Im Vorwort erzählt der Autor die Geschichte von den 6 Blinden und dem Elefanten. Die Blinden berühren den Elefanten an den verschiedensten Körperteilen und jeder Blinde gewinnt ein gänzlich anderes Bild. Er vergleicht den Markt mit diesem Elefanten. Der Sinn des Buches ist, ein paar weitere Ansichten hinzuzufügen. Diese Bescheidenheit ist im protzerischen Quant-Gewerbe sehr sympathisch.
Der Autor führt den Leser anschließend sehr sanft und behutsam in das Konzept der CoIntegration ein. Nachdem ich das entsprechende Kapitel in Carol Alexander: Market Risk Analysis, Vol. II, schon gelesen hatte, war es für meinen Geschmack etwas zu sanft. Alexander ist wesentlich detaillierter und ebenfalls sehr klar. Die einzige Erweiterung gegenüber Alexander ist die Ableitung von - sehr einfachen - Tradingstrategien. Allerdings gibt Vidyamurthy keinerlei konkretes Beispiel für CoIntegrierte Aktienkursen an.
Alexander untersucht den S&P-500 und den FTSE. Sowie den DAX und den CAC40. Die Indizes sind nicht CoIntegriert. Ich habe den S&P-500 und den Dow-Jones im Zeitraum Mai-2006 bis April-2010 untersucht. Die beiden Indizes sind hoch korreliert, aber ebenfalls nicht CoIntegriert. Man wird wohl kaum zwei Aktien-Zeitreihen findén, die ähnlicher wie der Dow und der S&P-500 sind. Ich habe mir weiters die Dow-Aktien angeschaut. Für kürzere Zeiträume (z.B. 1/2 Jahr) sind die Aktien - rein dem statistischen Mass nach - CoIntegriert. Allerdings ist dies kein persistentes Muster. CoIntegration für eine derartig kurzen Zeitraum festzustellen ist auch gegen die Grundidee dieses Konzeptes. Wenn man auf Grund dieser scheinbaren CoIntegration Paare auswählt, fährt man - wenn man Pech hat - insbesondere im Crash 2008 schwere Verluste ein. Die Methode funktioniert - wenn überhaupt - nur in relativ stabilen Zeiten (z.B. 2006).
Laut dem Autor lässt sich aus dem CAPM und dem APT Modell die CoIntegration begründen. CoIntegrierte Kurse haben dasselbe Risikoprofil. Das Argument ist m.E. etwas an den Haaren herbeigezogen. CAPM und APT basieren auf Korrelation. CoIntegration und Korrelation sind aber zwei vollkommen unterschiedliche Konzepte. M.E. gibt es keinen ökonomischen Grund für miteinander verheiratete Aktien.

Mit Sicherheit CoIntegriert sind Index-Futures und ihre Basis. Es ist bekannt, dass z.B. beim S&P-500 die Futures und die Basis zeitweise vom Fair-Value abweichen. Wobei die Basis hinten nach hinkt. Diese Arbitrage-Möglichkeit ist - wenn überhaupt - nur für Market-Makers realisierbar. Wahrscheinlich handelt es sich aber nur um eine Statistische Illusion. Die Futures sind wesentlich liquider als die einzelnen Komponenten. In dem Moment der Index tatsächlich repliziert ist, hat sich der Abstand wieder geschlossen [Miller 1994].

Generell sind alle Return-basierten Ansätze zum Scheitern verurteilt. Man muss das Pferd über die Volatilität aufzäumen. Volatilität ist prognostizierbar und Mean-Reverting. Eigenartiger Weise habe ich dazu in der Statistical-Arbitrage Literatur nichts gefunden.
Möglicher Weise liegt dies daran, dass sich die akademische Welt keine Tick-Daten leisten kann und man mit Daily-Data Volatilität nicht sinnvoll messen kann.

Im zweiten Teil des Buches behandelt der Autor Risk-Arbitrage-Pairs. Spreads die sich aus der Ankündigung einers Mergers ergeben. Diesen Teil habe ich nur überflogen, da bei einem Merger Insider-Information eine wichtige Rolle spielt (z.B. beim Verkauf der Österr. Brau-AG an Heineken). Man hat als uninformierter Spieler von vornherein sehr schlechte Karten. Über diesen Teil des Buches kann ich kein fundiertes Urteil abgeben.

