些警告信息以对数周期特征展示出来，我们可以从数据中发现这些特征。这些特征只有当系统处于很特殊的状态时才会出现，而这些状态就是巨大的灾难降临的暗示。

爆炸，破裂与罢工！
赢得圣杯
市场崩盘
临界现象
连续精明的市场预测
龙王不是黑天鹅

08 新曼哈顿计划   
斯莫林和温斯坦的计划很简单：可以将过去金融学与经济学之间不同方法的区别搁置一边。他们呼吁经济学家和物理学以及其他学科领域的研究人员，在更大规模上开展全新的合作。他们说，这可能是经济学领域的“曼哈顿计划”。

钱的价值到底是多少？
路径独立与路径依赖
破解指数难题
曼哈顿计划的启示
结语 *大的风险不是来自物理学，而是我们的停滞不前

文艺复兴科技公司的成员没有忘记：要用物理学家的态度思考问题，要懂得质疑模型的假设，不停寻找数理模型有何缺漏之处。金融学领域的模型可以被看成是实现某些目标的工具，同时，这些工具只有在反复构建模型的过程中才会有意义，并且它们应该能够指明，在什么时候模型会失败，为什么会失败以及是如何失败的——这样的话，新一代模型才会在旧模型不能解决的问题上变得更加强大。
模型，近似性思考的基础工具
金融模型，螺旋式上升的代表
批评之声     

译者后记