《对冲之王》是一部揭示金融市场黑暗面的纪实作品。作者以对冲基金经理的视角，揭露了对冲基金内幕交易、操纵股市等不为人知的内幕。书中还深入分析了对冲基金的运作模式和风险控制策略，让读者对金融市场有了更深入的了解和认识。
《对冲之王》读后感(篇一)
作者通过讲述量化投资发展的历史故事，试图梳理量化投资的发展脉络。作者的主要观点一是金融领域的很多发展都是通过物理数学领域研究方法的应用而发展的；二是数学模型是对真实世界近似性描述，都有相应的前提假设条件，要注意失效情况；三是数学模型只是工具，不是经济危机的罪魁祸首，要更好地利用它来服务于经济。本书对量化投资历史的讲述故事性强，适合普通人入门了解量化投资知识。不足之处在于具体应用讲述不够深入，多为理念性内容。应用点：1.思考研究问题时要善于借鉴其它学科尤其是物理数学的研究方法。2.金融投资可以近似的用数学模型来描述预测，在做投资时要有自己的一套交易系统。3.要高度重视数学模型假设条件的适用性，审慎研究跟踪其失效条件。
《对冲之王》读后感(篇二)
本书以叙事的方式,讲述了华尔街的一些兴衰风云,其中讲述很多具有里程碑意义的任务和事件,也提到很多不错的书,对于向从事金融或经济方向的人来说具有很与指引.感触比较深的有四个方面:
一是物理学家对华尔街巨大的影响力,一般人会觉得物理学与经济学的距离还是蛮远的,但看到很多物理学家提出的模型比搞金融还厉害,看来科学还是具有相通性.
二是对数周期模型:破裂是一点点的由小事件发展而来的,它所遵循的是一种很特殊且呈加速状态的模式;这个对于生活中的其他事情也有很好的指导意义,比如公司破产,家庭分裂,国家暴乱,战争爆发等等.
三是香农的信息论:传输信号所负载的信心量,聪目某种程度上讲,与信息接收者解码信号的难易程度有关.同时信息就是金钱.
四是完美的经济学模型,正如作者结尾中所写,完美的模型应该包含行为经济学(人性所导致的的羊群效应等)和理想模型(即理性人假设).
《对冲之王》读后感(篇三)
//2015-11-22 22:13
<对冲之王 - 华尔街量化投资传奇> 读后感
首先我要吐槽一下这个名字，完全和我想的故事不一样，我还以为会介绍某些牛逼的对冲基金的思想算法和故事，结果讲的是数学和物理学关于经济预测的起源发展和经过。
后来仔细把书倒过来一看封皮印的字: The Physics of Wall Street - A Brief History of Predicting the Unpredictable 。 原来如此，是翻译的人哗众取宠起的新名字。
难道是怕真名字没人买吗？估计销量至少少三分之二。
读完这本书，给我印象最深的两点：
1.前沿科研属于前无古人的事业，有时自己也不知道是在最前沿，更别说同时代人的理解和支持，所以真的要冒着很大的阻力和拥有自己的信心去前进。无论是当代的什么著名人物来阻扰你，都要坚持住自己的观点和执着，去努力顶着狂风暴雨向前走，可能大部分时间是孤零零的探索，而研究的价值，也许只有在几十年几百年后才会有人发现和理解。超越一个时代实在是一个太过痛苦和孤独的事情。
2.以前我一直以为那些历史的牛人都在幸福美满无忧无虑的环境中做出卓越的贡献让人类进步，而随着我对物理学数学的历史故事了解的越多，越发现他们大部分也是在生活贫困，家庭不和谐，时代艰辛和战争中 去寻找到的真理。
这两点也许就够了。
//22:37
《对冲之王》读后感(篇四)
这本书早在去年去香港的时候就看到有中译本了，这次大陆的译本书名有些投机取巧，事实上这本书从原名就看得出来是讲物理学进军金融学的历程，讲量化投资的东西其实不多。
