金融风险管理的新视角
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财富
高杠杆率把市场的波动放大， 高杠杆率把市场的波动放大， 导致市场加剧下跌， 导致市场加剧下跌，造成崩盘 最高杠杆率的基金财富在下 跌中急剧蒸发 高杆杠杆率导致了市场的厚尾 和波动聚集 ... ...
杠杠 率 噪音 交易 需求 价格 噪音 交易 需求 变化 价格 变化
Page. 10
基于“情景 应对 应对” 基于“情景-应对”思考方式的集成研究
Modelling Surprise “Look at the kinds of things that have surprised us in the past and then model the kinds of things that may surprise us in the future.”
银行：负责借钱给基金， 银行：负责借钱给基金，对基金有杠杆率约束 普通投资者： 普通投资者：选择投资于于业绩表现好的基金或持有 现金。 现金。 资产：一只股票和现金。股票的总供给为N。 资产：一只股票和现金。股票的总供给为 。 价格决定：供需均衡。 价格决定：供需均衡。即噪音交易者的需求加投资基 金的需求等于N。 金的需求等于 。
Cybermarket项目解决方案 项目解决方案
S1：在市场中嵌入异质策略虚拟投资者 ： S2：利用异质策略虚拟投资者，构造出真实股指期货 ：利用异质策略虚拟投资者， 可能出现的不同情景， 市场可能出现的不同情景 扫描市场漏洞， 市场可能出现的不同情景，扫描市场漏洞，测试市场 质量 S3：构造包含虚拟现货、期货、期权等多市场情景， ：构造包含虚拟现货、期货、期权等多市场情景， 应用情景-应对思想 应对思想， 应用情景 应对思想，进行综合风险管理和政策仿真
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演进中的金融风险管理思考方式
“情景 应对”思考方式 情景-应对 情景 应对”
伴随着人类科学前沿的不断拓展 ）、金融经济学中 （modelling surprise）、金融经济学中 ）、 一些传统的思路（ 免疫”的思想） 一些传统的思路（如“免疫”的思想）和 计算实验金融学的发展， 计算实验金融学的发展，逐步形成了一种 情景-应对 应对” “情景 应对”型的风险管理思想
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基于“情景 应对 应对” 基于“情景-应对”思考方式的集成研究
Farmer等学者通过计算实验的手段，重现了本次金融危 等学者通过计算实验的手段， 等学者通过计算实验的手段 机发生情景，完成了第一步。该工作正在进展中： 机发生情景，完成了第一步。该工作正在进展中：进一步 研究如市场程序化的止损策略 市场程序化的止损策略、 研究如市场程序化的止损策略、各种对冲的衍生品对金融 市场的冲击，衍生出新的金融市场事件， 市场的冲击，衍生出新的金融市场事件，以采取更有效的 监管和风险管控措施。 监管和风险管控措施。 天津大学团队与中国金融期货交易所也在“情景-应对 应对” 天津大学团队与中国金融期货交易所也在“情景 应对” 思想下开始了探索，其构建的Cybermarket在股指期货正 思想下开始了探索，其构建的 在股指期货正 式上市前，对股指期货可能存在的系统漏洞、 式上市前，对股指期货可能存在的系统漏洞、程序化交易 可能引发的风险事件做了”情景-应对 应对“ 可能引发的风险事件做了”情景 应对“型的分析
Buchanan, M. (2009), Meltdown modelling, Nature 460, 680-682.