Die Wiley&Trading Bücher sind im Verhältnis zum Umfang ziemlich teuer. Für ein Lektorat dürfte es aber trotzdem nicht reichen. Im Buch heisst es durchgehend Norbert Weiner, Weiner-Prozess, Weiner-Filtering ... Auch im Index steht Weiner. Es hätte beim Korrekturlesen jemanden auffallen können, dass es Wiener und nicht Weiner heisst. Der Mann ist ja nicht ganz unbekannt.

Das Buch ist nett gemacht, aber letztendlich ist es doch nicht ganz sein Geld wert. Eine gute Alternative zu diesem Buch ist Carol Alexander oder [Burgess 1999].

[Miller 1994] M.H. Miller, J.Muthuswamy, R.W. Whaley: Mean Reversion of Standard & Poor's 500 Index Basis Changes: Arbitrage-Induced or Statitistical Illusion? The Journal of Finance, Vol. 49, No.2, pp. 470-513
[Burgess 1999] A.N.Burgess: A Computational Methodology for Modelling the Dynamics of Statistical Arbitrage, PhD-Thesis, Univ. London, 1999
Ein Dankeschön an Philipp Leser für den Hinweis auf Burgess.

Als gelernter Mathematiker und Programmierer gehört man wohl nicht zum "natürlichen" Leserkreis dieses Soziologie-Klassikers. Das Hineinschnuppern in Adorno, Habermas und Sloterdijk war jedesmal sehr abschreckend. Max Weber schreibt - zumindest im Vergleich mit diesen Schwaflern - sehr klar. Das Buch hat auch nichts an seiner Aktualität verloren. Man versteht z.B. welche soziale Funktion Sekten in der amerikanischen Gesellschaft haben. Man versteht auch aktuelle Begriffe wie z.B. "Zivilgesellschaft" besser und findet sie auf einmal nicht mehr ganz so sympathisch. Und man merkt, dass auch ein so Barock-Katholisches Land wie Österreich bereits sehr stark Evangelisiert ist. Wie sonst könnte der neue englische Vorstandsvorsitzende der BAWAG (ehemalige Österreichische Gewerkschaftsbank) behaupten "Arbeit muss Spass machen". Ein zutiefst unkatholischer Gedanke.

Wie man an der aktuellen Diskussion um den Staatsbankrott von Griechenland und die übrigen PIGS-Staaten sieht, ist die Protestantische Ethik in diese Regionen noch nicht vorgedrungen. Das macht diese Länder lebensfroher, hat aber auch ihren Preis.

Entbehrlich fand ich das schulmeisterliche Vorwort des Herausgebers. Die im Band ebenfalls abgedruckten "Antikritiken" geben ganz gut die Atmosphäre der Auseinandersetzung bei der Entstehung dieses Werkes wieder (inklusive kleinlicher Wadelbeisserei). Zum Verständnis würde man aber auch den Text der Kritiken benötigen. So stehen die Antworten Webers im luftleeren Raum. Man sollte bei der nächsten Ausgabe das Vorwort kürzen und dafür die Kritiken aufnehmen.

Anmerkung: Dies ist eine leicht überarbeitete Version einer Besprechung vom 28.Dez. 2007

Ich habe mir das Buch gekauft, weil ich GM Gustafsson vom Schach kenne. Ich habe mir auf Grund von Gustafsson's Schach Hintergrund eine etwas genauere Analyse des Pokerspiels erwartet. Tatsächlich schreiben Luske/Gustafsson so wie alle anderen Pokerautoren von D.Sklansky "The Theory of Poker" ab, geben noch ein paar psychologische Allerwelts Ratschläge dazu und fertig ist das 1001te Pokerbuch. Wobei die Autoren mehrmals auf die Quelle verweisen und "The Theory of Poker" als weiterführende Lektüre empfehlen. Insofern ist es kein Plagiat. Abschreiben mit Quellenangabe darf man ja.
Von "The Theory of Poker" einmal abgesehen ist das Buch nicht schlechter, vielleicht sogar etwas besser als die meisten anderen Pokerbücher. Aber angesichts des vielen Mistes ist das noch keine herausragende Leistung.
Ganz allgemein kann man nicht ernsthaft von einer "Theory of Poker" sprechen. Sieht man von der Klassifizierung der Hände am Preflop ab, sind es sehr allgemeine und vage Daumen mal Phi Regeln. Das entspricht eher dem Orakel von Delphi als einer Theorie im modernen wissenschaftlichen Sinn. Sklansky ist ein erster Anfang in die richtige Richtung, der Rest wurde aus einem Motiv geschrieben: Schnell den Poker-Boom zu Geld machen. Wozu länger nachdenken, wenn man leicht das schnelle Geld machen kann. Dieses Buch ist keine Ausnahme von dieser Regel.

