หนังสือเล่มนี้พูดถึงว่าทำไมการใช้สูตรคณิตศาสตร์และโมเดลที่ซับซ้อนในตลาดการเงินอาจเป็นดาบสองคม Paul Wilmott ชี้ให้เห็นว่าแม้การใช้คณิตศาสตร์จะทำให้การเงินดูเป็นวิทยาศาสตร์มากขึ้น แต่มันก็ทำให้เราประมาทและมองข้ามความเสี่ยงที่แท้จริง เพราะตลาดจริงๆ นั้นซับซ้อนและคาดเดายากกว่าที่สูตรคณิตศาสตร์จะจับได้หมด
1. ปัจจุบันตลาดการเงินเปลี่ยนจากการซื้อขายโดยคน มาเป็นการซื้อขายด้วยคอมพิวเตอร์และสูตรคณิตศาสตร์เป็นหลัก ซึ่งสร้างความเสี่ยงใหม่ๆ ที่เราอาจคาดไม่ถึง
2. คนมักคิดว่าราคาในตลาดเป็นไปตามกราฟระฆังคว่ำ (เหมือนคะแนนสอบ) แต่ความจริงแล้ว เหตุการณ์สุดขั้วเกิดขึ้นบ่อยกว่าที่คิดมาก
3. สูตรคำนวณราคาออปชั่นที่ใช้กันทั่วโลก (Black-Scholes) ตั้งอยู่บนสมมติฐานที่ไม่เป็นจริง เช่น คิดว่าราคาหุ้นเปลี่ยนแปลงอย่างค่อยเป็นค่อยไป ซึ่งในความเป็นจริงราคาอาจพุ่งหรือดิ่งอย่างรวดเร็ว
4. ธนาคารใช้วิธีคำนวณความเสี่ยงที่เรียกว่า VaR ซึ่งมักทำให้รู้สึกปลอดภัยเกินไป เพราะมันมองข้ามเหตุการณ์รุนแรงที่อาจเกิดขึ้นได้
5. พอทุกคนใช้โมเดลเดียวกัน พฤติกรรมตลาดก็เปลี่ยน ทำให้โมเดลที่เคยแม่นกลับใช้ไม่ได้ผล เหมือนเวลาทุกคนวิ่งไปทางเดียวกันพร้อมกัน
6. ทฤษฎีตลาดมีประสิทธิภาพเชื่อว่าราคาสะท้อนข้อมูลทั้งหมดแล้ว แต่จริงๆ แล้วมีปัจจัยอื่นๆ อีกมาก เช่น อารมณ์คน การปั่นราคา ที่มีผลต่อราคา
7. ตราสารอนุพันธ์ที่ซับซ้อน แม้จะใช้คณิตศาสตร์ขั้นสูง แต่กลับสร้างความเสี่ยงให้ระบบ เพราะซับซ้อนเกินกว่าที่ใครจะเข้าใจได้ทั้งหมด
8. การกระจายความเสี่ยงที่ทุกคนเชื่อถือ อาจล้มเหลวในช่วงวิกฤต เพราะทุกอย่างมักจะดิ่งพร้อมกันหมด
9. การซื้อขายความถี่สูงด้วยคอมพิวเตอร์ ช่วยให้ตลาดคล่องตัวในภาวะปกติ แต่อาจทำให้ตลาดป่วนหนักขึ้นในช่วงวิกฤต
10. ระบบจัดการความเสี่ยงมักจะโฟกัสแต่สิ่งที่คาดการณ์ได้ แต่มองข้ามสิ่งที่คาดไม่ถึงซึ่งอาจสร้างความเสียหายมหาศาล
11. โมเดลการเงินมักเชื่อว่าอดีตทำนายอนาคตได้ ซึ่งมักผิดพลาดเวลาที่สถานการณ์เปลี่ยนไปจากเดิมมากๆ
12. การใช้เงินกู้ (leverage) ทำให้ทั้งกำไรและขาดทุนขยายตัว โมเดลมักประเมินความเสี่ยงจากการใช้เงินกู้ต่ำเกินไป
13. มีคนพยายามใช้ทฤษฎีควอนตัมจากฟิสิกส์มาอธิบายตลาด แต่ตลาดการเงินต่างจากระบบฟิสิกส์มาก ทำให้ใช้ได้ไม่ดีนัก