Page. 3
Farmer和Foley（2009）在 和 （ ） 《Nature》上提出： 》上提出： 高度发达的今天 在IT高度发达的今天，人们会 高度发达的今天， 想当然地假定， 想当然地假定，奥巴马及其经 济团队会采用高超的计算模型 济团队会采用高超的计算模型 来指引美国走出危机。 来指引美国走出危机。然而遗 憾的是，他们并没有这样做。 憾的是，他们并没有这样做。 在两种流行的经济政策模型中， 在两种流行的经济政策模型中， 计量经济学模型假定历史会重 计量经济学模型假定历史会重 演；动态随机一般均衡模型的 世界太完美，以至于从本质上 世界太完美，以至于从本质上 排除了危机 因此，政策制订者往往依赖于 因此， 经验和感觉，采用” 经验和感觉，采用”屁股决定 脑袋”的方式决策 脑袋”
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基于“情景 应对 应对” 基于“情景-应对”思考方式的集成研究
An Example of Cybermarket
Real underlying market
Page. 17
基于“情景 应对 应对” 基于“情景-应对”思考方式的集成研究
ASPENHale Waihona Puke Baidu划 计划
ASPEN是由美国 是由美国Sandia国家实 是由美国 国家实 验室开发的一套模拟美国经济运行 验室开发的一套模拟美国经济运行 的系统，该系统采用了Multi-Agent 的系统，该系统采用了 的思想进行建模， 的思想进行建模，在模型中包含了 家庭、企业、政府、银行、 家庭、企业、政府、银行、联邦储 备局等多类Agent，这些 备局等多类 ，这些Agent能够 能够 在劳动力市场、产品市场、 在劳动力市场、产品市场、债券市 场和信贷市场上进行活动， 场和信贷市场上进行活动，衍生出 各种不同的市场情景和极端风险事 件，为国家的政策制定和风险管理 提供有利的工具
投资于证券市场的交易者
噪音交易者：围绕资产的基本价值一个小的范围随机交易。 噪音交易者：围绕资产的基本价值一个小的范围随机交易。 基金：套利交易。当市场价格高于基本价值，买入； 基金：套利交易。当市场价格高于基本价值，买入；市场价格 低基本价值，卖出。允许使用杠杆，即向银行借钱投资。 低基本价值，卖出。允许使用杠杆，即向银行借钱投资。
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基于“情景 应对 应对” 基于“情景-应对”思考方式的集成研究
Cybermarket项目解决方案示意图 项目解决方案示意图
CCIS系统的作用：产生合理的“情景” 系统的作用：产生合理的“情景” 系统的作用
Page. 14
基于“情景 应对 应对” 基于“情景-应对”思考方式的集成研究
Page. 9
基于“情景 应对 应对” 基于“情景-应对”思考方式的集成研究
高杠杆率导致金融危机（反演） 高杠杆率导致金融危机（反演）
Thurner, Farmer & Geanakoplos (2010), Leverage causes fat tails and clustered volatility, SSRN Working Paper.
Farmer, D. and D. Foley (2009), The economy needs agent-based modeling, Nature 460, 685-686.
Page. 4
演进中的金融风险管理思考方式
“预测 应对”思考方式 预测-应对 预测 应对”
基于“历史会重演” 基于“历史会重演”、或者控制理论 中的“各态遍历” 中的“各态遍历”假设 如：VaR技术中历史波动性作为波动 技术中历史波动性作为波动 性预测的最佳估计， 性预测的最佳估计，Monte-Carlo技 技 术中根据历史数据估计参数、 术中根据历史数据估计参数、据此生 成仿真数据、 成仿真数据、并形成预测
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基于“情景 应对 应对” 基于“情景-应对”思考方式的集成研究
Cybermarket项目背景 项目背景
存在的主要问题
仿真交易市场与基础 不能“ 市场不能 连通” 市场不能“连通”，不 能影响现货价格 投资者策略不足 投资者策略不足 上市后的单市场与跨 上市后的单市场与跨 市场风险难以测度 市场风险难以测度 无可参考的历史数据
Page. 2
