Sprängningen

Onsdagen den 8 augusti, inte långt efter att marknaderna stängt, samlades 200 av de smartaste människorna på Wall Street i ett konferensrum på Four World Financial Center, Merrill Lynchs 34 våningar höga huvudkontor. Augusti är vanligtvis en långsam månad, men stolsraderna var fulla och högbetalda finansingenjörer stod vid fönstren på baksidan, som såg ut över svarta Town Cars nedanför och Hudsonfloden bortom. De såg inte ut som Universums mästare; de såg ut som medlemmar i en schackklubb. De var kvantiteter, och de hade mycket att prata om, för deras arbete stod i centrum för en av de mest oroande sommarmarknaderna på decennier.

Konferensen sponsrades av International Association of Financial Engineers (IAFE), och dess titel frågade: Är Subprime the Canary in the Mine? Subprime-låntagare är bostadsköpare vars dåliga kredithistorik gör att de inte kvalificerar sig för marknadsräntor. Lån till subprime-låntagare, som har blivit vanligare på senare år, har vanligtvis rörlig ränta; När dessa räntor steg var det många låntagare som misslyckades med att betala sina bolån. Deras fallissemang hade i sin tur utlöst oväntade problem på marknaden för finansiella instrument som kallas derivat.

Ett derivat är en omsättningsbar produkt vars värde är baserat på, eller härlett från, ett underliggande värdepapper. Det klassiska exemplet på ett derivat är möjligheten att köpa en aktie någon gång i framtiden. I jämförelse är nyare derivat utomordentligt komplexa, och de hade uppfunnits av kvanter som de vid Merrill Lynchs högkvarter.

Saker och ting hade börjat gå fel i juni, när svagheten på subprime-marknaden ledde till kollapsen av två enorma fonder på investeringsbanken Bear Stearns, vilket kostade investerare cirka 1,6 miljarder dollar. När mängderna samlades in i augusti föreställde sig de mest pessimistiska bland dem att kollapsen av subprime-marknaden kunde leda till en brist på krediter när banker hanterade fallissemang. Det skulle kyla ekonomin, orsaka förluster av arbetstillfällen över hela världen, ännu fler fallissemang, minskade utgifter och uttag från aktiemarknaden, som kulminerade i en global lågkonjunktur, eller ännu värre.

Multimedia

• Ett interaktivt program som ger en bild av resultaten av Black-Scholes-modellen.

Panelen modererades av Leslie Rahl, en MIT-examen och grundaren av Capital Market Risk Advisors. Hennes jobb är att ge råd till företag om risker och hjälpa dem att förstå produktkvantiteterna. Men förståelse var en bristvara i augusti. Vissa av quanternas finansiella produkter hade kollapsat i pris, med oväntade konsekvenser i en annan finanssektor: handeln med aktier.

Börsen hade fallit i juli och hade betett sig oregelbundet sedan dess. Under veckorna efter konferensen skulle en slags organiserande berättelse utvecklas. Men på den tiden var den ekonomiska synen svindlande. Marknaden skulle falla brant under loppet av en dag och sedan återhämta sig nästan till sin tidigare nivå under de sista 45 minuterna av handel. Ännu konstigt, aktier med starka finansiella rapporter och goda utsikter föll; dessa var blue chips, som normalt steg i osäkra tider. Aktier med svag ekonomi och en grå framtid steg. Dessa var normalt de hundar som blev dumpade.

Ingen visste riktigt varför ännu, men marknadens udda beteende skulle visa sig vara nära kopplat till kvanternas arbete. Förutom att skapa mystiska finansiella produkter, har kvantiteter tänjt på gränserna för datordrivna handelssystem, och inte tillräckligt många av dessa system fungerade som de skulle – eller, för att uttrycka det mer exakt, som de skulle arbete visade sig vara kontraproduktivt i flyktiga tider som dessa.

