写得好，要注意尾部风险。金融危机以及差点爆掉的超过百万亿美元衍生品危机，实质是模型的天生缺陷

 

上文中提到的2008年次贷危机，其房地产抵押债券MBS的定价基于上面火爆老头说的正态耦合分布。凡是牵涉到用正态分布描写的模型，都会遭遇尾部风险。不管怎样复杂化正态分布都会如此。因为正态分布会低估两端的发生概率。08年金融危机发生前，MBS赚了很多年的钱，当房价短期剧烈下降后，突破了正态分布这个基本假设，定价模型失败崩盘。

 

其实更广泛的，是衍生品期权的定价模型，来源于Black-Scholes方程的解析解B-S公式。问题是这个模型本身的一个重要基本假设，认为股价运动类似 geometric brownian motion，可以简单理解为带有时间的log-normal分布，而带入建立模型，幸运获得了解析解，解决了欧式期权的定价问题，因此获得了诺贝尔经济学奖。

但这个对数正态分布，即使取了对数后，仍然是类似正态分布，两端低估了实际发生的概率。

无论是用美国股市标普还是中国上证指数的数据，都可以检测出这个假设是错误的。研究B-S方程的人应该有不少人知道这个假设是错误的。

所以尾部风险，或者说股市的黑天鹅崩盘危机其实是概率注定的，一定会来的，而且市场一直低估这种风险。尤其美股的超过百万亿美元价值的衍生品市场的巨雷，不知道什么时候会爆。

只有躲过尾部风险的人，才会长期在股市中生存下来。

 

有兴趣的同学其实可以自己去数据验证大盘的尾部风险。

可以从black-scholes方程开始，自己理论上推导B-S公式。

数据可以用spy的历史价格。

需要简单的偏微分方程基础和数理统计基础，和任意一种常用编程语言就够了。

 

对普通股民来说，怎么躲过，最简单的就是现在观望，绝对不重仓做多。

哪怕是大盘指数，也不重仓做多。