Anmerkung: Diese Rezension ist eine leicht überarbeitete Version einer Besprechung vom 18.Dez. 2007

"At the Age of 17, I had wanted to be another Einstein; at 21, I would have been happy to be another Feynmann; at 24, a future T.D.Lee would have sufficied. By 1976, sharing an office with other postdoctoral researchers at Oxford, I realized that I had reached the point were I merley envied the postdoc in the office next door because he had been invited to give a seminar in France". (E.Derman: My Life as a Quant, p. 28).
The Autor hat in Cambridge theoretische Physik studiert. Offensichtlich hat es zum Einstein auch nicht gereicht. Er hat bei Merrill Lynch Quant-Karriere gemacht und hält am Courant-Institut in New York Vorlesungen. Das Buch sind vom ihm überarbeitete Vorlesungs-Unterlagen. Laut dem Vorwort von N.Taleb hatte die Vorlesung Kult-Charakter. Taleb und Gatheral haben sich Scheinkämpfe um den brilliantesten Quant geliefert. Nachdem wahrscheinlich sehr wenige weibliche Zuhörerinnen anwesend waren, ist das biologisch gesehen relativ sinnlos. Die Atmosphäre dieser Vorlesungen geht im Buch natürlich verloren. Übrig bleibt ein eitler Geck, der zeigen will, dass er die Mathematik im kleinen Finger hat. Er lässt kein denkbares Mathematisches Buzzword aus, auch wenn es fürs Verständnis nicht notwendig ist bzw. nichts bringt. Sein inhaltliches Anliegen ist die Kalibrierung von Modellen an die Volatility-Surface. Er kommt zum wenig überraschenden Schluss, mit Stochastischer Volatiliy with Jumps (SVJ) gehts am besten. Wobei es ziemlich egal ist, welches SVJ Modell man nimmt. Tatsächlich gehts weit einfacher und besser mit nicht-parametrischen Kernel Methoden. Aber da hätte Gatheral nicht zuerst mit den Integralen, Fokker-Planck, Green-Function und Fourier-Transformationen jonglieren können. Mit simplen nichtparametrischen Methoden ist niemand zu beindrucken. Das Buch ist - wie in der Quant-Branche üblich - sehr viel heisse Luft. Lässt man die aus, bleibt wenig über.

Ich habe auch Zweifel, ob die Kalibrierung an der Volatility-Surface sinnvoll ist. Damit geht man von der unsichtbaren Hand Gottes? im Optionenmarkt aus. Wenn man diesen Markt aber genauer betrachtet erkennt man sehr schnell wie stimmungsabhängig die Optionenpreise sind. M.E. geht es daher gerade darum Fehlbewertungen zu erkennen und auszunützen. Dies ist mit dieser Kalibrierungsmethode nicht möglich. Ich habe jedenfalls ein Stochastic-Volatility-Modell entwickelt, das rein aus den historischen Daten des zugrundeliegenden Assets kalibriert wird.

Anmerkung: Dies ist eine überarbeitete Version einer Besprechung vom 3.Oktober 2008.

