The Money Formula: Wilmott และ Orrell ตั้งคำถามกับคณิตศาสตร์ในตลาดการเงิน
หนังสือของ Paul Wilmott และ David Orrell เล่าว่า quantitative finance เติบโตขึ้นมาอย่างไร และสมมติฐานของ model มีจุดอ่อนตรงไหน บทความนี้สรุปจากสารบัญและบทที่ 1 ที่ Wiley เผยแพร่ให้อ่านตัวอย่าง

ขอบเขตของบทความ: สรุปจากสารบัญและบทที่ 1 ที่สำนักพิมพ์ Wiley เผยแพร่ให้อ่านตัวอย่าง รวมกับข้อมูลหนังสือจากหน้าสำนักพิมพ์ ยังไม่ได้อ่านบทที่ 2–10 และบทส่งท้าย ข้อสังเกตเรื่องบทเหล่านั้นมาจากชื่อบทเท่านั้น
คนที่ทำงานหรือสนใจตลาดการเงินมักได้ยินว่าราคา option, risk measurement และผลิตภัณฑ์สินเชื่อซับซ้อนถูกคำนวณด้วย mathematical model แต่ไม่ค่อยมีโอกาสถามว่า model เหล่านั้นตั้งอยู่บนสมมติฐานอะไร และสมมติฐานนั้นใกล้ความจริงแค่ไหน
The Money Formula เป็นหนังสือที่ตั้งคำถามนี้ บทความนี้ช่วยดูว่าเล่มนี้พูดถึงอะไร บทแรกเปิดประเด็นไว้อย่างไร และเหมาะกับผู้อ่านแบบไหน
หนังสือเล่มนี้ว่าด้วยอะไร
The Money Formula: Dodgy Finance, Pseudo Science, and How Mathematicians Took Over the Markets เขียนโดย Paul Wilmott และ David Orrell ตีพิมพ์โดย Wiley ฉบับปกอ่อนเดือนมิถุนายน 2017 ความยาว 272 หน้า ISBN 978-1-119-35861-9 (หน้าหนังสือของ Wiley)
คำอธิบายของสำนักพิมพ์ระบุว่าหนังสือสำรวจ quantitative finance และการที่อุตสาหกรรมนี้ขยายตัวจนมีขนาดใหญ่กว่าเศรษฐกิจจริง ไล่ตั้งแต่พันธบัตรไปจนถึง credit default swap และต่างจากหนังสือหลังวิกฤตเล่มอื่นตรงที่เน้นการป้องกัน คือช่วยให้เข้าใจว่าจะหลีกเลี่ยงหายนะทางการเงินครั้งหน้าได้อย่างไร
หน้าสำนักพิมพ์แนะนำ Paul Wilmott ว่าเป็นนักวิจัยและที่ปรึกษาด้าน quantitative finance เคยเป็นผู้จัดการกองทุนและนักวิชาการ ผู้เขียน Paul Wilmott on Quantitative Finance ส่วน David Orrell เป็นนักคณิตศาสตร์ประยุกต์ ผู้ก่อตั้งบริษัทที่ปรึกษา Systems Forecasting และผู้เขียน Economyths
เนื้อหาครอบคลุมหัวข้ออะไร
สารบัญมีบทนำ สิบบท และบทส่งท้าย (สารบัญ):
บท | ชื่อบทตามสารบัญ |
|---|---|
1 | Early Models |
2 | Going Random |
3 | Risk Management |
4 | Market Makers |
5 | Deriving Derivatives |
6 | What Quants Do |
7 | The Rewrite |
8 | No Laws, Only Toys |
9 | How to Abuse the System |
10 | Systemic Threat |
Epilogue | Keep it Simple |
ชื่อบทบอกโครงเรื่องคร่าว ๆ คือเริ่มจากรากของ model ผ่านเรื่อง randomness, risk management และ derivatives แล้วไปจบที่การใช้ระบบในทางที่ผิดและ systemic risk ข้อสังเกตนี้มาจากชื่อบทเท่านั้น
แนวคิดที่น่าสนใจจากบทที่ 1
บทที่ 1 Early Models เปิดให้อ่านทั้งบท (บทที่ 1, หน้า 1–14) และวางกรอบของทั้งเล่มไว้ชัด
คำถามตั้งต้น ผู้เขียนถามว่าตลาดจำลองเป็นระบบทางฟิสิกส์ได้จริงหรือ หรือ quantitative finance เป็นชุดเทคนิคคณิตศาสตร์สำหรับเดิมพันกับตลาดมากกว่า
สองบุคคลแทนสองด้าน บทนี้เล่าเรื่อง John Law ผู้สร้างระบบเงินกระดาษและ Mississippi Company ในฝรั่งเศส ซึ่งรุ่งเรืองแล้วล่มสลาย คู่กับ Isaac Newton ที่ดูแลโรงกษาปณ์ของอังกฤษ ผู้เขียนใช้ทั้งสองคนแทนสองด้านของการเงินเชิงคณิตศาสตร์ ด้านหนึ่งคือ model ที่เป็นเหตุเป็นผลแบบ Newton อีกด้านคือความพยายามใช้ระบบเพื่อเอาชนะตลาดแบบ Law และบอกว่าแรงตึงระหว่างสองด้านนี้คือสิ่งที่ขับทั้งความสร้างสรรค์และแนวโน้มทำลายตัวเองของสาขานี้
จาก Adam Smith ถึงเศรษฐศาสตร์นีโอคลาสสิก บทนี้อธิบายว่าแนวคิด invisible hand ได้แรงบันดาลใจจากระบบกลไกของ Newton และนักเศรษฐศาสตร์อย่าง Jevons และ Walras พยายามทำให้เศรษฐศาสตร์เป็น "rational mechanics" ด้วยสมมติฐานเรื่องความมีเหตุผลและดุลยภาพ