14. ระบบจ่ายโบนัสในวงการการเงินทำให้คนกล้าเสี่ยงเกินไป เพราะได้กำไรก็ได้โบนัสมหาศาล แต่ขาดทุนก็แค่ตกงาน
15. วิกฤตการเงินมักเกิดจากที่ทุกคนใช้โมเดลคล้ายๆ กัน พอโมเดลผิดพลาด ก็ผิดพลาดพร้อมกันหมด
16. ผลิตภัณฑ์การเงินซับซ้อนขึ้นเรื่อยๆ จนคนสร้าง คนขาย และคนซื้อ ไม่เข้าใจความเสี่ยงที่แท้จริง
17. โมเดลคณิตศาสตร์ทำให้คนมั่นใจในตัวเลขมากเกินไป จนลืมมองปัจจัยที่วัดเป็นตัวเลขไม่ได้
18. ผู้เขียนเสนอว่าเราควรเน้นสร้างระบบการเงินที่มั่นคงมากกว่าที่จะพยายามทำให้มีประสิทธิภาพสูงสุด
19. ตลาดการเงินมีพฤติกรรมที่ซับซ้อนเกินกว่าจะอธิบายด้วยสูตรง่ายๆ เหมือนที่น้ำแข็งมีคุณสมบัติต่างจากน้ำ
20. เมื่อทุกธนาคารใช้วิธีจัดการความเสี่ยงเหมือนกัน ก็มักจะตัดสินใจเหมือนกัน ทำให้ตลาดผันผวนมากขึ้น
21. โมเดลส่วนใหญ่คิดว่าคนตัดสินใจอย่างมีเหตุผล แต่จริงๆ แล้วอารมณ์และความเชื่อมีผลมาก
22. ยิ่งพยายามทำให้โมเดลแม่นยำด้วยการเพิ่มความซับซ้อน กลับยิ่งทำให้โมเดลผิดพลาดง่ายขึ้น
23. มีผลิตภัณฑ์การเงินใหม่ๆ ออกมาเร็วกว่าที่เราจะเข้าใจความเสี่ยงของมัน
24. ผู้เขียนเน้นว่าควรใช้คณิตศาสตร์เป็นเครื่องมือช่วยคิด ไม่ใช่ใช้แทนการคิดและวิจารณญาณ
25. สภาพคล่องในตลาดอาจหายไปกะทันหัน ทำให้ซื้อขายไม่ได้ ซึ่งโมเดลส่วนใหญ่ไม่ได้คำนึงถึง
26. ความเร็วในการซื้อขายที่เพิ่มขึ้นสร้างความเสี่ยงใหม่ๆ ที่วิธีจัดการความเสี่ยงแบบเดิมรับมือไม่ได้
27. โมเดลมักคิดว่าทุกคนมีข้อมูลเท่ากัน แต่จริงๆ แล้วข้อมูลและความสามารถในการวิเคราะห์ไม่เท่ากัน
28. โมเดลทางการเงินมักแต่งตัวให้ดูเป็นวิทยาศาสตร์ จนบางทีเราลืมตั้งคำถามกับสมมติฐานของมัน
29. ตลาดการเงินเชื่อมโยงกันหมด ถ้าโมเดลพังที่หนึ่ง ผลกระทบจะกระจายไปที่อื่นๆ ด้วย
30. การวัดความเสี่ยงแบบปกติมักประเมินโอกาสเกิดเหตุการณ์รุนแรงต่ำเกินไป
31. ผู้เขียนแนะนำให้ใช้ทฤษฎีความซับซ้อนและการคิดเชิงระบบมาช่วยในการสร้างโมเดล
32. เมื่อคนส่วนใหญ่ใช้โมเดลเหมือนกัน ก็มักจะตัดสินใจเหมือนกัน ทำให้สิ่งที่โมเดลทำนายเป็นจริงขึ้นมาเอง
33. การเน้นตัวเลขมากเกินไปทำให้มองข้ามปัจจัยเชิงคุณภาพที่สำคัญ