Kvanter som de vid augustikonferensen var knä djupt i de problem som hotade det globala finansiella systemet. Det hela väckte två mycket bra frågor: Vem exakt är mängderna? Och vad gör de egentligen do ?

Quant är ett elastiskt ord som har betytt olika saker vid olika tidpunkter. Historiskt hänvisade termen till bakrumstekniker som använde kvantitativ analys för att stödja bankirerna som sålde finansiella instrument. Det kom till större användning på 1980-talet, när akademiker – mestadels rena matematiker och fysiker – började dyka upp i finansvärlden i större antal. Klassiska nördar, nykomlingarna behandlades först som declassé-invandrare av finansinstitutet. Emanuel Derman var teoretisk fysiker vid Columbia University innan han började på Goldman Sachs 1985, och han minns i sin fina memoarbok Mitt liv som kvant när det var dålig smak för två samtyckande vuxna att prata matematik eller Unix eller C i sällskap med handlare, säljare och bankirer. Men framgången gav kvantiteterna trovärdighet. Det som till en början var ett föraktfullt uttryck omfamnades glatt av dem som det ursprungligen var menat att förolämpa. Det kom äntligen att omfatta en större grupp människor, inklusive, mest allmänt, alla som är involverade i matematisk eller beräkningsfinansiering. I den här artikeln syftar ordet kvant på vilken som helst utövare av kvantitativ finansiering, en omfattande disciplin som inkluderar bland annat prissättning av finansiella instrument, utvärdering av risk och sökandet efter exploateringsbara mönster i marknadsdata.

En quant ser finansvärlden genom en matematisk lins. Detta beskriver inte nödvändigtvis den genomsnittliga Wall Street-säljaren eller handlaren, vars framgång ofta bygger lika mycket på intuition och, kanske viktigare, kopplingar och personlig karisma som på någon förståelse av ett ämne som stokastisk kalkyl. För att ge en uppfattning om hur långt det kvanta sinnet är från den typiska finansmannens, hånas ibland stokastisk kalkyl – en gren av matematiken som handlar om slumpmässighet – med kvant som folklig matematik. Quant, till skillnad från sin slickare motsvarighet, försöker förstå och dra nytta av marknaderna på en rent numerisk basis. Eller som Herbert Blank, en kvant som tar fram algoritmer för att utvärdera företagens finansiella hälsa, säger: Om du tror att du kan ta reda på vad du behöver veta genom att gå till ledningen för ett företag, så har jag inget att säga till dig .

Om quant i en eller annan skepnad har funnits ett tag så har de också gjort bråk tidigare. Hedgefonden Long-Term Capital Management, som kollapsade i augusti 1998, stoltserade med några av fältets grundare bland sina direktörer och tjänstemän. Ändå har kvanternas antal och inflytande ökat under de senaste åren. OTC-derivat, som de som låg i hjärtat av subprime-krisen, har blivit mer populära, vilket underblåst en boom i utlåningen genom att göra lån lättare att handla. Värdet på OTC-derivat, ett stenografiskt mått på aktiviteten på marknaden, gick från 298 biljoner dollar i december 2005 till 415 biljoner dollar ett år senare, enligt statistik från Bank for International Settlements. Genom vissa åtgärder har pengarna som investerats i två av de vanligaste typerna av kvantfonder vuxit med 60 procent de senaste två åren (inklusive både utökade tillgångar och nya investeringar), och fonderna har genererat några av de högsta avkastningarna i finansbranschen .

De är också bland branschens mest mystiska organisationer. Företag som håller sina metoder hemliga kallas svarta lådor, och de kvantdrivna hedgefonderna är lika svarta som alla andra. Det är inte ovanligt att miljarder dollar investeras i sådana företag med lite avslöjat förutom resultaten. Tidigare resultat kan dock vara ett kraftfullt incitament för att ge pengar till någon som inte berättar för dig vad han ska göra med dem. Ett exempel på detta är James Simons Renaissance Technologies, som har tjänat mer än 30 procent i snitt per år sedan grundandet 1988. Liksom andra kvantfonder är den fruktansvärt hemlig. Ändå har så många investerare litat på Simons att de två fonderna under hans förvaltning nu uppgår till mer än 30 miljarder dollar. Bara under 2006 tjänade han 1,7 miljarder dollar på fonden.

