金融市场随机投资的微观和宏观效益

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英文标题：
《Micro and Macro Benefits of Random Investments in Financial Markets》
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作者：
Alessio Emanuele Biondo, Alessandro Pluchino, Andrea Rapisarda
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最新提交年份：
2014
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英文摘要：
  In this paper, making use of recent statistical physics techniques and models, we address the specific role of randomness in financial markets, both at the micro and the macro level. In particular, we review some recent results obtained about the effectiveness of random strategies of investment, compared with some of the most used trading strategies for forecasting the behavior of real financial indexes. We also push forward our analysis by means of a Self-Organized Criticality model, able to simulate financial avalanches in trading communities with different network topologies, where a Pareto-like power law behavior of wealth spontaneously emerges. In this context, we present new findings and suggestions for policies based on the effects that random strategies can have in terms of reduction of dangerous financial extreme events, i.e. bubbles and crashes.
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中文摘要：
本文利用最新的统计物理技术和模型，从微观和宏观两个层面探讨了随机性在金融市场中的具体作用。特别是，我们回顾了一些最近获得的关于随机投资策略有效性的结果，并与一些最常用的预测真实金融指数行为的交易策略进行了比较。我们还通过自组织临界模型推进我们的分析，该模型能够模拟具有不同网络拓扑的交易社区中的金融雪崩，其中自发出现了类似帕累托的财富幂律行为。在此背景下，我们根据随机策略在减少危险金融极端事件（即泡沫和崩溃）方面可能产生的影响，提出了新的发现和政策建议。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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一级分类：Physics        物理学
二级分类：Physics and Society        物理学与社会
分类描述：Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体（人类或其他）的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统（如能源网、运输网络）的物理和工程。
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PDF下载：
--> Micro_and_Macro_Benefits_of_Random_Investments_in_Financial_Markets.pdf (3.68 MB)

2022-5-6 06:06:47 上传

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关键词：微观和宏观 金融市场 Quantitative Applications QUANTITATIV

经济学、金融市场和社会科学只是几个例子[1-9]。另一方面，自然科学和物理学可以为深入分析和更多分析结果提供有用的工具，这一观点在经济学文献中并不新鲜，正如马歇尔在1885年回忆的那样：生物学的推测终于向前迈出了一大步：它的发现像物理学在早年所做的那样吸引了所有人的注意。因此，当时的道德和历史科学改变了基调，经济学也参与了这场运动。[10].总体宏观经济情景及其在代理人和机构之间的复杂互动，已经从多个角度进行了研究和描述。特别是，作为一个方法学问题，最具挑战性的问题之一是，是否将聚合系统视为单个个体的简单总和（其奇异属性的集体相互作用将代表它们的某种平均值），或视为具有自身属性、同步、放牧和不对称易变聚合行为的新兴有机体，定性特征与个体行为的简单总和非常不同。这种意识质疑预测经济学变量未来价值的可能性，尤其是在金融市场。经济系统受到当前和过去预期的影响：许多反馈影响的系统运行，代理人的预期自我满足，并决定未来的动态。这激发了人们对信念形成机制的极大关注：西蒙[11]强调，代理人的决策是基于有限的知识*通讯作者。

电子邮件：安德里亚。rapisarda@ct.infn.unict.itISSN：0010-7514打印/ISSN 1366-5812联机 2014 Taylor&FrancisDOI:10.1080/0010751YYxxxxxxxxhttp://www.informaworld.comOctober2018年2月6日2:19当代物理学论文CP-最终2 Taylor&Francis和I.T.Consultanta，因此他们必须支付高昂的信息购买成本。这创造了一个有限理性的决策框架。与这种观点相反，对完全理性代理人的定义意味着，代理人的行为可以在假定其完全理性的情况下进行描述，因为市场清算机制会立即赶走非理性代理人[12]。这里出现的是一种二分法，这种二分法深深植根于经济学文献中广为人知的认识论争论之中，即方法论个人主义和总体分析之间的争论，即宏观经济学的微观基础问题。从这个角度来看，多学科方法可能会大有帮助：采用统计物理学的强大技术，以及在研究社会经济现象时使用基于主体的模型和模拟，可能会产生创新和稳健的结果。在本文中，我们遵循这条研究路线，从与物理现象的有用类比中获得灵感，其中噪声起着重要作用。实际上，噪声和随机性对物理学家来说非常熟悉。在实验中，人们通常试图避免两者的影响，因为它们会扰乱正在调查的现象，掩盖正在审查的法律。

