Фармер, Дж. Дойн
Дж. Дойн Фармер ([Нет даты!]) — американский учёный в области сложных систем и предприниматель. Известен своими исследованиями в области теории хаоса, сложности и эконофизики.
Биография[править]
Фармер родился в Хьюстоне, штат Техас, вырос в Силвер-Сити, штат Нью-Мексико. На него оказал сильное влияние Том Ингерсон, молодой физик и лидер бойскаутов, который вдохновил его интерес к науке и приключениям[1]. Скаутская деятельность включала поиски заброшенного испанского золотого рудника для финансирования миссии на Марс, поездку в Северо-Западные территории и походы в Медный каньон. Фармер окончил Стэнфордский университет в 1973 году со степенью бакалавра физики и поступил в аспирантуру Калифорнийского университета в Санта-Крузе, где изучал физическую космологию под руководством Джорджа Р. Блюменталя.
Выигрыш в рулетку[править]
Ещё учась в аспирантуре, Фармер и его друг детства Норман Паккард создали группу под названием Eudaemonic Enterprises[1]. Их целью было обыграть рулетку и использовать полученные средства для создания научной коммуны. Слово эвдемония происходит от Аристотеля и означает состояние просветления, достигаемое жизнью в соответствии с разумом.
Они купили колесо рулетки и провели обширное экспериментальное и теоретическое исследование его физики. Для реализации своей системы они создали первый носимый цифровой компьютер, примерно в то же время, что и первый настольный компьютер Apple. Фармер вручную написал трёхкилобайтную программу для компьютера на машинном языке. Программа включала пакет с плавающей запятой, секвенсор для выполнения вычислений и операционную систему, которая работала с вводом пальцами ног и вибрирующим выводом. Самая ранняя версия компьютера была спрятана под мышками, но более поздняя версия была скрыта в ботинке[1].
Их схема использовала тот факт, что обычно проходит более десяти секунд с момента, когда крупье отпускает шарик, до закрытия ставок. В это время один человек измерял положение и скорость шарика и ротора, используя большой палец ноги для нажатия переключателя в ботинке. Компьютер использовал эту информацию для прогнозирования вероятного места приземления шарика. Сигнал передавался второму человеку, который быстро делал ставки. Они совершили более одиннадцати поездок в Лас-Вегас, Рино и Тахо и достигли 20% преимущества над казино, но постоянно сталкивались с аппаратными проблемами. Это сочеталось с их страхом перед насилием со стороны казино, поэтому они никогда не играли по-крупному и не смогли реализовать те большие суммы, о которых изначально мечтали[1].
Хаос и Коллектив динамических систем[править]
После проекта с рулеткой Фармер сменил тему своей диссертации на хаотическую динамику и вместе с Джеймсом П. Кратчфилдом, Норманом Паккардом и Робертом Шоу основал Коллектив динамических систем (впоследствии известный как Кабал Хаоса). Хотя они получили благословение преподавателей Уильяма Л. Берка и Ральфа Абрахама, они по сути совместно руководили докторскими диссертациями друг друга. Их самым важным вкладом стал метод реконструкции пространства состояний, который позволил визуализировать и изучать хаотические аттракторы на основе только одного временного ряда. В настоящее время этот метод используется для идентификации хаотических аттракторов и изучения их свойств в самых разных физических системах[2].
В своей докторской диссертации в 1981 году Фармер показал, как изменение параметра бесконечномерной системы может привести к последовательности всё более сложных хаотических аттракторов, напоминающих переход к турбулентности. Позже он разработал метод нелинейного прогнозирования временных рядов, который использовался для использования низкоразмерного хаоса для составления более точных краткосрочных прогнозов[3]. Другие работы включали улучшенный метод реконструкции пространства состояний и вывод фундаментальных пределов, в которых это становится невозможным, так что динамика становится по своей сути случайной[3]. Он и его коллеги также разработали метод определения того, когда хаос можно отличить от нулевой гипотезы коррелированного линейного случайного процесса[4].
Группа сложных систем Лос-Аламоса[править]
После получения докторской степени в 1981 году Фармер занял должность постдока в Центре нелинейных исследований Лос-Аламосской национальной лаборатории и получил стипендию Оппенгеймера в 1983 году. Он заинтересовался тем, что сейчас называется сложными системами, и стал соорганизатором нескольких основополагающих конференций в этой области[5]. В 1988 году он основал Группу сложных систем в Теоретическом отделе и набрал группу постдоков, которые впоследствии стали лидерами в этой области, включая Кунихико Канеко, Криса Лэнгтона, Вальтера Фонтану, Стина Расмуссена, Дэвида Вольперта, Стефани Форрест, Джеймса Тейлера и Сета Ллойда.