34. โมเดลมักคิดว่าตลาดมีเสถียรภาพ แต่การที่ทุกคนใช้โมเดลเหมือนกันกลับทำให้ตลาดไม่มีเสถียรภาพ
35. ควรยอมรับว่ามีความไม่แน่นอนที่คำนวณไม่ได้ แทนที่จะพยายามคำนวณทุกอย่างให้แม่นยำ
36. คนสร้างโมเดลกับคนใช้โมเดลมักสื่อสารกันไม่ค่อยรู้เรื่อง ทำให้ใช้โมเดลผิดๆ
37. นวัตกรรมทางการเงินที่ใช้คณิตศาสตร์ซับซ้อน สร้างผลิตภัณฑ์ที่ยากจะประเมินและจัดการความเสี่ยง
38. ต้องเข้าใจข้อจำกัดของโมเดล และมีแผนสำรองเวลาที่โมเดลใช้ไม่ได้
39. คนมักใช้โมเดลที่รู้ว่าไม่สมบูรณ์ เพราะไม่มีทางเลือกอื่น หรือระบบบังคับให้ต้องใช้
40. หนังสือเล่มนี้เสนอให้ใช้วิธีผสมผสาน ทั้งการวิเคราะห์เชิงปริมาณ การใช้วิจารณญาณ และการยอมรับว่ามีความไม่แน่นอนที่คำนวณไม่ได้
อ่านแล้ว สิ่งที่ต้องเอามาปรับใช้กับตัวเองก็คือ
1. อย่าเชื่อโมเดลมากเกินไป ควรเก็บเงินสำรองไว้มากกว่าที่โมเดลบอก ลองทดสอบพอร์ตของเราในสถานการณ์เลวร้ายสุดๆ และทบทวนสมมติฐานที่ใช้อยู่เสมอ
2. ตั้งคำถามกับโมเดลที่ใช้อยู่เป็นประจำ เช่น สมมติฐานที่ใช้ยังใช้ได้จริงไหม มีจุดอ่อนตรงไหนบ้าง และสร้างระบบตรวจสอบที่รวมทั้งการทดสอบด้วยตัวเลขและการประเมินเชิงคุณภาพ
3. ใช้หลายๆ วิธีในการประเมินความเสี่ยง ไม่พึ่งแค่ตัวเลขจากโมเดล แต่ใช้ทั้งการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ ความเห็นผู้เชี่ยวชาญ และการวางแผนรับมือสถานการณ์ต่างๆ เพื่อให้เห็นภาพรวมของความเสี่ยงและโอกาสได้ดีขึ้น
4. สร้างระบบป้องกันความเสียหายเวลาโมเดลล้มเหลว เช่น กำหนดวงเงินลงทุนสูงสุด รักษาสภาพคล่องให้เพียงพอ และวางแผนรับมือกับวิกฤตที่อาจรุนแรงกว่าที่โมเดลทำนาย
5. พัฒนาการสื่อสารระหว่างทีมต่างๆ ให้ดีขึ้น โดยเฉพาะระหว่างทีมที่สร้างโมเดล ทีมบริหารความเสี่ยง และผู้ตัดสินใจ เพื่อให้ทุกคนเข้าใจข้อจำกัดของโมเดลและนำไปใช้ได้อย่างเหมาะสม เช่น จัดประชุมร่วมกันเป็นประจำ ทำเอกสารอธิบายที่ทุกฝ่ายเข้าใจได้ และสร้างวัฒนธรรมที่กล้าตั้งคำถามกับโมเดลที่ใช้
หนังสือเล่มนี้เน้นย้ำว่า แม้คณิตศาสตร์และโมเดลจะมีประโยชน์ แต่เราต้องใช้อย่างระมัดระวังและไม่ประมาท ต้องเข้าใจข้อจำกัด และมีระบบรองรับเวลาที่โมเดลอาจผิดพลาด เพราะในโลกการเงินจริงๆ มีความซับซ้อนและความไม่แน่นอนมากกว่าที่โมเดลใดๆ จะจับได้หมด