Pressen refererar ofta till Simons som världens ledande kvant. En matematiker i världsklass med en doktorsexamen från University of California, Berkeley, tillbringade år i akademin och gjorde betydande bidrag till matematiken. Han arbetade främst inom geometri och inom ett underområde som kallas differentialgeometri, där hans mest framträdande bidrag var Chern-Simons-teorin, en topologisk beskrivning av kvantfältsbeteende som har varit användbar för strängteoretiker. Många av hans anställda har bakgrund inom fysik, astronomi och matematik.

Mängden Renaissance Technologies är ovanliga eftersom många kan ha haft betydande karriärer inom den akademiska världen. Men mängder av mindre upphöjd sort blir allestädes närvarande hos finansinstitutioner. Det finns mängder av investeringsbanker som utvecklar nya lånestrukturer. Det finns mängder hos hedgefonder, knasande år av marknadsdata för att utveckla handelsalgoritmer som datorer kör på millisekunder. Och det finns fler och fler kvantar hos pensionsfonder som försöker förstå och värdera de verktyg som skapas av bankkvantarna, och som försöker utvärdera metoderna för investeringskvanterna.

Vi brukade skicka våra akademiker främst till de stora bankerna, säger Andrew Lo, chef för MIT:s Laboratory for Financial Engineering, där många kvantiteter utbildas. Nu går de överallt, till pensionsfonder, försäkringsbolag och företag som inte alls är finansbolag. MIT:s labb grundades 1992, ett av en mängd akademiska program inom disciplinen som har vuxit upp på campus runt om i USA och utomlands; ett nytt institut vid University of Oxford är ett av de senaste tillskotten. Finansiella marknader och investeringsprocesser blir mer kvanta över hela linjen, säger Lo.

För att förstå vilka de var och vad de gjorde pratade jag med nuvarande och tidigare quant, på och utanför posten. Många skulle tala glatt och långt. Andra talade bevakat eller anonymt – särskilt de som använde proprietära analyser och algoritmer för att utföra affärer. Jag läste memoarer av quants – en nyligen expanderande genre – och doppade i en inledande lärobok för quants, Paul Wilmott introducerar kvantitativ finansiering , en 722-sidig kondensering av författarens 1 500 sidor långa trevolyms städ av en bok, Paul Wilmott om kvantitativ finansiering . Och jag gick på ett quant drinkparty, som samlades i källaren på en pub bredvid Grand Central Station. Namnet på den händelsen bevisar, så mycket som allt annat, att kvanterna har nörd i sina ådror: det var augustimötet i New York-avdelningen av Quantitative Work Alliance for Applied Finance, Education, and Wisdom, eller QWAFAFEW.

Även om derivat var enklare en gång, var de aldrig särskilt enkla. Genombrottet i värderingen av derivat i allmänhet, och optioner i synnerhet, var den modell och formel som kallas Black-Scholes, som först föreslogs av Fischer Black och Myron Scholes på 1970-talet och formaliserades av Robert Merton 1973. (Merton, som så många av de bästa kvanterna, kom inte från Wall Street utan från akademin och tog en doktorsexamen i ekonomi från MIT 1970.)

