From the inventor of fractal geometry, a revolutionary new theory that overturns our understanding of how markets work.
Benoit B. Mandelbrot, one of the century's most influential mathematicians, is world-famous for making mathematical sense of a fact everybody knows but that geometers from Euclid on down had never assimilated: Clouds are not round, mountains are not cones, coastlines are not smooth. To these classic lines we can now add another example: Markets are not the safe bet your broker may claim. In his first book for a general audience, Mandelbrot, with co-author Richard L. Hudson, shows how the dominant way of thinking about the behavior of markets--a set of mathematical assumptions a century old and still learned by every MBA and financier in the world--simply does not work.
As he did for the physical world in his classic The Fractal Geometry of Nature, Mandelbrot here uses fractal geometry to propose a new, more accurate way of describing market behavior. The complex gyrations of IBM's stock price and the dollar-euro exchange rate can now be reduced to straightforward formulae that yield a far better model of how risky they are. With his fractal tools, Mandelbrot has gotten to the bottom of how financial markets really work, and in doing so, he describes the volatile, dangerous (and strangely beautiful) properties that financial experts have never before accounted for. The result is no less than the foundation for a new science of finance.
具体描述
读后感
《市场的（错误）行为：风险、破产与收益的分形观点》是分形几何学创始人贝努瓦•曼德尔布罗特写的本关于金融市场的书，看完后，我基本不知道他在说什么，我只明白了他在书的前三分之一是在批评现代金融理论，包括马可维茨的投资组合理论，夏普的CAPM，布莱克思科尔的期...
评分《市场的（错误）行为》是一本书能引发思考，读了虽未必对金融交易有什么实际帮助，但却能从理念层面对金融市场有一个全新认识。要取得盈利你首先要有耐心，因为大多数时候市场都是波澜不惊的，同时你也要有惊人的洞察力，因为决定胜负关键就在那罕见几次超级波动中。 幂...
评分数学牛人写的金融理论总会带给人不一样的启迪。从提笔开始描述现代金融理论体系的发展，转而批判其理论基础的非现实性。然后提出分形观点下的一些零碎想法。 前半部分很好懂，60年代以来发展的一系列理论的基础假设是基于正态分布的风险描述。任何一本风险管理的教科书给出的...
评分数学牛人写的金融理论总会带给人不一样的启迪。从提笔开始描述现代金融理论体系的发展，转而批判其理论基础的非现实性。然后提出分形观点下的一些零碎想法。 前半部分很好懂，60年代以来发展的一系列理论的基础假设是基于正态分布的风险描述。任何一本风险管理的教科书给出的...
用户评价
浪费时间
评分市场行为的分形观点，只是感觉还缺点什么。。。虽然图形上分形确实更容易解释，但生成过程上感觉解释并不理想，或许马尔可夫过程或者贝叶斯可能更适合描述此类过程（尽管作者不太赞同类似观点），又或者是因为对分形的理解还是太过表面了。。。
评分可能很多人不理解，一旦不能预测，描述再清楚能干啥
评分浪费时间
评分挺有意思的一本书。所有的model都是有问题的，那一个能给出准确结果的差model和一个不能给出准确结果的好model哪个更有用些？ #这个世界上唯一不变的就是变化本身
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