Dieses Buch hat auf amazon.com einen Reviewer-Flame ausgelöst. Das Buch ist von einigen Rezensenten in der Luft zerrissen, von anderen in den Himmel gelobt worden. Wobei die Kritiker vermuten, dass die Oden vom Autor selbst verfasst sind. Nachdem mir die Kritiken teilweise überzogen bzw. unqualifiziert vorgekommen sind, habe ich mir das Buch trotzdem gekauft.
Wie der Autor im Vorwort erwähnt, sind die meisten Quant-Beiträge hoch mathematisch. Von Ex-Mathematikern und Physikern fuer Ex-Mathematiker geschrieben. Die konkrete Implementierung überlässt man bestenfalls Studenten. Wenn Kode publiziert wird, dann sind es primitive VBA Routinen. Der Autor hat den Anspruch diese Lücke zu füllen. Dafür verdient er einmal Applaus. Leider haben aber die Kritiker recht. Er ist dafür gänzlich ungeeignet. Er kann die Theorie nicht erklären, weil er sich offensichtlich selbst nicht richtig auskennt. Immerhin zitiert er, von wem er gerade abschreibt.
Der von ihm geschriebene Kode ist schlicht und einfach peinlich. Vom Stil her dürften es Handübersetzungen von VBA Kode sein bzw. der Autor ist ein gelernter VBA-Programmierer der nun auch in C++ VBA programmiert. Z.B. schreibt er a = a + b; Der übliche C-Idiom ist a+=b;
Der Kode ist extrem uneffektiv. So implementiert der Autor die Berechnung von n-Faktorielle als rekursive Funktion. Da hat es mich richtig gebeutelt. In der Routine zur Simulierung einer plain-vanilla europ. Option mit Sobol-Zahlen ist ein schwerer Fehler. Statt a = a+b; steht a=a=b; Der Wert dieser Option ist bekannt. Ein einziger Aufruf der Funktion und ein Vergleich mit dem analytischen Wert hätte genügt um den Fehler zu finden. Offensichtlich hat der Autor seinen Kode nie getestet. Am besten ist noch der ebenfalls abgedruckte QuantLib Kode. Allerdings ohne jede Erklärung. London schreibt nicht einmal, ob es nun QuantLib oder sein eigener Kode ist. Man merkt es allerdings gleich. QuantLib ist hard-core C++. Wahrscheinlich hat London den Kode nicht verstanden und kann ihn schon alleine deswegen nicht erklären. Um sich Quantlib-Kode anzuschauen braucht man sich kein Buch zu kaufen. Eine solide Einführung in Quantlib wäre hingegen sehr nützlich. Dieses Buch muss meines Wissens erst geschrieben werden.

Anmerkung: Dies ist eine überarbeite Version einer Besprechung vom 1.April 2008.

Mit seinem Reichtum protzen ist im Geldadel tabu. Man deutet den Reichtum diskret an, nur der Parvenü protzt damit. Der Quant Parvenü springt vom 10m Turm einen dreifachen Ito Rückwärts mit glatten Übergang in eine Fokker-Planck Schraube. Sir Paul geht mit dem Leser aufs 1m Brett und erklärt ihm - inklusive dem Praxistipp "Nase zuhalten" - eine Kerze. Wilmott lässt aber keinen Zweifel aufkommen, dass er - wenn er nur will - den dreifachen Ito auch vom 1m Brett beherrscht.
Die drei Bände sind die mit Abstand umfassenste Darstellung der Quantitative Finance. Wie der Titel bereits sagt, hatte Wilmott kein kanonisches Lehrbuch im Sinn. Er erklärt und interpretiert auf pointierte Art und Weise seine Sicht der Dinge. Z.B. behandelt er im Kapitel 19 Value at Risk. Ein Comix zeigt Wilmott mit eindeutiger Körpersprache: Keine Ahnung ob das zu was gut ist. In der Sprechblase steht: "I've got a bad feeling about this...". Das Kapitel Forecasting the Markets? kommentiert das alter Ego mit "We've all done it, tho' its nothing to be proud of".
Ich lese Wilmott nicht von vorne nach hinten. Dazu sind die 3 Bände mit ihren 83 Kapiteln und 1350 Seiten schon zu dick. Wenn ein Parvenü seine Saltis ausführt und ich nicht genau weiss, um was es eigentlich geht, schaue ich bei Wilmott nach. Manchmal bewundere ich dann Wilmotts Fähigkeit die Dinge klar darzustellen, manchmal wundere ich mich über die Obfuscation Künste das Parvenüs. Ich lese aber auch einfach kreuz und quer durch, weil es Spass macht Wilmott zu lesen. Das Buch hat auch seine Schattenseiten. Z.B. sind seine Literaturempfehlungen deutlich von einem Kriterium geprägt: Hat derjenige bereits im Wilmott-Magazine veröffentlicht? Nur ein Wilmottianer ist ein guter Wissenschafter. Besonders angetan ist er von Ahmad R. 2006, Numerical and Computational Methods for Derivative Pricing. Gut Ding braucht Weile, man kann es auch im April 2010 noch nicht kaufen.
Wilmott hat in seiner Dissertation die Verteilung von Abwässern in einem Fluss untersucht. Das ist mathematisch gesehen äquivalent zu den Modellen in der Finanztheorie. Man hat einen Drift und Diffusion. Entsprechend seiner wissenschaftlichen Herkunft betont Wilmott die Bedeutung von numerischen Methoden zur Lösung von stochastischen Differentialgleichungen. Im Dritten Kapitel werden ein paar relativ einfache Modelle in VBA implementiert. Ich habe diese Modelle auf C übertragen. Fazit: Sehr schwach und fehlerhaft. Der Kode ist sehr ineffizient. Das kann man noch mit pädagogischen Erwägungen begründen. Bei den impliziten Verfahren verwendet Wilmott das SOR-Verfahren mit einem Overrelaxion Paramter w=1.5. Falls der vorhergehende Schätzwert für die Lösung bereits überschiesst, konvergiert SOR nicht mehr. Im konkreten Fall - einem amerik. Call - passiert dies nicht. Bei einem Put sehr wohl. Im Text schlägt er einen adaptiven Overrelaxtion Algorithmus vor. Der Overrelaxion Parameter kann > 2 werden. In diesem Fall ist SOR immer unstabil. Diese Stabilitätskriterien für SOR stehen in jeder seriösen Einführung in numerische Methoden. Wilmott schlägt für die impliziten Methoden den letzten Wert als Starwert für die SOR-Iteration vor. Wesentlich besser ist, den neuen Wert explizit zu berechnen und mit diesem Startwert zu beginnen. Wilmott hält sich mit solchen Kleinigkeiten nicht auf. Die Mühen der Programmierebene sind offensichtlich nicht sein Metier. Mich stört diese Vernachlässigung von wichtigen Handwerklichen Details.