Inom kvantitativ finansiering är det formella uttrycket för Black-Scholes av Robert Merton så viktigt att allt som följde har kallats en fotnot. Black-Scholes-modellen antar att en akties pris förändras dels av förutsägbara skäl och dels på grund av slumpmässiga händelser; det slumpmässiga elementet kallas aktiens volatilitet. Idén kan representeras matematiskt med en enkel ekvation:

S t är aktiens värde, och dS t är förändringen i aktiekursen. Symbolen µS tdt representerar aktiens förutsägbara förändring och dess volatilitet. (Se resultaten av Black-Scholes modell med denna interaktiva kalkylator.) Den sista, kabbalistiska kombinationen av bokstäver, dW t , är det matematiska uttrycket för slumpmässighet, känt som antingen Brownsk rörelse eller Wienerprocessen. (Kemiskt sett är Brownsk rörelse den slumpmässiga rörelsen av partiklar i lösning, identifierad av botanikern Robert Brown 1828 och matematiskt beskriven av den store MIT-matematikern Norbert Wiener. Black-Scholes delar vissa egenskaper med värme- och diffusionsekvationer, som beskriver vardagliga händelser som t.ex. värmeflödet och spridningen av befolkningar.Att vissa fysiska processer verkar relevanta för finansiering har inspirerat till all sorts långtgående arbete, såsom ansträngningar att böja generell relativitetsteori till en finansteori.) Black-Scholes prissätter ett alternativ enl. mängden slumpmässighet i en akties pris; ju större slumpmässighet, desto högre kunde aktien klättra, och därmed desto dyrare alternativet.

Quants har sedan dess förfinat Black-Scholes, och med datorernas ökande kraft har de utvecklat andra, mer processintensiva metoder för att värdera derivat. I Monte Carlo-simuleringar, till exempel, modellerar kraftfulla datorer prestandan för en aktie miljontals gånger och sedan ett genomsnitt av resultaten. Där Black-Scholes, som en matematisk genväg, tilldelar ett konstant värde till en akties volatilitet, varierar Monte Carlo-simuleringar själva volatiliteten. I teorin ger detta en bättre approximation av prisfluktuationer i den verkliga världen. Och kvantiteter har utarbetat ännu mer mystiska metoder för prissättning av derivat. Vissa särskilt komplicerade modeller spårar andra ekonomiska faktorer – som aktiemarknaden som helhet eller till och med större makroekonomiska faktorer – förutom aktiens pris.

Att köra sådana beräkningsintensiva simuleringar har blivit mycket lättare under det senaste decenniet. Gregg Berman, en före detta experimentell astrofysiker som lämnade akademin för finansvärlden 1993, är en av vad han kallar en uppsjö av doktorer vid RiskMetrics, ett företag som tillhandahåller modeller, verktyg och data till majoriteten av viktiga banker, mäklarhus och hedgefonder. (Bland annat försöker företaget förutsäga hur ett derivat kommer att bete sig under en mängd olika marknadsförhållanden – hur det kan reagera, till exempel på försvagade växelkurser eller höjda räntor.) När Berman började i branschen, säger han, Fullständiga simuleringar [av typen Monte Carlo] var sällsynta. Nu när datorer så lätt kan länkas, kan Berman dock sätta så många som 1 000 processorer i arbete samtidigt för att köra simuleringar inom simuleringar, som kan mäta risken för en produkt som ett värdepapper med inteckningsstöd.

Nettoresultatet av denna förbättrade förmåga att tilldela värden till allt mer komplexa derivat var en explosion i deras variation. Det innebar att det fanns ett derivat som passade varje investerares riskaptit. Som en följd av detta blev investerare alltmer villiga att lägga mer pengar på derivat.

Nyligen har ett av de mest populära av dessa nya instrument varit collateralized debt obligations, eller CDO:er. Avgörande för vår historia är CDO:er också den produkt som är närmast förknippad med sommarens subprime-röra. CDO har kallats ett derivat av ett derivat, och för att ytterligare förvirra saker finns det CDO:er av CDO:er och till och med CDO:er av CDO:er av CDO. En CDO kombinerar både hög- och lågriskvärdepapper som kan få sitt kassaflöde från bolån, billån eller mer esoteriska källor som filmintäkter eller flygplansleasing. Investerare i en CDO kan köpa rättigheterna till olika nivåer av inkomst och tillhörande risk, så kallade trancher. I allmänhet betalar den mest riskabla delen av en CDO mest inkomst. Skapat av kvantitet och prissatt av kvant, har CDO:er blivit ett populärt sätt för hedgefonder, pensionsfonder, försäkringsbolag och andra investerare att köpa delar av högrisk- men högvinstgivande sektorer som subprime-lån. Enligt Securities Industry and Financial Markets Association nästan fördubblades årliga emissioner av CDO:er över hela världen mellan 2005 och 2006, från 249,3 miljarder USD till 488,6 miljarder USD.

