Club del libro: James Owen Weatherall, "La fisica di Wall Street: una breve storia di predizione dell'imprevedibile"

James Owen Weatherall-The Physics of Wall Street - interview - Goldstein on Gelt - June 2013

Spesso i critici incolpano i modelli finanziari difettosi per la crisi finanziaria iniziata nel 2008. Di conseguenza, il pubblico ha denigrato i creatori dei modelli. Nel La fisica di Wall Street: una breve storia di predizione dell'imprevedibile, University of California, il professore di Irvine James Owen Weatherall esplora come i fisici hanno cambiato per sempre la finanza. Investmentmatome ha parlato con Weatherall di La fisica di Wall Street, i suoi pensieri sul processo decisionale e sul futuro della modellistica finanziaria.

Hai pensato all'idea di questo libro nel 2008. Sebbene questo libro non riguardi la crisi finanziaria, parlami della stesura di questo libro durante un periodo tumultuoso di finanze.

Hai ragione sul fatto che questo non è un libro sulla crisi finanziaria del 2007-08, ma la crisi è stata sicuramente sullo sfondo, ed era parte della mia motivazione per scrivere il libro. Nell'autunno 2008, quando ho iniziato a pensarci, stavo terminando la mia tesi di dottorato in fisica. Come molte persone dell'epoca, stavo seguendo da vicino le notizie sul crollo di Lehman Brothers e sul salvataggio del governo di AIG. Sono stato colpito in particolare da quello che sembrava essere un tema coerente nella copertura della crisi da parte della stampa. Più e più volte ho letto che in qualche modo "quants" aveva avuto un ruolo. "Quant", ho imparato, è l'abbreviazione di "commerciante quantitativo" o "analista quantitativo". Queste sono persone che usano modelli matematici abbastanza sofisticati per capire Wall Street. Molti di loro hanno background in campi come la fisica, la matematica o l'informatica, e si dice che i modelli che usano abbiano le loro radici in questi campi. E, è stato suggerito, questi modelli avevano in qualche modo fallito nel 2008.

C'era molto moralismo e I-tell-you-so in quel momento. I critici hanno suggerito che era assurdo pensare che la matematica o la fisica potessero aiutare a comprendere una complessa impresa umana come i mercati finanziari. Ma pensavo che ci fosse molto di più nella storia di questo. Da dove vengono questi modelli? Che cosa intendevano fare e perché a

ci si aspetta che abbiano lavorato? È stata davvero la crisi che mi ha spinto a tuffarmi nel tentativo di capire la storia di cui parlo nel libro.

Molte persone pensano che i quants fossero responsabili della crisi finanziaria. Che ruolo dovrebbero avere i modelli finanziari nella finanza?

Mi sembra che i modelli finanziari siano essenziali per la finanza moderna. I modelli finanziari sono più o meno necessari per le banche e gli investitori per il trading di prodotti finanziari noti come derivati, inclusi cose come opzioni e futures. E i derivati - anche se vengono criticati in continuazione - sono in realtà una parte importante di come funziona la nostra economia. I derivati aiutano le aziende a proteggersi dall'incertezza, consentendo loro di utilizzare il proprio capitale in modo più efficace. Quindi i modelli sono solo un dato di fatto della vita finanziaria in questi giorni.

La vera domanda riguarda come dovremmo pensare a questi modelli per utilizzarli nel modo più affidabile possibile. Qui, penso, la storia fa una grande differenza. Molti professionisti dell'investimento che conoscono i modelli finanziari hanno imparato a conoscerli in un manuale di finanza, dove vengono spesso presentati come insiemi di equazioni che indicano come il prezzo di alcuni strumenti dipende da vari fattori, come la volatilità o la data di scadenza. Ciò che viene soppresso in questi trattamenti è il fatto che assunzioni molto forti sulle condizioni di mercato giocano spesso un ruolo importante nel derivare queste equazioni. I modelli finanziari sono approssimazioni di un mondo molto complicato. E quelle approssimazioni possono essere utili, se le usiamo con attenzione; ma se non li usiamo con attenzione, o se non prestiamo molta attenzione alle ipotesi sottese ai nostri modelli, allora possiamo metterci nei guai. Una cosa che possiamo imparare dalla storia della modellazione finanziaria è proprio quello che le assunzioni che le persone che hanno inventato questi modelli per la prima volta.

Questo tipo di errore sulle ipotesi ha avuto un ruolo importante nel 2008. Fondamentalmente, il modello che molti investitori, banche e persino agenzie di rating usavano per valutare i prodotti finanziari noti come CDO, ha fatto sembrare che questi prodotti valessero molto di più di si sono rivelati degni. Quando si è notata la mancata corrispondenza, un sacco di soldi sono spariti durante la notte, lasciando insolventi alcuni giocatori importanti. (Questa è la brevissima storia del crollo di Bear Sterns, Lehman Brothers e del braccio dei prodotti finanziari di AIG.) In seguito, molte persone hanno puntato le dita sul modello che ha erroneamente valutato questi prodotti - e persino ai modelli che avevano progettato il modello. Ma mi sembra che ciò che è veramente andato storto, qui, è che le maggiori istituzioni hanno continuato a usare un certo modello molto tempo dopo che le ipotesi alla base di essa sono diventate molto negative. Davvero non dovrebbe essere una sorpresa il fatto che la modella non abbia funzionato molto bene. Penso che l'interpretazione migliore e più caritatevole di questo fallimento nel cambiare modelli sia che molte delle persone che usano i modelli ogni giorno non pensano molto alle supposizioni fatte da questi modelli.