最近，我跟另一个博士合作的一项研究也是关于这种交叉学科的实证研究。我不得不承认，尽管这些“物理方法”提供了不同的视角，但其中的金融学意义仍然有待挖掘。
书中提到的索内特也是我最近关注的焦点，对于极端事件，龙王还是黑天鹅直接决定了我们是否可以预测这种极端事件。
书写的相当通俗，翻译也很流畅，各种专业名词也翻译的比较准确，所以对于试图了解金融物理学这一领域的人来说是本不错的入门书。
然而，一旦牵扯到物理学，没办法，民科这种东西就出来了。有时也真的是无法理解为什么这些民科如此大言不惭的声称自己推翻了相对论，重建了量子力学，证明了哥德巴赫猜想。
而现在物理学进军金融学后，我也发现民科的一些迹象，不管是一些论坛还是一些书籍上。
民科似乎非常喜欢所谓的非线性系统，比如混沌。
目前一个争论在于金融市场的收益率究竟是随机的还是混沌的，多数证据倾向于支持随机。
不过民科们倒是对混沌颇有热衷，连混沌的基本概念都没搞清，就开始宣称，市场不是随机的，有效市场是错误的。
不管是混沌还是随机，要长时间预测未来都是不可能的。而混沌允许在很短的时间内比较准确的预测（这个时间可从最大李雅普诺夫指数的倒数得出），而随机则允许在无法预知未来的情况下，可以得到关于分布，期望和波动上的合理计算。
混沌理论只是告诉我们即便是有确定性的方程，长期预测也是不可能的。混沌也可称为“确定性的随机”。
混沌和随机的关键区别在于，随机系统认为这些不确定性是由外生因素造成的，而混沌系统则认为是内在因素造成的。
有些书籍的作者似乎根本就没搞懂什么是混沌，用混沌否定随机，甚至是将混沌作为技术分析的一个依据，都是胡扯。
另一个严重误用在于分形，比较典型的书就是《证券混沌操作法》，作者宣称什么分形分析，其实说白了就是技术分析，跟分形没有一毛钱关系。
另外长记忆也是容易被随意解释的。
即便市场存在显著的长记忆，也不代表你就可以很轻易的预测市场。长记忆更多的是说序列很容易发生异常扩散，完全超出你的预测范围。目前没有证据证明长记忆和技术分析有什么关系。
我想指出的是，这些理论本身都是非常严谨的，但被民科随机发挥之后，变成了什么跨时代的东西，变成了无往不利的利器，最搞笑的是，他们提出的策略依然是技术分析的层面，和这些物理学理论没有关系。
我当然不反对技术分析，不过我觉得技术分析没必要从这些理论找支点，你认真研究技术分析本身就可以了，搞那么多玄虚的概念并不会提升你的业绩。再说这些理论都需要编程实现，你如果不会编程计算，那么就算你懂对你也没什么用处。
关于概率论上，民科很喜欢抓住正态分布的缺陷不放。
然而任何一个从事了相关研究的人都知道，正态分布的确简单实用，在大多数时候都是比较接近真实情况的，正如书中所讲，只有在极端事件发生时，正态分布会低估其发生的概率。我们当然可以采用其他分布，或者用自助法模拟，但是这些方法换来的是更加复杂的数学和实现程序，对于理论推导来讲，正态分布还是有其价值的。再说，真正懂的人都知道怎么去修正这些缺陷。
另外，金融物理学的一些方法也是有问题的，比如之前在学术期刊上很流行的重标极差分析法（R/S）就是一个例子，这个方法无法区分短记忆和长记忆。
值得一提的是就连一些券商的研究报告也是有这种随便乱用概念的问题。我之前看过一份券商研究，使用赫斯特（Hurst）指数去预测市场的牛熊拐点。结果看上去非常惊人，准确率极高，但很可惜这是数据过度拟合、过度挖掘的结果。因为赫斯特指数本身是个标量，你根本不能从这个数值的大小上去判断市场的方向。
而且包括像最大李雅普诺夫指数等都存在了如何准确计算参数的问题，金融物理学本身还有相当多的问题没有解决。
更重要的，也是我开头讲的，这些方法很少提供金融学上的意义。比如我们如何计算资本成本，到头来还是回到资本资产定价模型或者一些多因子模型上去。物理学还没有为我们提供任何有参考价值的信息。
