有限理性,把玩槓桿定義

閱讀時間約 4 分鐘

前言

思索著將心理觀念以數學模型對照,在先前本專題的文章《先入為主,模型定義帶來的語境遊戲》中,便以兩種定義風險的方式,導出兩種看似矛盾的結論。而在想著市場中成交的觀念,很自然的對於此一成交價,有人買、有人賣。於是本貓貓認為對於既有的市場資訊,存在著分歧的買賣行為是市場存在流動性的必要條件。
對於或買或賣的分歧,固然有一種解釋是各個投資人在僅知有限資訊的條件下,會對於未來走勢有不同認知。若基於此解釋,建立多位投資人構成的市場,便需要將總體資訊作為集合,而個別投資人所知部分為子集。接著以各子集內容來區分各投資人行為。這方法似乎挺複雜的,於是本貓貓想繞開這作法。
另一種解釋行為的方式基於個別投資人的性格,或是說樂觀、悲觀等態度。雖說個人化歸因可能導致刻板印象,忽視了諸多決策中的脈絡而只說這個人如何,不過在本文中僅用以建立粗略的抽象模型,並無意指涉具體個人。

有限理性模型

兩種槓桿

算術平均對上幾何平均報酬,兩種槓桿觀點

幾何平均

槓桿對幾何平均成長率的影響
幾何平均成長率表示式

行為

角度描述行為分歧

範例

import numpy as np
from numpy import log as ln
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d
a,b = 5*10**(-2),2
rp = a*(1+b)
rm = a*(1-b)
ra = (rp+rm)/2
rg = ((1+rp)*(1+rm))**(1/2)-1
xa = rp/ra-1
xg = ln(1+rp)/ln(1+rg)-1
def g(f,theta):
G = 1/2*(ln(1+f**np.cos(theta)*ra*(1+xa))+ln(1+f**np.cos(theta)*ra*(1-xa)))+ln(1+f**np.sin(theta)*rg)-ln(1+rg)
return(G)
def pg():
rangev,density = 1.5*10**1,10*10**1
xdata,ydata = np.linspace(1*10**(-2),rangev,density),np.linspace(-0.0*np.pi,0.5*np.pi,density)
X,Y = np.meshgrid(xdata,ydata)
fig,ax3d = plt.figure(figsize=(8,6)),plt.axes(projection="3d")
ax3d.plot_surface(X, Y, g(X,Y),cmap='plasma')
ax3d.set_title('Surface Plot in Matplotlib')
ax3d.set_xlabel('f')
ax3d.set_ylabel('theta')
ax3d.set_zlabel('g')
plt.show()
pg()
ra=0.05, xa=2
上圖可見,在代表不同心態的不同角度,幾何平均成長可視為槓桿的函數 g(f)。

討論

在本文中,設定槓桿 fa 是現實可行而 fg 為不可行,並以角度表示貼近或偏離現實的程度。在是否偏離現實這點,或許選用 fg 並非最為適當的選擇,而不過是一種手法。此外,系統基於公平銅板賭局作為基礎,也可以替換成其他系統再作相似討論。在此刻意的選擇,只是用以呈現:
當既有資訊公平,僅有對槓桿的認知有所偏差,便導致願意持有的槓桿率不同。對於一投資人,當心態發生變化,最佳槓桿率的升降導致了買或賣的傾向。對於交易雙方,不同的心態、最佳槓桿率的不同升降,促使買賣意願的匹配。
在對於交易意願有了些許著墨,或許可以藉此討論由有限投資者共構的市場,而非假定有一個流動性完美的理想市場。更進一步地,或許能夠討論大筆資金進出的衝擊成本、做空方可能擔憂的流動性風險等問題。
轉動角度,換個心態
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貓貓原先想著做個筆記,把讀到的文章、影片整理出心得所以取名貓筆記。 不過既然目前見到許多投資文章可以讀,那麼就決定從茶米油鹽開始,改名貓家計。
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在本專題先前文章《免費午餐,風險分散與幾何平均報酬》以及《無中生有或是槓桿損耗,指數與槓桿》中,貓貓藉由分散風險以及調整槓桿來個別地獲得收益,也就是兩種免費午餐。此時,簡單的組合能否將兩份免費午餐組合成套餐?對此,貓貓試著將兩者組合並觀察可能的結構,意外地可以引入碎形。
接續先前本專題文章《經驗與預測,Bayesian Inference》,本貓貓見到一部不錯的影片來介紹 Bayes factor:對此,貓貓希望簡單地整理一下,補足兩種表示間的推論過程。
貝氏推論(Bayesian Inference)是一種著名的推論方式。 貓貓在此稍作介紹。
當風險作為報酬的前提,試著分散風險是一種合理的做法。 在風險與報酬之間的平衡,已是老生常談。 然而分散風險對於報酬會有怎樣的影響?
眾說紛紜 在新聞、耳聞之中,對於同一件事眾說紛紜,讓貓貓越看越糊塗。而在許多時候,有些詞彙似乎是約定俗成,不必閒聊時特意定義。有時人們對於同一個事件、看著同樣的報導、用著同樣的詞彙,卻出現不同的見解,似乎有些不對勁。 當採用兩種不同方式定義風險時,結論會有什麼差異?
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