寫得好，要注意尾部風險。金融危機以及差點爆掉的超過百萬億美元衍生品危機，實質是模型的天生缺陷

 

上文中提到的2008年次貸危機，其房地產抵押債券MBS的定價基於上麵火爆老頭說的正態耦合分布。凡是牽涉到用正態分布描寫的模型，都會遭遇尾部風險。不管怎樣複雜化正態分布都會如此。因為正態分布會低估兩端的發生概率。08年金融危機發生前，MBS賺了很多年的錢，當房價短期劇烈下降後，突破了正態分布這個基本假設，定價模型失敗崩盤。

 

其實更廣泛的，是衍生品期權的定價模型，來源於Black-Scholes方程的解析解B-S公式。問題是這個模型本身的一個重要基本假設，認為股價運動類似 geometric brownian motion，可以簡單理解為帶有時間的log-normal分布，而帶入建立模型，幸運獲得了解析解，解決了歐式期權的定價問題，因此獲得了諾貝爾經濟學獎。

但這個對數正態分布，即使取了對數後，仍然是類似正態分布，兩端低估了實際發生的概率。

無論是用美國股市標普還是中國上證指數的數據，都可以檢測出這個假設是錯誤的。研究B-S方程的人應該有不少人知道這個假設是錯誤的。

所以尾部風險，或者說股市的黑天鵝崩盤危機其實是概率注定的，一定會來的，而且市場一直低估這種風險。尤其美股的超過百萬億美元價值的衍生品市場的巨雷，不知道什麽時候會爆。

隻有躲過尾部風險的人，才會長期在股市中生存下來。

 

有興趣的同學其實可以自己去數據驗證大盤的尾部風險。

可以從black-scholes方程開始，自己理論上推導B-S公式。

數據可以用spy的曆史價格。

需要簡單的偏微分方程基礎和數理統計基礎，和任意一種常用編程語言就夠了。

 

對普通股民來說，怎麽躲過，最簡單的就是現在觀望，絕對不重倉做多。

哪怕是大盤指數，也不重倉做多。