De kvanter som utformar sådana derivat fungerar mer eller mindre för allmänheten. De skyms främst av komplexiteten i deras arbete. Men vår kunskap om kvanterna som utformar handelsstrategier är dessutom blockerad av hemligheten hos de stora fondoperatörerna som Renaissance Technologies. Jag lyckades prata med några nuvarande handlare, som gav mig en allmän uppfattning om deras tillvägagångssätt, och med några ex-handlare, som var lite mer specifika.

En vanlig metod som quant använder för att identifiera marknadsmöjligheter är parhandel. Parhandel innebär att man försöker hitta värdepapper som stiger i takt, eller som tenderar att gå i motsatta riktningar. Om det förhållandet vacklar – om till exempel värdena på två aktier som reser tillsammans plötsligt skiljer sig åt – tyder det sannolikt på att en aktie är undervärderad eller övervärderad. Vilken aktie som är vilken är irrelevant: en handlare som samtidigt satsar på att den ena går upp och den andra ner kommer förmodligen att tjäna pengar. Det är en strategi som lämpar sig för användningen av datorer, som kan sortera igenom ett stort antal priskorrelationer över många år av lagrad data – även om det slutliga beslutet att spekulera i den relativa prissättningen av parade aktier i allmänhet vilar på en fonds förvaltare.

Quants har också bedrivit en strategi som kallas kapitalstrukturarbitrage, som försöker utnyttja ineffektiv prissättning av ett företags obligationer kontra dess aktier. Återigen gör datorer sökningen och letar efter tillfällen där värdepapperen av en eller annan anledning är något felinställda.

I en liknande teknik använder Max Kogler, en rektor vid det nyligen lanserade MM Capital i New York, datorer för att leta efter inkonsekvenser i värde mellan optionen på en indexfond och optionerna på aktierna som utgör det indexet. Kogler har en magisterexamen från University of Cambridge i ren matematik med inriktning på statistik. Han säger att hans algoritmer letar efter korgar med alternativ som inte gör vad de ska göra. När hans datorer hittar en sådan korg diskuterar han och hans partners om de ska köpa eller inte.

Kogler kör sina algoritmer på en Linux-box. En del av lockelsen med vår algoritm, sa han i ett e-postmeddelande, är att den drar ner beräkningskraven dramatiskt. Ändå vill du ha en snabb maskin med ganska anständig klockhastighet och ett par parallella processorer.

I det som kallas icke-diskretionär handel, hittar datorer både ineffektiviteten och utför affärerna. Aite Group, ett analysföretag för finansiella tjänster, uppskattar att ungefär 38 procent av alla aktier kan handlas automatiskt, en siffra som förväntas öka till 53 procent på tre år.

Datorer ligger också bakom en annan utvecklande gräns, högfrekvent handel, som är en fantastiskt överdriven form av dagshandel. Datorn letar efter mönster och ineffektivitet över minuter eller sekunder snarare än timmar eller dagar. En algoritm, till exempel, kan leta efter mönster i handeln medan japanerna är på lunch, eller i ögonblicken före ett viktigt tillkännagivande. Det finns en enorm mängd sådan data att knäcka. Olsen Financial Technologies, ett Zürich-baserat företag som erbjuder data till försäljning, säger att det samlar in så många som en miljon prisuppdateringar per dag.