这也是金融物理学的最大问题，它主要集中于动力系统的层面，而对于金融学之中的许多核心问题却没有涉及。
当我们在看《对冲之王》这本书的时候，不要忘记，任何科学上的进步都不是随机误用概念就可以完成的。
我相信严谨的投资者是不会随意去当某种理论的代言人的，每一种理论都有自身的优点和不足，投资者应该从实用的角度去修正这些理论，而不是在意识形态上挥舞理论的旗帜。
最后我还是得重新将《漫步华尔街》中的一句话搬出来：统计上的显著关系并不代表你就可以获取超额收益。
对于投资者而言，知道一个东西是什么和怎么做是完全不同的。从研究的角度来看，这些统计当然是很好的工具，但是如何将统计结果转化为策略就是另一个层面的问题了。
最后一个问题，未来我们的市场是不是完全由这些量化方法统治呢？
对于像债券期权这些金融产品我的答案是可能会。但是股票就不用想了，由于股票本身没有到期日，你也不可能准确预测未来的现金流和资本成本，因而给股票准确估值是不可能的。（对于价值投资者而言，准确估值没有任何用处，一个保守性的估值外加一个安全边际才是值得研究的地方）。
由于股票的内在价值很难确定，这就使得这个市场依然会成为各种策略相互碰撞的战场。这也就决定了股市可以任由中国大妈任性挥金，理性与非理性不断博弈。
2015年的股市最令人心醉的一点在于，估值低的股票涨的没有估值高的股票多，但市场下跌起来，都是五十步笑百步。
《对冲之王》读后感(篇五)
转轮盘的赌桌坐着一位顶着平头、看起来还未满三十岁的瘦弱男子。他的眼睛直视前方，厚重黑框眼镜的脸孔不带有一丝情绪；身旁挤满兴高采烈下注的赌客，对他来说彷彿不存在一样。虽然不清楚他在想什么，不过看得出这位男士专心一志、心无旁鹜，随着时间一分一秒流逝，其他赌客不禁好奇，他是不是忘了要下注？
就在庄家要喊『下好离手』的关头，他终于把筹码押在看似随机的几个数字上：
第一轮是黑29、红25、黑10跟红27，下一轮是黑15、红34、黑22和红5。身旁的人都觉得他疯了。
无论如何，这个画面看起来就是十分诡异，特别是 --- 他还赢了不少钱！
这位男士的大名是索普 (Edward Thorp, 1932-)，史上操盘最成功的对冲基金经理人之一。不过在1961年6月的时候，他还只是才从研究所毕业没多久的小毛头，刚获聘为新墨西哥州立大学数学系的助理教授，专长是量子力学。
为什么索普觉的轮盘有利可图？
时间回到1955年春天，索普即将取得物理硕士学位，他和一群朋友在学校宿舍的餐厅，热烈讨论利用轮盘赌博来发财的可能。
可是，索普多数朋友并不看好利用转轮盘迅速致富的可能。理由是：
或许轮盘的设计有问题，会让某些数字开出的频率高过其他数字，但是拉斯维加斯大型赌场裡的轮盘，一定会精准到让你找不出可以用来赚钱的瑕疵，因此开出的数字会很接近随机产生的结果。
既然没有看穿规律性的秘技，想要赚钱可就没那么容易了。索普并不反对这段论述的前题，但是他认为朋友们的结论有问题。理由如下：
再怎么说，物理学家就是最擅长预测转轮盘结果的一群人。如果赌场轮盘真的製作的毫无瑕疵，用这样或那样的速度开始在轮盘上转动，那么光是凭高中物理，不就已经足够预测滚珠最后大概会停在哪一格了吗？
要预测赚轮盘的结果，甚至不必用到量子物理或是太空科学! 事实上，轮盘製做的越完美，反而越有帮助。
然而，索普在建製完轮盘的数学模型后，需要一系列的实验做验证，在当时大型赌场使用的专业轮盘要价1,000美元，等于索普当时10个月的生活费。对一位缺钱的研究生而言，这一是笔不可能进行的投资。
但危机就是转机，索普转向求助于当时学术声望如日中天的夏农(Shannon)。而索普的研究，也引起了夏农的高度兴趣。
