ハヤカワ文庫NF ハヤカワ・ノンフィクション文庫
ウォール街の物理学者

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  • サイズ 文庫判/ページ数 432p/高さ 16cm
  • 商品コード 9784150504335
  • NDC分類 338.1
  • Cコード C0133

出版社内容情報

世界の金融市場を席捲した〈クオンツ〉列伝。確率統計を駆使して多大な利益を生むクオンツとは? 予測不能なものに挑む群像を活写

内容説明

「証券取引所だってカジノみたいなもの」確率論とギャンブルを愛する男による世界初の株価予測モデルが20世紀半ばに発見された。以降、値動きを粒子の動きに見立てたり、確率分布グラフにしたり、物理学者たちは金融市場の攻略に切磋琢磨する。カオス理論、複雑系、アルゴリズムなどの知識をもつ理系“クオンツ”は金融界で莫大な利益を生むのだが…。投資必勝法に挑む天才たちの群像と金融史を精細に描く。

目次

イントロダクション 不可能を可能にした男
第1章 パリの孤独な天才
第2章 鮭の泳ぎと株価のゆらぎ
第3章 海岸線の長さはどれくらい?
第4章 ディーラーをやっつけろ!
第5章 物理学がウォール街にやってきた
第6章 サンタフェ街道の予想屋たち
第7章 ドラゴン・キングの足音
第8章 新たなるマンハッタン計画
エピローグ 経済の未来を救うために

著者等紹介

ウェザーオール,ジェイムズ・オーウェン[ウェザーオール,ジェイムズオーウェン] [Weatherall,James Owen]
物理学者、哲学者、数学者。カリフォルニア大学アーバイン校准教授。ハーバード大学卒業後、スティーブンス工科大学で数学・物理学の博士号を、カリフォルニア大学で哲学の博士号を取得。時空理論の数学的・概念的基礎を中心に幅広く研究を進める傍ら、『USAトゥデイ』『ボストン・グローブ』『サイエンティフィック・アメリカ』などに一般向け科学記事を寄稿。若手サイエンスライターの旗手として注目を集めている

高橋璃子[タカハシリコ]
翻訳家、京都大学卒業(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

KAZOO

130
最初に出た方をすでに読んでいるのですが、文庫版になったので再読してみました。アメリカというのはこのような分野でいかにもうけを出していくのかについてかなり投資していくということがよくわかります。本当の金融工学です。日本の場合は金融機関や物理学者・数学者がこのようなことに力を入れるのはまだまだという気がします。さまざまな理論を応用して開発していくのはわかるのですがそれが、金融業界ひいては経済全体に与える影響なりを触れてもらえればという気がしました。2017/05/12

harass

48
「ザ・クオンツ」を読んで積読だったこれを読み出す。理数系知識を活用する金融トレーダーたちの話だが、新聞記者が書いた本と違い、こちらはサイエンスライターが書いたもの。冒頭で数学者ジム・シモンズ率いるヘッジファンドは驚異的な平均リターン37%を得ているのがだがその手法は極秘だという。経済金融に挑戦する数学者理学者たちの話だが、科学精神に乏しい財界の無理解を嘆く。まだまだ問題はあるが、試行錯誤で正しさを求める科学を信じている著者が眩しい。燃料タンク破損の予測から、地震、株価急落を予測する学者ソネットに感心。良書2024/09/27

kakoboo

19
物理学というある意味で不完全な学問が金融の発展に大きく影響させてきて常に発展し続けている。そこには多くの物理学者たちのロマン溢れる理論が存在している。絶対的な解を求めることは理想なのかもしれませんが、常に補完しつつ歩き続ける物理学の面白さを感じることができました。エピローグにもありましたが、物理学は金融の発展のみならず多くの学問に当てはめられる、そんなディシプリンがあるそうですが、ふとポアンカレ予想を解いたペレリマンのことを思い出したりも。難しいし知らない名前が多くて大変でしたが面白かったです。2017/04/17

くり坊

10
世の中、いろんな人がいるなぁ。面白い。2015/08/07

人工知能

8
株価はランダムウォークで表されるのか?そのときの分布は正規分布かそれとももう少し裾野が広い分布なのか?ランダムだとすると、株価の変動は予測できないのか?それとも何かの式からある程度予測可能なのか?こんなことを数学・物理学の方法を使って経済学として記述してきた人たちのはなし。中でも面白かったのが、カオス理論からランダム性の中にある程度の周期性を見出して株価を予測するはなしと、大地震がくる前兆としての対数周期パターンと、株価の対数周期パターンから株価の暴落を予測するはなし。2016/01/09

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