2016年的一天早上，电子显示屏上的橙色报警灯突然不停闪烁着，美 年的一天早上，电子显示屏上的橙色报警灯突然不停闪烁着， 年的一天早上 国政府的专家们探测到一个关乎国家安全的预警信号。 国政府的专家们探测到一个关乎国家安全的预警信号。 由于这个电子显示屏背后关联着世界上最大的一些金融机构， 由于这个电子显示屏背后关联着世界上最大的一些金融机构，包括银 政府、对冲基金、网络银团等。 行、政府、对冲基金、网络银团等。而橙色预警灯闪烁表明美国的对冲基金 已经积聚在相同的金融资产上，此时，如果某个基金突然变现卖出，警示信 号就会出现，而这种下挫价格的行为，迫使其他基金尾随卖出，加速资产价 格下挫。很多基金可能在短短的30分钟内就会破产，对整个金融系统造成极 ， 大的威胁。 大的威胁。 但是，运用高性能计算机对海量的数据运行并处理后， 但是，运用高性能计算机对海量的数据运行并处理后，可以对不可预 知的风险进行“情景”预现，此时， 知的风险进行“情景”预现，此时，金融监管部门及时介入从而可以安全平 息此次潜在的金融风险事件。
Page. 7
演进中的金融风险管理思考方式
“情景 应对”型风险管理三部曲 情景-应对 情景 应对”
设计开发出能反演出已有 金融风险事件的人工金融 市场平台
人工金融市场平台
更改行为、 更改行为、机制或导入新 信息冲击， 信息冲击，涌现式地衍生 新的风险 风险/危机事件 出新的风险 危机事件
情景1 情景 泡沫崩 盘
Page. 15
基于“情景 应对 应对” 基于“情景-应对”思考方式的集成研究
虚拟人投资者系统（CCIS, CFFEX Cyber-Investor 虚拟人投资者系统（ System），通过大量虚拟投资者的引入，应用“情 ），通过大量虚拟投资者的引入 ），通过大量虚拟投资者的引入，应用“ 应对“ 大量合理“ 景-应对“的思想，产生并分析了大量合理“情景”， 应对 的思想，产生并分析了大量合理 情景” 据此提出了有效的交易所交易和监管制度改进建议。 据此提出了有效的交易所交易和监管制度改进建议。
金融风险管理的新视角
——计算实验金融思想与探索
报告人 张 维
2011-11-29 北京
引言
2008年爆发的全球性金融危机至今依然徘徊在世 2008年爆发的全球性金融危机至今依然徘徊在世 界的上空，向人们揭示了在一个资讯发达、 界的上空，向人们揭示了在一个资讯发达、技术 高超、人性贪婪的社会中， 高超、人性贪婪的社会中，金融系统是多么复杂 这次金融危机再次向我们揭示了一个深刻道理： 这次金融危机再次向我们揭示了一个深刻道理： 在一个复杂金融体系中， 在一个复杂金融体系中，金融风险和危机往往以 意想不到的形态和方式突袭我们的经济和社会 因此， 因此，人们也无数次梦想拥有一个超级金融水晶 球能够预知未来
高杠杆率导致金融危机（反演） 高杠杆率导致金融危机（反演）
Thurner, Farmer & Geanakoplos (2010), Leverage causes fat tails and clustered volatility, SSRN Working Paper.
平均动态杠杆率比固定最大杠杆率 低，但动态的杠杆率约束比固定最 大杠杆率更快的导致市场崩盘 通过反演，提出政策建议：单个金 通过反演，提出政策建议： 融机构更严格的风险管控在市场崩 盘时加剧了危机； 盘时加剧了危机；监管机构不能仅 依赖于单个金融机构（银行） 依赖于单个金融机构（银行）的风 险管控， 险管控，必须关注系统性的风险管 理，在危机发生时，需要引入协调 在危机发生时， 机制来稳定市场 ... ...
情景2 情景 突然暴跌
情景3 情景 @&% …
制订特定的风险/危机事件 制订特定的风险 危机事件 情景预案
预案1 预案
预案2 预案
预案3 预案
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基于“情景 应对 应对” 基于“情景-应对”思考方式的集成研究
高杠杆率导致金融危机（反演） 高杠杆率导致金融危机（反演）
Thurner, Farmer & Geanakoplos (2010), Leverage causes fat tails and clustered volatility, SSRN Working Paper.
非平稳的市场、 非平稳的市场、 参与者的学习、 参与者的学习、 机构的“熵增” 机构的“熵增” 现象、 现象、群体演化 蝴蝶的翅膀） （蝴蝶的翅膀）
Page. 5
演进中的金融风险管理思考方式
“情景 应对”思考方式 情景-应对 情景 应对”
“面向未来”的 面向未来” 认为未来金融市场状态是由众多异质的、 认为未来金融市场状态是由众多异质的、具有学习能 力和演化特征的个体交互决定的
高杠杆率把市场的波动放大， 高杠杆率把市场的波动放大， 导致市场加剧下跌， 导致市场加剧下跌，造成崩盘 最高杠杆率的基金财富在下 跌中急剧蒸发 高杆杠杆率导致了市场的厚尾 和波动聚集 ... ...