En handlare som jag pratade med på en hedgefond på 10 miljarder dollar baserad i New York sa att hans dator utförde 1 000 till 1 500 affärer dagligen (även om han noterade att de inte var vad han kallade intradagsaffärer). Hans tumtjocka anställningskontrakt hindrade mig från att använda hans namn, men han pratade lite om sitt tillvägagångssätt. Vårt system har en touch av genetisk teori och en touch av fysik, sa han. Med genetisk teori menade han att hans dator genererar algoritmer slumpmässigt, på samma sätt som gener slumpmässigt muterar. Han testar sedan algoritmerna mot historisk data för att se om de fungerar. Han älskar utmaningen att knäcka beteendet hos något så komplext som en marknad; som han uttryckte det, det är som att jag försöker beräkna universum. Liksom de flesta kvantiteter, bekände handlaren förakt för den sjätte sinnet av den traditionella handlaren, såväl som för gammaldags analytiker som tillbringade tid med att intervjua chefer och utvärdera ett företags historia.

Högfrekvent handel kommer sannolikt att bli vanligare i takt med att New York-börsen kommer närmare och närmare ett helautomatiskt system. Redan 1 500 affärer om dagen är konservativt; datorerna hos vissa högfrekventa handlare utför hundratusentals affärer varje dag.

Länkat med högfrekvent handel är den växande vetenskapen om händelsebearbetning, där datorn läser, tolkar och agerar på nyheterna. En handel som svar på ett FDA-meddelande kan till exempel göras på millisekunder. Med utnyttjande av denna trend introducerade Reuters nyligen en tjänst som heter Reuters NewsScope Archive, som taggar Reuters-utgivna artiklar med digitala ID så att en artikel kan laddas ner, analyseras för användbar information och agera nästan omedelbart.

Allt detta fungerar utmärkt, tills det inte gör det. Allt faller isär när du har att göra med en extremhändelse, säger handlaren vid fonden på 10 miljarder dollar och använder en statistikers term för de händelser som finns längst med sannolikheten. Det är lätt att missbedöma dina resultat när du är framgångsrik. Dessa en på hundra händelser kan lätt hända två gånger om året.

Händelserna i augusti var extrema, och de var av kvanternas egen tillverkning. (Vissa ifrågasätter den domen: se On Quants ) Till att börja med var quants indirekt ansvariga för boomen i bostadslån som erbjöds skakiga kandidater.

Derivat gör det möjligt för banker att handla med sina bolån som tuggummikort, och separeringen av innehavaren av ett lån från långivaren tenderade att skapa en övergenerös sorts lånehandläggare. Bankerna lockades i sin tur av den enorma marknaden för derivat som CDO. Den marknaden drevs av hedgefonders aptit på produkter som var lite mer riskfyllda och skulle därmed ge en högre avkastning. Och kvanterna som specialiserade sig på riskbedömning bidrog till beslutet att köpa CDO:er, eftersom de antog att kreditmarknaden skulle åtnjuta nio eller så år av relativt godartad volatilitet.

Det var ett fullkomligt rationellt antagande; det råkade bara vara fel. Matthew Rothman, senioranalytiker inom kvantitativa strategier på Lehman Brothers, kallade sommaren en tid av betydande onormal prestation; enligt hans beräkningar var det det märkligaste på 45 år. James Simons Renaissance Technologies-fond sjönk 8,7 procent under den första veckan i augusti, och i ett brev till sina investerare kallade han det för en högst ovanlig period. Som Andrew Lo uttryckte det, tyvärr har livet blivit väldigt intressant. De Wall Street Journal kallade det ett augusti-bakhåll.

Skadorna spred sig snabbt utanför marknaden för skuldinstrument av låg kvalitet. Det var nästan som om finansvärlden hade blivit en marknad för ingenting så mycket som standardavvikelser, den matematiska termen för spridning av värden som avviker från ett medelvärde. I själva verket kan sommaren beskrivas som en tid då alltför många investerare hade köpt standardavvikelser som var för höga för deras medel.