Anmerkung: Dies ist eine etwas überarbeitete Version einer Besprechung vom 12.April 2008

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"Throughout this book, you will find us fearlessly editorializing, telling you what you should and shouldn't do. We do not claim that our advice is infallible! Rather, we are reacting against a tendency, in the textbook literature of computation, to discuss every possible method that has ever been invented, without ever offering a practical judgement on relative merit" W.H.Press et al, Numerical Recipes 3rd Edition.

Das Buch entstand aus Lectures Notes die der Autor in Portugisisch auf einer Tagung der Brasilianischen Statistischen Gesellschaft gehalten hat. Das Buch ist eine erweiterte Übersetzung dieser Notes. Es ist eine relativ umfassende Einführung in die Bayes'sche Methode und MCMC. Entsprechend der Entstehungsgeschichte setzt der Autor aber sehr gute allgemeine Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie voraus. Der Sinn der Lecture Notes war offensichlich gestandenen Statistikern die moderne Bayes-Denkweise näher zu bringen. Ohne solide Vorkenntnisse ist das Buch keine Einführung sondern schlicht und einfach unverständlich.
Das Buch leidet an Mutlosigkeit. Es gibt einen breiten Überblick über die Literatur, der Autor sagt aber so gut wie nie: Leitln vergessts des alles, machts es so. Wie bei vielen Vorlesungen weiss man nachher alles mögliche, aber man kann nichts wirklich. Das Buch ist sowohl inhaltlich als auch sprachlich wenig anregend. Auch wenn es von einem Brasilianer geschrieben wurde, würde ich es unter die Rubrik "Typisches Deutsches Professorenbuch" einreihen. Solide, aber so öd wie die Spielweise der Deutschen Fussball-Nationalmannschaft.

Eine wesentliche bessere, viel kürzere und praktische Einführung - inklusive hochperformaten C++ Code - gibt es in Press et. al. Nachdem ich Press schon auf dem Bücherregal hatte, hätte ich mir dieses Buch sparen können. Press ist aber auch nicht perfekt. Unter Further Reading wird auch dieses Buch empfohlen.

