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ントロピーとは


一般的にエントロピーの法則は、部屋を掃除しても時間が経つと必ず散らかることや、
会社経営において、放っておくと社内が乱れることなどを説明するときに使われる。

この概念は、金融の世界では非常に重要な概念だ。

エントロピーはランダム性の尺度のことだ。

無限大の概念によく似たエントロピーは、確率変数における不確実性の
モデル化や表現に役立つ。

これは、金融アナリストやマーケット・テクニシャンが、
有価証券や市場による特定の種類のパターンの機会を判断するために使われる。


エントロピーはこれまで、
アナリストやトレーダーによる研究と議論の源となってきた。

これは定量分析に使われ、マーケットが特定の方向または特定のパターンに従って
動く可能性を予測するのに役立つ。

ボラタイルな市場は、レートが比較的一定である
安定した市場よりも大きなエントロピーを有する。

エントロピーの概念は、名著「ウォール街のランダムウォーク」で探求されている。



スクの指標としてのエントロピー

ベータとボラティリティのように、
ランダム性の尺度としての金融リスクを測定するためにエントロピーが使われる。

金融の世界では、リスクとは投資家のニーズに基づく良いことや悪いことの
両方のことをいう。

しかし一般的には、リスクが大きいほど
成長促進への高い可能性があると考えられている。

高成長を求めている投資家は、
高いベータや高ボラティリティの株式を探すよう叩き込まれている。

エントロピーも同じように使用される。

エントロピーが高い株式は他よりもリスクが高いと考えられている。

一部のアナリストは、エントロピーがベータよりも
優れたリスクモデルを提供すると考えている。

ポートフォリオ内の資産や有価証券の数が増えると、ベータに似たエントロピーや、
標準偏差が低下することが証明されている。



ントロピーの使用法

エントロピーを使用する際のおもな問題は、計算そのものだ。

アナリストのあいだでは、金融工学にエントロピーの概念を適用するベストな方法に
ついてさまざまな見解がある。

たとえば、デリバティブ(金融派生商品)においては、
リスクを特定し最小限にするためにエントロピーが使われる。

伝統的なブラック・ショールズモデルは、すべてのリスクをヘッジできると仮定している。

すなわち、すべてのリスクを割り出し、、説明できるということだ。

これはつねに現実的なモデルというわけではない。

エントロピーの概念は、原証券や資産によって生成されるランダム性を
排除する変数によって適用でき、アナリストはデリバティブの価格を分離することができる。

言いかえれば、現行のシステムや金融商品の構成内でリスクを定義する最良の変数を
識別する方法として使用される。

最良の変数とは、物理的な現実からほとんどズレがないもののことだ。

金融の世界では、これは確率と期待値を使って表すことができる。

計算それ自体は進化しているが、目的は明確だ。

アナリストは、複雑な金融商品の価格を決めるより良い方法を発見するために
エントロピーの概念を使うのだ。