I critici dei modelli finanziari spesso sostengono che gli esseri umani agiscono in modo irrazionale e quindi i modelli finanziari sono difettosi. Cosa pensi?

Penso che questo tipo di critica sia miope.Per uno, mentre è vero che una grande classe di modelli in finanza ed economia si basano sull'assunto che gli umani agiscano in modo razionale, non è che si debba assumere questo per usare modelli matematici, e molti modelli non lo fanno fai questa supposizione. Ma in realtà, la questione più importante riguarda la possibilità di capire quando gli investitori non sono razionali e in che modo. Questo è qualcosa che è stato studiato molto recentemente in un campo noto come economia comportamentale. I ricercatori in questo campo vogliono capire come prendiamo realmente le decisioni e hanno scoperto molti modi sistematici in cui non riusciamo ad agire razionalmente. A volte i critici della modellizzazione matematica nella finanza citano l'economia comportamentale come una ragione per pensare alla matematica e alla fisica sono inutili per capire i mercati, ma penso che ciò faccia andare le cose all'indietro. In realtà, l'economia comportamentale ha mostrato come le ipotesi sottese ad alcuni modelli falliranno costantemente - e quindi, dovremmo evitare di usare quei modelli. Ma ha anche indicato come costruire modelli più efficaci che rendano meglio conto di ciò che ora comprendiamo sul processo decisionale degli investitori reali.

Molti regolatori finanziari non comprendono gli strumenti e gli strumenti che sovrintendono. Come dovremmo affrontare questo problema?

I regolatori finanziari, come quelli che lavorano presso la Securities and Exchange Commission e la Commodity and Futures Trading Commission, tendono ad essere formati come avvocati, non come economisti o matematici. Ciò significa che sono spesso inadeguati per comprendere sia i prodotti scambiati in alcuni mercati sia le strategie che molte banche e hedge fund usano per scambiarli. E questo porta a problemi. I regolatori sono spesso diversi passi dietro l'innovazione finanziaria di punta e quindi non possono rispondere adeguatamente ai rischi sistemici emergenti.

Alcuni gruppi, tra cui la SEC, hanno compiuto alcuni sforzi recenti per combattere questo fenomeno assumendo più persone, e altri, come la Federal Reserve, hanno sempre assunto economisti in aggiunta agli avvocati. Quindi forse stiamo già andando nella giusta direzione. Ma in un certo senso, i problemi sono più profondi del semplice fatto che ci siano regolatori che capiscono come funziona la modellazione di derivati. Così com'è, le autorità di regolamentazione del mercato ottengono titoli e elogi per le azioni di contrasto, non per la definizione delle politiche. Per questo motivo, gruppi come la SEC spendono molto più delle loro risorse in insider trading, frodi e vari tipi di malversazioni piuttosto che nella comprensione di come i mercati si stanno evolvendo e cercando di stabilire politiche che minimizzino i nuovi rischi.

Un esempio che rende questo molto chiaro è il cosiddetto Flash Crash di maggio 2010. Quel giorno, i mercati sono scesi di circa 1.000 punti in un minuto o giù di lì, solo per rimbalzare altrettanto rapidamente. La SEC impiegò quasi cinque mesi per capire cosa fosse successo, soprattutto perché non avevano nemmeno accesso a quei dati di mercato a grana fine su cui molti trader basano le proprie decisioni. La SEC ha successivamente introdotto un nuovo sistema informatico, chiamato Midas, per tracciare questi dati in tempo reale. Ma gli investitori hanno monitorato questi dati per oltre un decennio, ed è stato solo dopo l'incidente che anche la SEC ha iniziato a farlo. Mi sembra che abbiamo bisogno di ri-concepire il ruolo dei regolatori, in modo da stare di fronte ai più recenti sviluppi di Wall Street, piuttosto che presentarsi solo dopo le crisi per capire cosa è andato storto.

Come possono essere incorporati più fisici nella ricerca economica e nella definizione delle politiche?

Innanzitutto, devo dire che ci sono molti fisici e matematici che stanno già lavorando alla ricerca economica. Parlo solo di una piccola parte di queste persone nel libro, e quelle di cui parlo riguardano soprattutto la finanza. Questo è un po 'fuorviante: c'è un intero campo di studi noto come "econofisica", composto da fisici che applicano idee dalla fisica a una vasta gamma di problemi economici. Molte di queste persone avrebbero molto da contribuire alle discussioni sulla politica economica. Ma adesso, non hanno un posto al tavolo. Quindi il primo passo è per le autorità di regolamentazione e gli economisti tradizionali, che spesso trascurano approcci eterodossi, compresi quelli provenienti da altri campi, per riconoscere che ci sono molti ricercatori che hanno importanti intuizioni da offrire e, soprattutto, nuovi modi di affrontare i problemi.

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