Der Autor ist gelernter Geophysiker und der bekannteste/umtriebigste Econophysiker. In der Econophysik werden Physikalische Modelle auf die Ökonomie und im Speziellen auf das Finanzcasino angewandt.
Sornette zeigt zunächst, dass der rechte Teil vieler empirischen Verteilungen einer power-low vulgo Pareto-Verteilung folgt. Eine Tatsache, die V.Pareto schon 1896 postulierte (obwohl das Buch ein Streifzug durch die Wissenschaft ist, wird Pareto aber nicht erwähnt). Die Pareto-Verteilung hat fat-tails. Die Extremwerte heben sich noch einmal von dieser Verteilung ab. Sornette nennt diese Werte King-Dragons. Betrachtet man die Verteilung der Einwohnerzahlen von französischen Städten, dann ist Paris ein King-Dragon. Crashes sind die King-Dragons der Börse.
Sornette geht davon aus, dass diese King-Dragons einem anderen Phasenzustand angehören.
Eine klassische Methode zur Simulation von Phasenübergängen sind Ising-Modelle [Newman,Berkema 1998]. Benachbarte Atome haben geringere Energie, wenn ihre Spins gleichgerichtet sind. Allerdings wird die parallele Ausrichtung ständig durch thermische Effekte zerstört. Es gibt eine kritische Temperatur. Oberhalb dieser Temperatur gibt es nur kleine, zufällig Inseln von parallelen Spins. Diese Inseln lösen sich auch ständig wieder auf. Bei der kritischen Temperatur kommt es zu komplexen Mustern, unterhalb richten sich die Spins fast vollständig in einer Richtung aus. Ising-Modelle erklären u.A. sehr gut den Ferromagnetismus. Sornette postuliert, dass die Händler auf einem fraktalen diamantartigen Gitter organisiert sind. Jeder Händler kommuniziert auf diesem Gitter mit seinen Nachbarn. Seine Entscheidung hängt von der Meinung der Nachbarn sowie seiner privaten Information/Einstellung ab. Das ist quasi die Händler-Temperatur. Ein Crash tritt ein, wenn die Spins der Händler kollektiv auf "sell" umkippen.
Daraus folgert Sornette zwei Bedingungen für einen Crash: Die Kurse müssen Super-Exponential Wachsen (seine Definition der Blase) und es muss erkennbare Vorbeben geben. Der Begriff Vorbeben ist aus der Erdbebenforschung übernommen und daher wörtlich zu nehmen. Das Super-Exponentialle Wachstum ist durch Schwingungen mit logarithmisch zunehmender Frequenz überlagert (log-Periodicity). Der kritische Punkt ist erreicht, wenn die Frequenz der Vorbeben gegen Unendlich geht. In diesem Punkt ist die Wahrscheinlichkeit für einen Crash am höchsten. Es kann aber schon vorher, aber auch gar nicht, krachen.
Sornette formuliert daher ein Modell mit 6 bzw. ein erweitertes Modell mit 8 Parametern, dass sowohl das Super-Exponentielle Wachstums als auch die log-Periodicity enthält. Da stellte sich beim Lesen meine Statistiker-Seele die banale Frage: Wie schätzt man diese Parameter? Das Buch verweist auf Papers. Ich habe mir diese vom Netz heruntergeladen. Diese Papers verweisen auf weitere Papers. Nachdem Sornette&Co eine Paper-Blase produzieren, ist man damit eine Weile beschäftigt. Am Ende ist man auch nicht viel klüger. Außer der Erkenntnis, dass in den meisten Papers dasselbe steht.
Die im Buch mehrfach zitierten Lomb-Periodogramme funktionieren auf alle Fälle nicht. Bei der Lomb-Methode geht man - wie bei der Fourier-Analyse - von stationären Zeitreihen aus. Eine Blase ist klarer Weise nicht stationär. Man kann vorher den Blasen-Trend herausrechnen, aber das ist bei einem postulierten Super-Exponentiellen Wachstum alles andere als befriedigend. Sornette erwähnt an einer Stelle einen metaphorischen Zusammenhang mit Eliott-Waves. Ich würde sagen, auch bei Sornette finden die Schwingungen primär im Auge des Betrachters statt. Ein Modell mit 8 Parametern kann man immer so hindrehen, dass es zumindest im Nachhinein gut passt. Viel überzeugender finde ich die im Buch ebenfalls erwähnte Analyse von [Bates 1991].
Ich habe - mit freiem Auge - beim S&P-500 den Crash im Jan. 2008 und den Super-Crash im Herbst 2008 genauer angeschaut. Von Super-Exponentiellem Wachstum kann keine Rede sein. Ich kann auch keine log-Periodicity erkennen (das ist aber mit freien Auge schwer festzustellen [Press 2007]). Deutlich erkennbar ist aber ein starker Anstieg der realized-intraday-Volatility bereits vor dem Crash.