然而，众所周知，它们通常，尤其是在数量有限的情况下，可以发挥重要的建设性作用，物理学家已经意识到这一点很长时间了。第二次世界大战期间，乌拉姆、冯·诺依曼和大都会[13]在洛斯阿拉莫斯为“曼哈顿项目”工作时，引入了使用随机数快速高效地计算复杂积分或模拟复杂探测器的行为（所谓的蒙特卡罗算法）。从那时起，它被定义为实验和理论物理的基本工具，如今它本身就是一个科学主题[14]。在80年代，研究气候动力学时，几位作者发现了一种非常有趣的现象，称为“随机共振”，其中随机波动起着重要作用[15,16]。他们意识到，随机噪声可以放大微弱的周期强迫，产生一种共振，能够解释观测到的稳定周期性气候振荡。这一机制已被证明是非常普遍的，并在经典和量子水平上在各种物理系统中发现了许多成功的应用（参见参考文献[17]）。但物理现象并不是唯一能从噪声和随机性中受益的现象：事实上，人们认为，许多基本成分或环境的随机作用产生的噪声，对活细胞、神经元和许多其他生物系统的复杂动力学也有很大影响[18–21]。那么，许多其他动力系统，包括社会经济组织，很可能也会有类似的情况。近年来，许多物理学家已经开始研究物理领域之外的几种现象的复杂动力学。

在这方面，新的学科，即经济物理学[1-5]和社会物理学[6-9]已经发展，推动了从物理学到社会经济分析的更先进的分析和统计工具的可用性。沿着这条研究路线，随机噪声的作用，更具体地说，随机策略在一些社会经济应用中的作用，已被调查，以试图了解其最终的积极和建设性特征。例如，有人研究了随机晋升策略如何有助于应对所谓的彼得·普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯普林斯。其他小组也成功地探索了类似随机策略在少数派和帕龙多游戏中的成功[26]。在这方面，研究金融市场中随机策略的作用似乎特别有意义。2001年，英国心理学家R.怀斯曼（R.Wiseman）在一个著名的实验中探索了随机投资的潜力，在一年动荡的市场行为中，一个五岁的孩子与伦敦证券交易所（London Stock Exchange）的股票随机玩耍，设法比金融商人和占星家更好地控制损失[27]。在其他研究中，通过使用镖靶或猴子也获得了类似的结果[28,29]。

受这些发现的启发，在过去几年中，我们开始从个人角度[30,31]和2018年10月6日2:19《当代物理学》论文CP-从集体角度[32]详细研究随机交易在标准技术策略方面的效率，利用统计分析和基于代理的模拟。在本文中，我们将回顾这些结果，并提出新的有趣和原创的发现。论文的结构如下。在第2节中，我们简要概述了经济学中的微观和宏观方法，并参考了与有效市场假说相关的完全知情理性主体的个人主义方法和与凯恩斯主义传统相关的集体方法的总体观点之间的辩论。第3节回顾了关于随机策略对技术分析有效性的微观层面调查结果，而第4节将分析扩展到宏观层面，并探讨了随机性在引发金融危机中的作用，表现为在临界状态下自我组织的社会系统中的雪崩。特别是，我们考虑具有不同网络拓扑的大型交易社区，并研究所采用的交易策略如何影响信息传播和投资者的个人财富。最后，关于稳定金融市场可能的便利政策的一些建议将在第5节中阐述，并附上结论性意见。2.微观和宏观方法在经济学中，关于经济危机的预测能力的争论常常引起对经济学家为科学做出贡献的能力的质疑。预测需要自然规律，在自然规律的意义上，这些规律可以在受控条件下及时得到明确的检验。

经济体系无法与这一框架相对应，因为它们依赖于人们，他们的选择和行为基于个人的观点、品味、态度，可能是情绪，这些都是不必要的，即使在相同的环境中也是如此。我们认为，那些将代理人视为一组复制品，并从对单个个体有效的确定性定律的简单性出发，对宏观经济问题进行分析的方法，存在若干描述限制。在微观经济环境中，完美理性作为每个代理利益最大化的表达，是令人满意的，因为每个人都可能有任何目标，并可能试图实现它；相反，从宏观经济（总体）的角度来看，社会的构成成为一种新的身份，不能用同一套工具成功描述。边际方法侧重于个体分析，并为经济行为建立了个体基础。这是新古典主义学派的核心要素，所谓的新古典主义学派是为了将其定性为经济思想之父史密斯、里卡多、马尔萨斯的后代，他们的哲学研究总是涉及社会制度背景[33–35]。马歇尔、埃奇沃思、杰文斯、瓦尔拉斯、博姆·巴沃克、门格尔、费舍尔和帕累托（仅举几例）等经济学家在他们的贡献[36–43]中构建了微观经济框架，该框架是参与市场的理性个体代理人的特征。随着凯恩斯主义革命[44]，集体行为首次扮演了一个完全受欢迎的角色，在影响整个经济动态方面具有明确的相关性。一方面，这种方法放弃了准确描述一个特工将多比指的是她假定的无误理性的机会。

