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Kommt jetzt ein Schwarzer Schwan?

Liebe Börsianerinnen, liebe Börsianer,

Jim Rickards gilt ohne Frage als einer der ganz profilierten „Krisen-Denker“ der Wall Street. Dabei stützt er seine Prognosen auf die sog. Komplexitätstheorie der Physik. Diese Theorie ist schon etwas sperrig, aber in der Tat durchaus prognosesicher. Erfahren Sie im Folgenden, was ein Sigma 7-Ereignis ist. Solche Marktschocks treten statistisch betrachtet nur einmal in einem Zeitraum von rund 1 Milliarde Jahren auf. In der Praxis freilich können uns diese Ereignisse auch im Abstand von nur wenigen Jahren heimsuchen. Steht uns nun wieder so ein Schock, den andere Analysten auch als Schwarzen Schwan bezeichnen, bevor? Lesen Sie selbst direkt von Jim Rickards und bilden Sie sich eine Meinung!

Mit herzlichen Grüßen
Ihr
Alexander von Parseval
Analyst und Vermögensberater

Gastbeitrag von Jim Rickards

24. August 2022

Liebe Börsianerinnen, liebe Börsianer,

Ich befasste mich mit der Komplexitätstheorie, als ich mit Long Term Capital Management (LTCM) zu tun hatte – dem Hedgefonds, der 1998 zusammenbrach, nachdem die Strategien für den Derivatehandel katastrophal fehlgeschlagen waren.

Nach dem Zusammenbruch und der anschließenden Rettung unterhielt ich mich mit einem der LTCM-Partner darüber, was schiefgelaufen war. Ich kannte mich zwar mit Märkten und Handelsstrategien aus, war aber kein Experte für die hochtechnische angewandte Mathematik, die das Management bei der Ausarbeitung seiner Strategien verwendete. Der Partner, mit dem ich mich unterhielt, hatte einen hohen Abschluss in Mathematik. Ich fragte ihn, wie es möglich war, dass alle unsere Handelsstrategien gleichzeitig Geld verloren haben, obwohl sie in der Vergangenheit nicht korreliert waren. Er schüttelte den Kopf und sagte: „Was da passiert ist, ist einfach unglaublich. Es war ein Ereignis mit einer Standardabweichung von sieben.“

In der Statistik wird eine Standardabweichung durch den griechischen Buchstaben Sigma symbolisiert. Selbst Nicht-Statistiker würden verstehen, dass ein Ereignis mit sieben Sigma selten klingt. Aber ich wollte wissen, wie selten so etwas war. Ich konsultierte einige technische Quellen und fand heraus, dass ein Sieben-Sigma-Ereignis weniger als einmal in einer Milliarde Jahren oder weniger als fünfmal in der Geschichte des Planeten Erde vorkommen würde.

Ich wusste, dass mein Partner richtig gerechnet hatte. Aber es war mir klar, dass sein Modell falsch sein musste. Extreme Ereignisse waren auf den Märkten 1987, 1994 und dann 1998 aufgetreten. Sie traten etwa alle vier Jahre auf. Ein Modell, das versucht, ein Ereignis zu erklären, das alle Milliarden Jahre auftritt, kann unmöglich das richtige Modell sein, um die Dynamik von etwas zu verstehen, das sich alle vier Jahre abspielt.

Nach dieser Begegnung begab ich mich auf eine zehnjährige Odyssee, um die richtige Analysemethode zum Verständnis des Risikos auf den Kapitalmärkten zu finden. Ich studierte Physik, Netzwerktheorie, Graphentheorie, Komplexitätstheorie, angewandte Mathematik und viele andere Gebiete, die auf verschiedene Weise mit der tatsächlichen Funktionsweise der Kapitalmärkte zusammenhängen.

Mit der Zeit erkannte ich, dass Kapitalmärkte komplexe Systeme sind und dass die Komplexitätstheorie – ein Zweig der Physik – der beste Weg ist, um Risiken zu verstehen, zu managen und Marktzusammenbrüche vorherzusehen. Ich begann über dieses Thema zu schreiben und zu referieren. Ich veröffentlichte mehrere Artikel in Fachzeitschriften.

Gemeinsam mit Partnern entwickelte ich Systeme, die die Komplexitätstheorie und verwandte Disziplinen nutzten, um geopolitische Ereignisse auf den Kapitalmärkten zu erkennen, bevor sie der Öffentlichkeit bekannt wurden.

Schließlich erhielt ich Einladungen, um an einigen der führenden Universitäten und Forschungsinstitutionen, die sich mit Komplexitätstheorie befassen, zu lehren und zu beraten. Darunter waren die Johns Hopkins University, die Northwestern University, das Los Alamos National Laboratory und das Applied Physics Laboratory.

In diesen Einrichtungen warb ich immer wieder für die Idee interdisziplinärer Bemühungen, um die tiefsten Geheimnisse der Kapitalmärkte zu lösen. Ich wusste, dass kein Fachgebiet alle Antworten hat, aber eine Kombination von Fachwissen aus verschiedenen Bereichen könnte zu Erkenntnissen und Methoden führen, die die Kunst des Finanzrisikomanagements voranbringen könnten.

Ich schlug vor, dass ein Team aus Physikern, Computermodellierern, angewandten Mathematikern, Juristen, Wirtschaftswissenschaftlern und Soziologen die theoretischen Modelle, die ich mit meinen Partnern entwickelt hatte, verfeinern und ein Programm für empirische Forschung sowie Experimente zur Validierung der Theorie vorschlagen könnte.

Diese Vorschläge wurden von den Wissenschaftlern, mit denen ich zusammenarbeitete, sehr begrüßt – von den Wirtschaftswissenschaftlern jedoch abgelehnt und ignoriert. Die führenden Wirtschaftswissenschaftler vertraten stets die Ansicht, dass sie von der Physik nichts zu lernen hätten und dass die Standardmodelle der Wirtschafts- und Finanzwelt eine gute Erklärung für die Wertpapierpreise und die Dynamik der Kapitalmärkte seien.

Wann immer prominente Wirtschaftswissenschaftler mit einem Sieben-Sigma-Marktereignis konfrontiert wurden, taten sie es als „Ausreißer“ ab und änderten ihre Modelle leicht ab, ohne jemals die Tatsache zu erkennen, dass ihre Modelle überhaupt nicht funktionierten.

Die Physiker hatten ein anderes Problem. Sie wollten an wirtschaftlichen Problemen mitarbeiten, waren aber selbst keine Finanzmarktexperten. Sie hatten ihre berufliche Laufbahn mit dem Studium der…..

Wollen Sie meine komplette Analyse lesen?



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2 Kommentare

  1. James Rickards, guter Mann, seine Bücher CRASHPROPHETzeihungen
    Vom feinsten.
    Wer gerne Abwärts ohne Ende, oder andere Bücher lesen will, die einen so richtig hinunterziehen, zu empfehlen.
    Komisch, ich meinte wir sind schon MITTENDRINN………………

    1. „Abwärts ohne Ende“? Was für ein wunderbarer Buchtitel! Was gibt es schon Schöneres, als in Pessimismus zu schwelgen – @Columbo dürfte begeistert sein… :-)

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