Sornette hat das Financial-Crisis-Observatory (FCO) ins Leben gegerufen. Das FCO gab am 10.Juli 2009 eine dringende Erdbeben-Warnung für den Hang-Sen Index aus. Laut FCO sollte es zwischen dem 17. und 27. Juli krachen. Diese Meldung ging damals auch durch die Medien. Die Händler sind aber nicht in Panik aus ihren Häusern gelaufen. Es ist das Gegenteil passiert. Der Hang-Shen hat bis Ende Juli eine beispiellose Ralley gemacht. Zwei kleinere Knicks zwischendurch sind eindeutig innerhalb der normalen Schwankungsbreite. Es hat bis zum heutigen Tag nicht gekracht.

Im letzten Kapitel lässt Sornette die Welt im Jahr 2050 untergehen. Da schlägt das Buch eindeutig in Wahrsagerei um.

Ich glaube nicht, dass die Modelle von Sornette eine nennenswerte praktische Bedeutung haben. Ich habe jedenfalls nicht vor das Modell in meinem Börsenprogramm zu integrieren. Trotzdem habe ich das Buch mit sehr grossem Vergnügen gelesen. Es ist gut geschrieben und enthält eine Unzahl von interessanten Hinweisen und Ideen. Das Lesevergnügen stellt sich allerdings nur ein, wenn man von den gestreiften Wissenschaftsgebieten eine ungefähre Vorstellung hat. Zu genaue Kenntnis dürfte dem Lesevergnügen aber wieder abträglich sein. Dort wo ich wirklich verstand was der Autor sagt hatte ich den Eindruck: Sornette schlägt Schaum.

[Newman,Berkema 1998]: M.E.J.Newman, G.T.Barkema: Monte Carlo Methods in Statistical Physics.
[Bates 1991]: Bates D.S.: The crash of '87: Was it expected? The evidence from options markets. Journal of Finance 46, 1009-1044. Einfach, aber gut.
[Press 2007]: W.H. Press et al.: Numerical Recipes, 3rd Edition, p. 687.

Anmerkung: Die 5 Sterne enthalten einen Quant-Aufschlag. Man ist auf diesem Gebiet über jedes Buch das einem zum Denken anregt schon dankbar. Newman&Berkema sowie Press sind echte 5-Sterne Bücher.

Das Buch entstand aus mehreren Vorlesungen/Kursen der Autoren zur CUDA. Die Autoren verwenden nicht die übliche Copy&Paste Methode der SDK-Dokumentation. Sie geben dem Leser stattdessen den klassischen Ratschlag RTFM. Sie konzentrieren sich auf die konzeptionelle Seite. An Hand einer Matrizenmultiplikation wird schrittweise gezeigt, wie man die maximale Performance aus einer GPU herausholen kann. Die unmittelbare Transformation des Problems in die CUDA ist sehr einfach. Allerdings wird dieser naive Ansatz durch die Latenz und die Bandweite des globalen Grafikkarten Memory's ausgebremst. Ein klassisches Problem in praktisch allen massiv-parallelen Techniken mit shared memory (bei distributed memory ist dafür die Kommunikation der Flaschenhals). Die Autoren zeigen, wie man durch diverse Tricks den globalen Memory-Zugriff verringert und lokales Memory besser ausnützt. Sie gehen auch detailliert auf den dadurch erreichbaren Speedup ein. Die einzelnen Schritte sind didaktisch sehr gut aufgebaut. Man bekommt ein gutes Gefühl für die Stärken und Schwächen der GPU.

Ich habe bereits eine HPC (High-Performance-Computing) Anwendung mit FPGAs gebaut. Die FPGA Community machte sich Hoffnungen, in diesen lukrativen Markt am Kuchen mitnaschen zu können. Für rein numerische (floating-point) HPC-Anwendungen sind diese Pläne m.E. mit dem Erscheinen der CUDA gestorben. Man muss auch mit der CUDA einiges Hirnschmalz aufwenden um einen Algorithmus effektiv zu implementieren. Aber im Verhältnis zum Aufwand für eine FPGA-Implementation ist das noch immer nix. Auch preislich liegen zwischen HPC-FPGA Karten und Grafikkarten Welten. Ich kenn auch keine mit diesem Buch vergleichbare Einführung in das HPC-Computing mit FPGAs.
Die Sache wurde in den Kinderzimmern entschieden.