杠杠 率 噪音 交易 需求 价格 噪音 交易 需求 变化 价格 变化
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基于“情景 应对 应对” 基于“情景-应对”思考方式的集成研究
Modelling Surprise “Look at the kinds of things that have surprised us in the past and then model the kinds of things that may surprise us in the future.”
银行：负责借钱给基金， 银行：负责借钱给基金，对基金有杠杆率约束 普通投资者： 普通投资者：选择投资于于业绩表现好的基金或持有 现金。 现金。 资产：一只股票和现金。股票的总供给为N。 资产：一只股票和现金。股票的总供给为 。 价格决定：供需均衡。 价格决定：供需均衡。即噪音交易者的需求加投资基 金的需求等于N。 金的需求等于 。
Cybermarket项目解决方案 项目解决方案
S1：在市场中嵌入异质策略虚拟投资者 ： S2：利用异质策略虚拟投资者，构造出真实股指期货 ：利用异质策略虚拟投资者， 可能出现的不同情景， 市场可能出现的不同情景 扫描市场漏洞， 市场可能出现的不同情景，扫描市场漏洞，测试市场 质量 S3：构造包含虚拟现货、期货、期权等多市场情景， ：构造包含虚拟现货、期货、期权等多市场情景， 应用情景-应对思想 应对思想， 应用情景 应对思想，进行综合风险管理和政策仿真
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演进中的金融风险管理思考方式
“情景 应对”思考方式 情景-应对 情景 应对”
伴随着人类科学前沿的不断拓展 ）、金融经济学中 （modelling surprise）、金融经济学中 ）、 一些传统的思路（ 免疫”的思想） 一些传统的思路（如“免疫”的思想）和 计算实验金融学的发展， 计算实验金融学的发展，逐步形成了一种 情景-应对 应对” “情景 应对”型的风险管理思想
Page. 11
基于“情景 应对 应对” 基于“情景-应对”思考方式的集成研究
Farmer等学者通过计算实验的手段，重现了本次金融危 等学者通过计算实验的手段， 等学者通过计算实验的手段 机发生情景，完成了第一步。该工作正在进展中： 机发生情景，完成了第一步。该工作正在进展中：进一步 研究如市场程序化的止损策略 市场程序化的止损策略、 研究如市场程序化的止损策略、各种对冲的衍生品对金融 市场的冲击，衍生出新的金融市场事件， 市场的冲击，衍生出新的金融市场事件，以采取更有效的 监管和风险管控措施。 监管和风险管控措施。 天津大学团队与中国金融期货交易所也在“情景-应对 应对” 天津大学团队与中国金融期货交易所也在“情景 应对” 思想下开始了探索，其构建的Cybermarket在股指期货正 思想下开始了探索，其构建的 在股指期货正 式上市前，对股指期货可能存在的系统漏洞、 式上市前，对股指期货可能存在的系统漏洞、程序化交易 可能引发的风险事件做了”情景-应对 应对“ 可能引发的风险事件做了”情景 应对“型的分析
Buchanan, M. (2009), Meltdown modelling, Nature 460, 680-682.