สมมติฐานที่มีสองหน้า ผู้เขียนมองว่าสมมติฐานเหล่านี้ทำให้คำนวณได้ง่าย แต่ก็กำหนดวิธีที่เรามองเศรษฐกิจว่าเป็นระบบที่มีเหตุผล เสถียร และมีประสิทธิภาพ บทนี้ยังพูดถึง efficient market hypothesis และบอกว่าจะให้ความเห็นต่อทฤษฎีนี้ในบทถัดไป
น้ำเสียงของบทนี้เป็นเรื่องเล่าเชิงประวัติศาสตร์ มีอารมณ์ขันและการเหน็บแนม ไม่มีสมการ มีเชิงอรรถอ้างอิงแหล่งข้อมูลตลอดบท ผู้อ่านที่ไม่ได้ใช้คณิตศาสตร์ในงานก็ตามได้
พื้นฐานที่ควรมีก่อนอ่าน
จากบทที่ 1 ไม่ต้องมีพื้นฐานคณิตศาสตร์ บทนี้อธิบายแนวคิดอย่าง law of large numbers ด้วยตัวอย่างลูกเต๋าแทนการใช้สูตร ผู้อ่านที่รู้จักคำอย่าง derivatives, options และวิกฤตการเงินมาบ้างจะตามบทหลังได้ง่ายขึ้น ข้อนี้เป็นการคาดจากชื่อบท เพราะยังไม่ได้อ่านบทเหล่านั้น
เหมาะกับใคร และใครควรเริ่มจากเล่มอื่นก่อน
เหมาะ กับคนที่ทำงานกับ financial model หรือกำลังจะเข้าสายงาน quant และอยากเห็นมุมวิพากษ์ต่อสมมติฐานของสาขานี้
เหมาะ กับนักลงทุนหรือผู้อ่านทั่วไปที่อยากเข้าใจว่าคณิตศาสตร์เข้ามามีบทบาทในตลาดได้อย่างไร โดยไม่ต้องอ่านสมการ
ควรเลือกเล่มอื่น ถ้าต้องการตำราที่สอนวิธีคำนวณราคา derivatives หรือสร้าง model ทีละขั้น เพราะบทที่ 1 เป็นเรื่องเล่าและการวิพากษ์ ไม่ใช่ตำราเทคนิค
ข้อจำกัดของข้อมูลที่ใช้ในบทความนี้
อ่านเฉพาะบทที่ 1 และสารบัญที่ Wiley เผยแพร่ บทที่ 2–10 และบทส่งท้ายสรุปจากชื่อบทเท่านั้น
จำนวนหน้าไม่ตรงกัน หน้า Wiley ระบุ 272 หน้า ส่วน Open Library บันทึกฉบับปกอ่อน ISBN เดียวกันไว้ 245 หน้า (Open Library) ซึ่งอาจนับหน้านำต่างกัน
ความเห็นในบทความนี้เป็นของผู้เขียนหนังสือตามที่อ่านในบทที่ 1 ไม่ใช่ข้อเท็จจริงที่บทความตรวจสอบเอง
แหล่งอ้างอิง
The Money Formula · Wiley · ข้อมูลหนังสือ ISBN จำนวนหน้า คำอธิบาย และประวัติผู้เขียน
Contents (PDF) · Wiley · สารบัญ
Chapter 1: Early Models (PDF) · Wiley · บทที่ 1 ทั้งบท หน้า 1–14
Open Library: 9781119358619 · Internet Archive · ข้อมูลฉบับ ปี และจำนวนหน้า
หนังสือที่กล่าวถึงในบทความนี้

The Money Formula
Paul Wilmott & David Orrell
สารบัญไล่จาก model ยุคแรก, risk management และ derivatives ไปจนถึงงานของ quant และ systemic risk เขียนสำหรับผู้อ่านทั่วไป
บทความนี้อ่านจบได้ในตัวเอง หนังสือด้านบนคือจุดต่อยอดสำหรับผู้ที่ต้องการศึกษาลึกขึ้น
อ่านต่อ
25 ตุลาคม 2569
Advances in Active Portfolio Management: ภาคต่อของ Grinold และ Kahn ครอบคลุมอะไรหนังสือรวมบทความของ Richard C. Grinold และ Ronald N. Kahn ที่ต่อยอดจาก Active Portfolio Management ครอบคลุม dynamic portfolio management, smart beta, ความเสี่ยง และ portfolio construction บทความนี้แนะนำขอบเขตเนื้อหาจากสารบัญของ McGraw Hill
25 ตุลาคม 2569
Stochastic Finance with Python: จาก Monte Carlo ถึง Black-Scholes ด้วยโค้ด Pythonหนังสือของ Avishek Nag จาก Apress ปี 2024 ว่าด้วย probability, stochastic process และ model การเงินที่เขียนด้วย Python เชิงวัตถุ บทความนี้แนะนำขอบเขตเนื้อหาจากคำอธิบายหนังสือและ repository โค้ดของสำนักพิมพ์
25 ตุลาคม 2569
Analysis of Financial Time Series ฉบับที่ 3: ตำรา time series การเงินของ Ruey S. Tsayตำรา financial econometrics ของ Ruey S. Tsay ครอบคลุม ARMA, GARCH, high-frequency data, VaR, cointegration และ MCMC บทความนี้สรุปจากสารบัญและบทที่ 1 ที่ Wiley เปิดให้อ่านตัวอย่าง เพื่อช่วยตัดสินว่าเล่มนี้เหมาะกับระดับของคุณหรือไม่