Es schwebt mir vor, eine finanzmathematische Monte-Carlo Simulation auf die CUDA zu portieren. Allerdings habe ich das Problem, dass die Simulation auch am Pentium schnell genug ist. Ich muss wohl das Model komplexer machen um mich mit guten Gewissen mit der CUDA spielen zu können. Es war noch nie so leicht eine massiv-parallele Anwendung zu schreiben. Es ist aber auch nicht zu leicht.

Veblen hat das Buch 1899 geschrieben. Damals betrug die amerikanische Wirtschaftsleistung ca. 5% der heutigen. Das Buch ist 2010 wohl aktueller als 1899. Laut Veblen bestimmen 4 Faktoren die Gesellschaftliche Entwicklung. Die beiden konservativen Faktoren sind die Jagd nach Prestige und der archaisch-barbarische Charakter (die aus der Sklavenhalter Gesellschaft und dem Feudalismus übernommenen Charakterzüge). Die beiden progressiven Faktoren sind der Werkinstinkt und der Zwang der modernen Industrie nach einer rationalen Organisation der komplexen Produktion.
Der soziale Träger der konservativen Faktoren ist die Oberschicht, die müßige Klasse. Ihre Normen und Werte diffundieren aber von oben durch die ganze Gesellschaft. "Die Meinung der Herrschenden ist die herrschende Meinung".
Die konservativen Ansichten geraten aber insbesondere mit den Notwendigkeiten der Industrie in Konflikt. Ein Beispiel ist Latein und Altgriechisch. Der für die Erlernung dieser Sprachen notwendige Aufwand steht in keiner Relation zum industriellen Nutzen. Das Prestige dieser Sprachen besteht gerade in der Demonstration von Muße. Es werden auch die Normen der Sklavenhalter Gesellschaften mit diesen Sprachen transportiert (u.A. das Loblied der Muße und die Geringschätzung der Arbeit). Die Industrie ist aber an praktisch verwertbaren Wissen und nicht an der Kenntnis von Seneca's Gesabere vom schönen Leben interessiert.

In der mainstream-Ökonomie der letzten Jahrzehnte ist das Prestige nicht vorgekommen. Die Ökonomischen Akteure waren gottähnliche Wesen, die ihre rationalen Erwartungen optimierten. Die neue Richtung der Behavioural Economics versucht diese vollkommen unrealistische Annahme etwas zu korrigieren. Allzu menschliche Eigenschaften wie Angst, Herdentrieb, Gier spielen in der Behavioural Economics wieder eine Rolle. Diese neue Richtung ist aber noch nicht bei Veblen angekommen. Es ist bisher mehr ein Versuch die unübersehbaren Löcher in der klassischen Theorie zu flicken. Vielleicht schafft es der fortgeschrittenste Teil der Ökonomen in absehbarer Zeit auf den Stand von 1899 zu kommen.

Ich habe das Buch während einer Schitouren-Woche gelesen. Auf Grund von schlechten Wetter waren wir zur Untätigkeit verdammt. Normaler Weise beschwer ich mich bei Petrus, diesmal war ich ihm dankbar. Das Buch hat mich vollkommen in seinen Bann geschlagen. Abgesehen von der inhaltlichen Brillianz ist es auch sehr gut geschrieben. Meiner Meinung nach ist es aber keine Satire. Veblen hat einen trockenen Sarkasmus. Es ist aber fast immer eine präzise Beschreibung und nicht eine bewusste Übertreibung wie in der Satire.

Das Buch hatte für mich auch eine praktische Bedeutung. Ich habe mich in der Vergangenheit beschwert, dass meine Frau in der Firma zuwenig mithilft ("A bisserl Buchhaltung könnst schon machen"). Veblen hat mir die Augen geöffnet. Sie ist meine stellvertretende Muße. Durch ihr Nichts-Tun und einer gleichzeitig ausgeprägten humanistischen Bildung trägt sie ganz wesentlich zu meinem Prestige (und Bildung) bei. Nachdem ihr Werkinstinkt nicht sehr ausgeprägt ist und sie wesentlich mehr an Platon als an Buchhaltung interessiert ist, haben wir beide eigentlich was davon.