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Farmer和Foley（2009）在 和 （ ） 《Nature》上提出： 》上提出： 高度发达的今天 在IT高度发达的今天，人们会 高度发达的今天， 想当然地假定， 想当然地假定，奥巴马及其经 济团队会采用高超的计算模型 济团队会采用高超的计算模型 来指引美国走出危机。 来指引美国走出危机。然而遗 憾的是，他们并没有这样做。 憾的是，他们并没有这样做。 在两种流行的经济政策模型中， 在两种流行的经济政策模型中， 计量经济学模型假定历史会重 计量经济学模型假定历史会重 演；动态随机一般均衡模型的 世界太完美，以至于从本质上 世界太完美，以至于从本质上 排除了危机 因此，政策制订者往往依赖于 因此， 经验和感觉，采用” 经验和感觉，采用”屁股决定 脑袋”的方式决策 脑袋”
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基于“情景 应对 应对” 基于“情景-应对”思考方式的集成研究
An Example of Cybermarket
Real underlying market
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基于“情景 应对 应对” 基于“情景-应对”思考方式的集成研究
ASPENHale Waihona Puke Baidu划 计划
ASPEN是由美国 是由美国Sandia国家实 是由美国 国家实 验室开发的一套模拟美国经济运行 验室开发的一套模拟美国经济运行 的系统，该系统采用了Multi-Agent 的系统，该系统采用了 的思想进行建模， 的思想进行建模，在模型中包含了 家庭、企业、政府、银行、 家庭、企业、政府、银行、联邦储 备局等多类Agent，这些 备局等多类 ，这些Agent能够 能够 在劳动力市场、产品市场、 在劳动力市场、产品市场、债券市 场和信贷市场上进行活动， 场和信贷市场上进行活动，衍生出 各种不同的市场情景和极端风险事 件，为国家的政策制定和风险管理 提供有利的工具
投资于证券市场的交易者
噪音交易者：围绕资产的基本价值一个小的范围随机交易。 噪音交易者：围绕资产的基本价值一个小的范围随机交易。 基金：套利交易。当市场价格高于基本价值，买入； 基金：套利交易。当市场价格高于基本价值，买入；市场价格 低基本价值，卖出。允许使用杠杆，即向银行借钱投资。 低基本价值，卖出。允许使用杠杆，即向银行借钱投资。
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基于“情景 应对 应对” 基于“情景-应对”思考方式的集成研究
Cybermarket项目解决方案示意图 项目解决方案示意图
CCIS系统的作用：产生合理的“情景” 系统的作用：产生合理的“情景” 系统的作用
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基于“情景 应对 应对” 基于“情景-应对”思考方式的集成研究
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基于“情景 应对 应对” 基于“情景-应对”思考方式的集成研究
高杠杆率导致金融危机（反演） 高杠杆率导致金融危机（反演）
Thurner, Farmer & Geanakoplos (2010), Leverage causes fat tails and clustered volatility, SSRN Working Paper.
Farmer, D. and D. Foley (2009), The economy needs agent-based modeling, Nature 460, 685-686.
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演进中的金融风险管理思考方式
“预测 应对”思考方式 预测-应对 预测 应对”
基于“历史会重演” 基于“历史会重演”、或者控制理论 中的“各态遍历” 中的“各态遍历”假设 如：VaR技术中历史波动性作为波动 技术中历史波动性作为波动 性预测的最佳估计， 性预测的最佳估计，Monte-Carlo技 技 术中根据历史数据估计参数、 术中根据历史数据估计参数、据此生 成仿真数据、 成仿真数据、并形成预测
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基于“情景 应对 应对” 基于“情景-应对”思考方式的集成研究
Cybermarket项目背景 项目背景
存在的主要问题
仿真交易市场与基础 不能“ 市场不能 连通” 市场不能“连通”，不 能影响现货价格 投资者策略不足 投资者策略不足 上市后的单市场与跨 上市后的单市场与跨 市场风险难以测度 市场风险难以测度 无可参考的历史数据