夏农开创当时的新领域:资讯理论 (Information Theory)
所谓资讯，表示原本你对于某些事物不太确定的感觉会因此变得确信；能够取得资讯，就表示你对这个世界的瞭解又多了些。
把讯息中隐含的机率，跟资讯互相联结，就是量化资讯的关键步骤。换句话说，夏农藉由资讯与机率之间的关联性，发明了用数字表示讯息中资讯含量的做法。这可是建立资讯数学理论最重要的一步。
发表资讯理论让夏农瞬间爆红，至少在电子工程、数学跟物理学的世界裡，达到无人不晓的地位。
索普为了见夏农一面，除了轮盘，也研究当时最红的博弈游戏 -- 21点。那时为1953年，有一群军方研究人员，也在进行类似的研究。他们利用军方电脑算出各种牌型可能的机率，整合出他们认为"最佳"的策略。并把研究成果发表在 《美国统计学会期刊》上。
然而，"最佳"并不等于"赢钱"。军方认为的"最佳"策略，平均1,000美元一天玩下来，可望保有994美元，竟然还输6元。
索普看出美军研究的问题所在：他们把每一回合的赌局，都看成独立事件。也就是假设毎一回合都用一副新的扑克牌进行赌局，但事实不是如此。对赌场庄家来说，只要手上的扑克牌还够用，就会在下一回合开始之前，直接把剩下的牌重新洗过，紧接着玩下去。
索普认为，只要完成算牌的工作，玩21点击败庄家的机率就会比美军算出来的还要高，甚至变成正期望报酬的赌局。索普利用当时一款大量生产的电子计算机IBM704，算出只要用简单的算牌技巧改良美军研究出的最佳策略后，玩家真的会有赢钱的可能。
这样的研究成果，让夏农在看了索普关于21点的论文后，当下就认定索普确实是一号人物。他提供索普一些文章编排上的建议，并换成一个比较低调的标题，把《黑杰克的制胜策略》换成《21点的有利策略》 (A Favorable Strategy for Twenty-One)，然后就署名向《美国国家科学院研究彙刊》 (Proceedings of the National Academy of Science)推荐索普这篇论文。
这个学术期刊，只有美国国家科学院的院士，才有资格投稿或推荐。
博弈专家也是有失利的时候，但靠着数学还是会再起！
因为这一篇论文，索普在21点一战成名，同时也出版了在博弈界很有名的击败庄家(Beat the Dealer)一书。可以靠教人算牌的这本书为索普带来大量的版税，于是他决定进入全世界最大的赌场 -- 衍生性金融商品市场。在1962年，他投资的标的是白银期货。
索普开始投资后没多久后，白银价格忽然剧烈下跌，让索普现损6000美元。这是个灾难性的结果，这个金额已经超过1962年助理教授年薪的一半。
这让索普开始严肃看待金融市场。再怎么说，索普已经是一位世界知名的博弈数学家了，而且股市相较于赌场或是赛马场，也没多大差别：一样要根据对未来状况的部份资讯，决定投资标的，赌对了就能获得金钱报酬，甚至可以把股价看成"庄家"公告的赌局胜算。
索普心裡想：只要能够掌握部份专业相关资讯，进一步比较市场现有走势与未来真正走势之间的差异，就可以算出获利，从中谋利，一如玩21点一样。
把认股权证看成一种赌博
二十世纪中叶时，股票选择权这项演生性金融商品，在美国还不普及，认购权证因此成为最类似选择权交易的投资标的。
当时大部份的专家，把认股权证当做一种乐透彩卷：卖得很便宜，通常赚不了钱；不过如果该公司股价上涨了，而且凑巧超过认股权证设定的履约价格时，你就就可以大赚一笔。
可是，索普把认股权证看成一种赌博，赌的是该公司股价在一段时间内的表现。认股权证的定价，反映出市场对投资人赌赢机率的普遍看法；而投资人能否在认股权证变值钱时获得淨利，取决于一开始要花多少钱买入认股权证，那就代表认股权证反映的也是一种胜算的问题。