Bland lärdomarna som August lärde ut är att det kan finnas ett begränsat antal livskraftiga investeringsstrategier – en misstanke som bekräftas av den konstigt synkrona nedgången av många kvantfonder i somras, inklusive Simons Renaissance Technologies. Augusts bisarra marknadsbeteende, enligt Rothman och andra, var förmodligen produkten av att vissa stora hedgefonder sökte kontanter för att möta sina skuldförbindelser, eftersom värdet på deras CDO:er sjönk, genom att sälja de värdepapper som var lättast att kasta bort, främst aktier. (Och vilka fonder? I ett annat exempel på fondförvaltarnas sekretess verkar ingen riktigt veta, eller vill säga.)

Enligt de flesta av dem som jag talade med inträffade något i stil med följande i somras. Quants hade, i sin ordinarie natur, kortat många aktier. Shorting är ett arrangemang där en investerare lånar en aktie från en mäklare och garanterar lånet med säkerhetstillgångar placerade på vad som kallas ett marginalkonto. Investeraren säljer genast den lånade aktien; om aktien sedan sjunker i värde, köper investeraren tillbaka den och sänker prisskillnaden när han lämnar tillbaka aktien till mäklaren. Men om aktien oväntat ökar i värde, även för en liten stund, måste investeraren antingen lägga ytterligare säkerheter på marginalkontot för att täcka skillnaden eller köpa tillbaka den kortade aktien och lämna tillbaka den till mäklaren.

CDO:er hade fungerat som säkerhet för quanternas korta positioner. När subprime-krisen pressade de finansiella marknaderna, sjönk värdet på dessa CDO:er, vilket tvingade kvanterna att öka säkerheten på marginalkonton, köpa tillbaka de kortade aktierna, eller både och. Men i båda fallen, för att komplettera deras krympande säkerheter, tvingades kvantfonder sälja starka blue-chip-aktier, vars priser följaktligen sjönk. Samtidigt, som kvantitet köpte tillbaka shortade aktier, priserna på de där lagren ökade, vilket krävde att ytterligare säkerheter skulle ställas till marginalkonton just vid den tidpunkt då värdet på CDO:er drabbades. Att kvanterna uppenbarligen var långa på samma starka aktier och korta på samma svaga aktier var ett resultat av ett antal strategier, par som handlade mellan dem.

En annan relaterad förklaring till nedgången i augusti var att kvantmodellerna helt enkelt upphörde att spegla verkligheten när marknadsförhållandena abrupt förändrades. När allt kommer omkring är en handelsalgoritm bara lika bra som sin modell. Tyvärr för kvanter blir livslängden för en algoritm kortare. Innan han var på RiskMetrics skapade Gregg Berman råvaruhandelssystem på Mint Investment Management Group. I mitten av 1990-talet, säger han, kan en bra algoritm handla framgångsrikt i tre eller fyra år. Men halveringstiden för en algoritms livsduglighet, säger han, har minskat, eftersom fler kvantiteter ansluter sig till marknaderna, eftersom datorer blir snabbare och kan knäcka mer data och allt eftersom mer data blir tillgänglig. Berman tror att två eller tre månader kan vara gränsen nu, och han förväntar sig att den kommer att sjunka.

För Richard Bookstaber, en kvant som har hanterat hedgefonder och risker för företag som Salomon Brothers och Morgan Stanley, visade nedgången i augusti att de farhågor som han länge hyst var välgrundade. Bookstaber var med i panelen sponsrad av IAFE; i själva verket är han överallt nuförtiden. Hans bok En demon av vår egen design , som dök upp i april, var åtta år på väg, och det gjorde några mycket förutseende förutsägelser.