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2016年的一天早上，电子显示屏上的橙色报警灯突然不停闪烁着，美 年的一天早上，电子显示屏上的橙色报警灯突然不停闪烁着， 年的一天早上 国政府的专家们探测到一个关乎国家安全的预警信号。 国政府的专家们探测到一个关乎国家安全的预警信号。 由于这个电子显示屏背后关联着世界上最大的一些金融机构， 由于这个电子显示屏背后关联着世界上最大的一些金融机构，包括银 政府、对冲基金、网络银团等。 行、政府、对冲基金、网络银团等。而橙色预警灯闪烁表明美国的对冲基金 已经积聚在相同的金融资产上，此时，如果某个基金突然变现卖出，警示信 号就会出现，而这种下挫价格的行为，迫使其他基金尾随卖出，加速资产价 格下挫。很多基金可能在短短的30分钟内就会破产，对整个金融系统造成极 ， 大的威胁。 大的威胁。 但是，运用高性能计算机对海量的数据运行并处理后， 但是，运用高性能计算机对海量的数据运行并处理后，可以对不可预 知的风险进行“情景”预现，此时， 知的风险进行“情景”预现，此时，金融监管部门及时介入从而可以安全平 息此次潜在的金融风险事件。
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演进中的金融风险管理思考方式
“情景 应对”型风险管理三部曲 情景-应对 情景 应对”
设计开发出能反演出已有 金融风险事件的人工金融 市场平台
人工金融市场平台
更改行为、 更改行为、机制或导入新 信息冲击， 信息冲击，涌现式地衍生 新的风险 风险/危机事件 出新的风险 危机事件
情景1 情景 泡沫崩 盘
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基于“情景 应对 应对” 基于“情景-应对”思考方式的集成研究
虚拟人投资者系统（CCIS, CFFEX Cyber-Investor 虚拟人投资者系统（ System），通过大量虚拟投资者的引入，应用“情 ），通过大量虚拟投资者的引入 ），通过大量虚拟投资者的引入，应用“ 应对“ 大量合理“ 景-应对“的思想，产生并分析了大量合理“情景”， 应对 的思想，产生并分析了大量合理 情景” 据此提出了有效的交易所交易和监管制度改进建议。 据此提出了有效的交易所交易和监管制度改进建议。
金融风险管理的新视角
——计算实验金融思想与探索
报告人 张 维
2011-11-29 北京
引言
2008年爆发的全球性金融危机至今依然徘徊在世 2008年爆发的全球性金融危机至今依然徘徊在世 界的上空，向人们揭示了在一个资讯发达、 界的上空，向人们揭示了在一个资讯发达、技术 高超、人性贪婪的社会中， 高超、人性贪婪的社会中，金融系统是多么复杂 这次金融危机再次向我们揭示了一个深刻道理： 这次金融危机再次向我们揭示了一个深刻道理： 在一个复杂金融体系中， 在一个复杂金融体系中，金融风险和危机往往以 意想不到的形态和方式突袭我们的经济和社会 因此， 因此，人们也无数次梦想拥有一个超级金融水晶 球能够预知未来
高杠杆率导致金融危机（反演） 高杠杆率导致金融危机（反演）
Thurner, Farmer & Geanakoplos (2010), Leverage causes fat tails and clustered volatility, SSRN Working Paper.
平均动态杠杆率比固定最大杠杆率 低，但动态的杠杆率约束比固定最 大杠杆率更快的导致市场崩盘 通过反演，提出政策建议：单个金 通过反演，提出政策建议： 融机构更严格的风险管控在市场崩 盘时加剧了危机； 盘时加剧了危机；监管机构不能仅 依赖于单个金融机构（银行） 依赖于单个金融机构（银行）的风 险管控， 险管控，必须关注系统性的风险管 理，在危机发生时，需要引入协调 在危机发生时， 机制来稳定市场 ... ...
情景2 情景 突然暴跌
情景3 情景 @&% …
制订特定的风险/危机事件 制订特定的风险 危机事件 情景预案
预案1 预案
预案2 预案
预案3 预案
Page. 8
基于“情景 应对 应对” 基于“情景-应对”思考方式的集成研究
高杠杆率导致金融危机（反演） 高杠杆率导致金融危机（反演）
Thurner, Farmer & Geanakoplos (2010), Leverage causes fat tails and clustered volatility, SSRN Working Paper.
非平稳的市场、 非平稳的市场、 参与者的学习、 参与者的学习、 机构的“熵增” 机构的“熵增” 现象、 现象、群体演化 蝴蝶的翅膀） （蝴蝶的翅膀）
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演进中的金融风险管理思考方式
“情景 应对”思考方式 情景-应对 情景 应对”
“面向未来”的 面向未来” 认为未来金融市场状态是由众多异质的、 认为未来金融市场状态是由众多异质的、具有学习能 力和演化特征的个体交互决定的