索普凭着研读过 《股票价格的随机性》论文集，以及本身对赌局的计算知识，很快的推导出一条用来判断认股权证到底值多少钱的方程式。
有趣的是，这些在当时一向被视为"很便宜"的认股权证，用索普的方程式计算，竟然还是"太贵了"。
如果索普这条方程式称不上前无古人，也算的上是价值连城了。此外，索普还有一张王牌。根据过去五年出入赌场的经验，索普知道算出认股权证『真正的价格』。
那表示索普在数理模型中，串联股价跟认股权证价格的方式，可以让他截取一部份的市场资讯。而这资讯正是让他可以占上风的原因，不是直接来自于股票市场，而是来自于相对应的认股权证市场。这一部份的资讯，也是索普可以套进凯利公式、追求长期最大获利的资讯。
而凯利公式，正是夏农当时建议索普可以採套用在其21点策略资金控管的方法。索普对金融计算的研究成果，很快吸引到商业大亨找上门投资。
索普的巧思：风险对冲
透过对认股权证的研究，让索普可以把认股权证跟股票的价格挂勾在一起。除非股价的变动太过剧烈，否则只要找到认股权证与股票的适当组合，就可以确保获利。这个策略称为风险对冲(delta hedging)，可以广泛适用在其他可转换的证卷。
风险对冲的策略，让索普从此每年稳定获利达20%以上，长达四十五年之久，至今这项纪录能在持续中 (2008年确实是索普投资表现最糟糕的一年，那年的投资报酬率只有18%)。
击败市场 (Beat the Market)
风险对冲的操作方式，索普和另一位加州大学尔湾分校同事，写成击败市场 (Beat the Market: A Scientific Stock Market System)一书。
可惜的是，这本伟大的书籍在当时并没有引起华尔街多大的迴响，看过的交易员要不是根本没看懂，要不就是没看出其中的奥妙。
但有一位证卷经纪商叫利根(Jay Regan)，看出索普天才的地方，立即连络上索普，并提出两人合伙共组 『 对冲基金』的建议。
索普的基金公司就此诞生了，取名为可转换对充合伙公司 (Convertible Hadge Associates)。
这家公司一开始就加入的投资人，当中就有好几位赫赫有名的大人物。其中一位最早加入的投资人，是加州大学尔湾分校研究学院的院长杰拉德(Ralph Gerard)。那时他刚继承一大笔遗产，想要替这笔閒钱找到新的投资标的。而索普的新公司看来是个可以考虑的对象。
不过在投入资金之前，杰拉德希望索普先去拜会自己财产的老管家、一位杰拉德信得过的朋友，请他先仔细审核索普的操作方式是否得宜。
索普同意这项安排，挑了个下午，跟太太两人驱车沿着太平洋海岸公路，一路开了好几公里，来到财产老管家位于海滩的住处。他们打算边玩桥牌边谈天说地，好让老管家能够清楚认识索普是怎么样的一号人物。
閒谈中，索普知道这位老管家打算告别资产管理的工作，去挑战新的事业：重建一家历史悠久的纺织公司。这位老管家用协助他人管理资产的方式，赚进人生第一桶金，现在该是用他自己的钱开创一番事业的时候了。
索普这天下午的大多数时间，都在和这位老管家探讨机率论的话题。对各种博奕游戏跟相关机率向来很感兴趣的索普，很快就跟老管家成为莫逆之交。索普在开车回新港摊的路上，告诉太太，他预期这位老管家总有一天会成为世界上最富有的人。这个预言在2008实现了！
喔，对了，这位老管家的名字叫做巴菲特。
索普根据当时的新兴领域 -- 资讯理论 (Information Theory)，辅以自己在赌场累积的经验，创造了现代的对冲基金。资讯理论也在1960年代的拉斯维加斯一战成名。索普也因此替我们打通了任督二脉，让我们终于能够把市场价格的统计分析，实际转换成在华尔街大富大贵的方法。