Bookstaber är en tystlåten, omtänksam man, med skarpa bruna ögon och en uppmärksam blick. Han studerade hos Merton på 1970-talet vid MIT, där han doktorerade i ekonomi. I dag är han mycket oroad över kvanternas verktyg och metoder. I synnerhet oroar han sig över komplexitet och vad han kallar tight coupling, en ingenjörs term för system där små fel snabbt kan förvärras, som de gör i kärnkraftverk. Quanternas verktyg, anser han, har blivit så komplicerade att de har undgått sina skapare. Vi har kommit till en punkt där även proffs kanske inte förstår instrumenten, säger han. Detta, för Bookstaber, visades perfekt i somras, när subprime-problemen berörde en reaktionär våg av försäljning av aktier som nominellt skulle verka orelaterade, eller, som Wall Street uttrycker det, okorrelerade.

Ingen visste att det som hände på subprime-marknaden kunde påverka vad som pågick i de kvanta aktiefonderna, säger han. Det finns för mycket komplexitet, för mycket härledd innovation. Det här är de smartaste personerna i branschen. Om det kunde hända dem, kan det hända vem som helst. Ingen kunde ha förutsett sambandet.

Linkage är ett av Bookstabers favoritämnen. Han tror att kvantinstrument har kopplat samman marknader som normalt inte skulle vara länkade, och att sådana kopplingar är farliga eftersom de är oförutsedda.

Berman och andra jag pratade med instämde i många av Bookstabers farhågor. Produkterna blir en storleksordning mer komplexa, säger Berman. Saker förändras något och blir korrelerade där de inte var korrelerade tidigare. Eller, som han uttryckte det lite mindre gnomiskt, Du kan inte klara dig utan att förstå det, men du burk köp det.

Under allt detta slår kvanternas stora hopp: nämligen att finansvärlden kan förstås genom matematik. De har försökt upptäcka de underliggande strukturerna på finansmarknaderna, ungefär som akademiker har låst upp den fysiska världens mysterier. Ju fler kvantiteter lär sig, desto längre bort verkar en enhetlig teori om ekonomi. Mänskligt beteende, såsom det manifesteras på finansmarknaderna, motstår helt enkelt kvantifiering, åtminstone för nu.

Emanuel Derman minns att han drömde om en sådan enhetlig finansiell teori i början av 1990-talet, lite efter att han hade tagit steget från universitetet till gatan. Men de drömmarna, säger han, är döda. Kvantitativ finansiering påminner ytligt om fysik, säger han, men effektiviteten är väldigt annorlunda. I fysik kan du göra saker med 10 signifikanta siffror och få rätt svar. Inom ekonomi har du tur om du kan säga upp och ner.

Så upp var ner och ner var upp i somras, och Bookstaber och andra hoppas att det är en varning som kommer att beaktas, snarare än början på en stor systemkris.

Och var subprima kanariefågeln i gruvan? Det var en fråga som paneldeltagarna och publiken som dök upp på Four World Financial Center i augusti bara börjar besvara. Leslie Rahl, till exempel, berättade försiktigt för mig i ett uppföljande e-postmeddelande att det mer och mer ser ut som att svaret är ja. Många tecken har antytt så, från jobbförluster till en fortsatt kredittorka till en försvagad dollar, men den historien har ännu inte skrivits.

Som en upptakt till paneldiskussionen bad Rahl publiken att förutsäga om kreditspreadarna skulle krympa eller öka under de kommande månaderna. Hon talade om skillnaden mellan priset på en statsobligation och priset på en mer riskabel företagsobligation, en standardmätare på Wall Street för ekonomins hälsa. En ökande kreditspread ses generellt som ett tecken på osäkerhet och en smal spread som ett tecken på optimism.

Hur många tror att spridningen kommer att öka? hon frågade.

Händerna på ungefär hälften av de smartaste människorna på Wall Street sköt upp.

Och hur många tror att de kommer att minska?

Den andra halvan – lika smart – räckte upp handen.

Jo, sa hon. Det är det som gör en marknad.

Om de inte visste det kunde ingen.

Bryant Urstadt är en frilansskribent baserad i New York. Hans verk har dykt upp i Harpers och Rullande sten .

Dölj