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am 5. Januar 2012
Vor meiner Zeit als Quant habe ich gemeinsam mit U.Lorenz und GM Ch.Lutz den Schachsupercomputer Hydra gebaut. Ich erwartete, dass Hydra im Verhältnis zu den von den Quants verwendeten Systemen ein Taschenrechner ist. Zu meinem blanken Entsetzen bin ich jedoch auf eine bizarre Mischung aus abgewandter Masstheorie, Excel-Sheets und Trader-Voodoo gestossen. Man hat als alter Hacker den Eindruck, dass der Computer noch nicht erfunden wurde.
Dieses Buch ist in vielerlei Hinsicht anders. Die Grundprinzipen des Buches sind:
"We don't know much in finance. No, we are not modest here. "We" does not only refer to the authors, but to finance and the people working in finance in general"
Eine unmittelbare Folgerung daraus ist:
"The perfectionism that numerical analysts employ to refine methods is not just unnecessary in finace, it is misplaced".
Anstatt über eine Approximationsschema 4.ter Ordnung nachzudenken, sollte man sein Gehirnschmalz verwenden um das Modell zu verbessern. Anstatt sich auf mathematische elegante und analytisch lösbare Modelle zu konzentrieren, sollte man Modelle entwickeln, die auch praktisch etwas taugen.

Dazu muss man programmieren können. Die Autoren können es zweifellos. Sie sind alte MatLab Hacker und gehen an vielen Stellen des Buches auch auf MatLab Feinheiten ein. In MatLab hat man meist relativ schnell einen lauffähigen Kode. Effizienter MatLab Kode ist eine andere Sache. Man muss in der Regel das Problem geschickt vektorisieren. Die Autoren gehen auch auf solche "Details" wie die Qualität des Zufallsgenerators für die Normalverteilung ein. Die ist - überraschender Weise - viel schlechter wie der uniform Generator.
Die Autoren sind mutig. Sie leiden nicht am "und das gibts, und das gibts auch noch, siehe Ref. X" Syndrom. Sie sagen hingegen: Wir haben mit dieser einfachen Methode (z.B. Treshold-Accepting für die heuristische Suche) gute Erfahrungen gemacht. Leitln probierts es auch. Aber probiert auch herum, es geht nix über eigene Erfahrung.
Oder sie sagen: Nehmts als Zufallsgenerator den Mersenne-Twister. Der ist im Moment der Beste.
Ihre heuristische Lieblingsmethode ist Threshold-Accepting. Bei anderen Autoren würde man den Hinweis auf einen Konvergenzbeweis finden. In der Regel will man aber schon in endlicher Zeit ein Resultat. Die im Unendlichen optimalen Folgen sind in der Praxis fast immer schlecht.
In diesem Buch stehen hingegen zwei kleine aber feine Algorithmen wie man die Threshold-Folge tatsächlich berechnen kann. Die Autoren beschäftigen sich dafür nicht mit Konvergenz-Firlefanz. Sie berichten einfach: Die beiden Methoden haben bei uns in zahlreichen Anwendungen gut funktioniert.
Sie leiden auch nicht unter der Beispiel-Flut, sondern nehmen sich vier repräsentative Probleme her und behandeln sie mit beeindruckender Genauigkeit. So wird im letzten Kapitel das Heston- und Bates-Optionenmodell kalibriert. Mit dem ernüchternden Ergebnis, dass die Parameter für Vol of Vol nur sehr schlecht, die Jump-Komponente im Bates Model überhaupt nicht konvergieren. Es ist die Zielfunktion zu flach bzw. man bräuchte Zeitreihen seit dem Big-Bang. Diese Ergebnisse sind nicht ganz neu, aber ich habe noch nie so präzise und detaillierte Ausführungen zu diesem Thema gelesen. Wobei ich aber skeptisch bin ob diese Kalibrierung überhaupt sinnvoll ist. Man hechelt damit den manisch-depressiven Gemütsschwankungen des Marktes nach. Der VIX heisst nicht umsonst "Fear-Index". Persönlich glaube ich, dass die realized- und nicht die implied volatility die entscheidende Grösse ist. Das soll aber nicht den Wert dieser Analyse schmälern.

Man braucht keine besonderen Vorkenntnisse um die numerischen Methoden im Buch zu verstehen. Programmieren sollte man natürlich schon können. Man muss jedoch schon eine gewisse Börsen-Ahnung haben. Es ist keine Einführung in die Quantitative Finance. Wenn man diese Grundkenntnisse hat, gibt es meiner Meinung nach im Moment nichts Besseres.

P.S.: Das Buch ist mir von den Autoren freundlicher Weise zugeschickt worden (keine Ahnung wie sie auf den Chrilly aufmerksam geworden sind). Wenn es mir nicht gefallen hätte, hätte ich keine Kritik geschrieben. Ich lobe es deswegen aber sicher nicht über den grünen Klee. Es spricht mir an vielen Stellen aus der Seele. Ich hätte dieses Buch gerne selber geschrieben.
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am 8. Februar 2014
Eine bereichernde Lektüre mit praktischen Beispielen.
Als Nachschlagewerk für mich als Quant sehr zu empfehlen.
Das Buch hat mir schon bei einigen Problemfällen den richtigen Denkanstoss gegeben.
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