另一方面，它着眼于社会互动机制，以某种方式与马克思主义的社会阶层相联系，目前还不是在对立的意义上，而是（现在）从不同社会群体的角度来看，具有不同的角色和目标（如企业家和工人）。即使不参与宏观经济分析微观或宏观基础的哲学辩论，人们仍然可以理解这两种方法在方法上的差异。关键的一点是，与微观经济观点不同，宏观经济观点揭示了一些新出现的定性现象的存在，这些现象不可避免地由个体之间的相互作用产生，而个体与微观经济观点的一致性是不被认可的。这种方法论问题影响了每个市场参与者对变量未来价值的预期，因此意味着一种反馈机制，该机制反过来又在市场上运行。特别是对于金融市场而言，2018年10月6日2:19当代物理学论文CP-最终4 Taylor&Francis and I.T.Consultants的微观经济学观点是正确的。单一投资者确实与总体市场行为不同，总体市场行为不响应任何个人动机，不考虑任何不确定推断未来演变的可能性。综上所述，经济文献中存在两种预期参考模型，即适应性预期模型和理性预期模型。前者是建立在某种程度上加权平均过去的价值和观测误差可能会导致重复错误的预测。相反，后者假设所有代理人完全了解所有可用信息和描述经济的模型，因此不可能出现系统性错误。

这些方法已在Arrow and Nerlove[45]、Friedman[12,46]、Phelps[47]和Cagan[48]（适用于适应性预期）以及Muth[49]、Lucas[50]和Sargent Wallace[51]（适用于理性预期）中引入。最近的诺贝尔奖得主法玛[52]将金融效率定义为完全套利的存在：作者根据信息集的完整程度提出了三种形式的市场效率，即“弱”、“半强”和“强”。然后，效率意味着存在未开发利润的机会，交易员会立即尝试利用这些机会。詹森[53]和马尔基尔[54]等其他作者也将可用信息的效率与资产价格的确定联系起来。然后，金融市场参与者不断寻求扩大他们的信息集，以选择最佳策略，这会导致极端多变和高波动性。所谓的有效市场假说（其主要理论背景是理性预期理论）描述了完全竞争的市场和完全理性的代理人的情况，他们拥有所有可用信息，选择最佳策略（因为否则，竞争清算机制会将他们赶出市场）。然而，有证据表明，这种对完全有效的完美套利机制的解释，没有系统性的预测错误，不足以分析金融市场：Cutler等人[55]、Engle[56]、Mandelbrot[57,58]、Lux[59]和Mantegna and Stanley[1]，仅举一些例子。原因很直观：信息对每个人都可用的假设是不真实的。即使在半强或弱版本中，它也不是真实的。

在金融文献领域引入了许多异构代理模型，以描述不同类型的交易员在truemarkets中发生的情况，每个人都有不同的期望，通过他们行为的后果相互影响（一些例子包括：布洛克[60,61]、布洛克和霍姆斯[62]、基亚雷拉[63]、基亚雷拉和他[64]、德高威等人[65]、弗兰克尔和弗罗特[66]、勒克斯[67]、王[68]和塞曼[69]）。这种方法，即“自适应信念系统”，试图将非线性和噪声应用于金融市场模型，以表示市场的高度复杂行为。在这方面，它支持一种基于统计物理技术和经济分析的跨学科方法，正如我们将在下文中展示的那样，这种方法可以带来重大进步。3.微观层面随机投资的可行性在本节中，我们从单个交易者（微观层面）的角度探讨随机投资的有效性，将许多相互影响交易者（宏观层面）的突发集体行为的分析留待下一节。因此，我们在这里只考虑三个非交互代理Ai（i=1、2、3），它们通过采用不同的交易策略，在很长一段时间内每天在两个股票市场进行投资。我们的模拟将告诉我们哪种策略更适合长期和短期的情况。3.1. 有关股票市场的详细信息我们涉及两个重要的金融市场：一个是欧洲市场，即意大利国家证券交易所，另一个是美国股票市场。特别是，我们考虑以下两个财务指标：2018年10月6日2:19当代物理学论文CP-Final当代物理学5图1。顶部面板：富时MIB全股票指数（从1997年12月31日至2012年6月29日，总计T=3684天）和相应的回报系列。