Фармер и Норман Паккард разработали концепцию «метадинамики», то есть коэволюционирующих сетей и динамических систем. Например, узлы сети могут представлять химические виды, а рёбра — их возможные реакции, кинетика которых порождает систему дифференциальных уравнений. По мере образования новых видов набор реакций изменяется, и кинетика, в свою очередь, меняется. Эта концепция использовалась для моделирования иммунной системы и происхождения жизни. Совместная работа с Ричардом Бэгли привела к моделированию автокаталитического набора полимеров, в котором несколько видов поддерживаются в высокой концентрации, со многими свойствами метаболизма; автокаталитический набор эволюционировал во времени подобно эволюции живых систем, но без генетического кода[6].[7]
Джеймс Килер и Фармер продемонстрировали, что система связанных логистических отображений может производить флуктуации со спектром мощности 1/f[8]. Они показали, что это происходит потому, что система постоянно настраивается, чтобы оставаться вблизи критической точки, свойство, которое позже было названо самоорганизованной критичностью Пером Баком.
Prediction Company[править]
В 1991 году Фармер оставил свою должность в Лос-Аламосе, воссоединился с Норманом Паккардом и однокурсником по аспирантуре Джеймсом Макгиллом и стал соучредителем Prediction Company. В то время преобладало мнение, что рынки совершенно эффективны, поэтому невозможно получать стабильную прибыль без инсайдерской информации[9]. Фармер и Паккард были мотивированы желанием доказать обратное. Разработанная торговая стратегия была ранней версией статистического арбитража и использовала различные сигналы, полученные в результате обработки практически всех количественных данных, связанных с фондовым рынком США. Она также включала высокочастотную модель прогнозирования в качестве наложения, которое снижало транзакционные издержки. С 1996 года торговля была полностью автоматизирована. Фармер был одним из главных архитекторов торговой системы в том виде, в каком она существовала в 1999 году. Prediction Company была продана UBS в 2006 году, а в 2013 году была перепродана Millennium Management. Стратегия была окончательно закрыта в 2018 году.
Экология рынка[править]
Фармер покинул Prediction Company в 1999 году и перешёл в Институт Санта-Фе, где занимался междисциплинарными исследованиями на стыке экономики и сложных систем, разработал теорию экологии рынка и стал одним из основателей эконофизики.
Экология рынка основана на наблюдении, что финансовые фирмы используют специализированные стратегии и могут быть отсортированы по группам, аналогично видам в биологии. Влияние рынка ограничивает размер любой конкретной стратегии. Фармер показал, как построить рыночную пищевую сеть, которая описывает то, как торговые стратегии влияют на прибыль и размер друг друга. Рыночная пищевая сеть поддерживается фундаментальными экономическими видами деятельности, такими как спрос на ликвидность, кредитование реальной экономики и диверсификация рисков. Они создают закономерности в ценах, которые используются торговыми фирмами, аналогичными хищникам в биологии. Некоторые стратегии стабилизируют, в то время как другие дестабилизируют, и сдвиги в экологии рынка могут привести к финансовой нестабильности, например, к бумам и спадам. Эти идеи оказали важное влияние на гипотезу адаптивных рынков.
Эконофизика и микроструктура рынка[править]
Фармер считается одним из основателей области «эконофизики». Она отличается от экономики более основанным на данных подходом к построению фундаментальных моделей, отходя от стандартного теоретического шаблона, используемого в экономике максимизации полезности и равновесия. Вместе с Майклом Демпстером из Кембриджа Фармер основал новый журнал под названием Quantitative Finance и несколько лет был его соредактором.
Его вклад в микроструктуру рынка включает выявление нескольких поразительных эмпирических закономерностей на финансовых рынках, таких как необычайная устойчивость потока ордеров. Фабрицио Лилло и Фармер заметили, что существуют длительные периоды, когда ордера, поступающие на рынок, с гораздо большей вероятностью будут на покупку, чем на продажу, и наоборот, причём корреляции затухают очень медленно, как степенной закон. Он и его сотрудники разработали модель нулевого интеллекта для непрерывного двойного аукциона, которая, как было показано, предсказывает спред между ценами спроса и предложения. В ряде различных эмпирических исследований был задокументирован закон рыночного влияния, который гласит, что среднее изменение цены из-за ордера, поступающего на рынок, пропорционально квадратному корню из размера ордера. Этот закон примечателен тем, что он универсален в том смысле, что функциональная форма рыночного влияния остаётся неизменной до тех пор, пока рынки работают в «нормальных» условиях. Работа его и его коллег заложила основу, которая впоследствии была развита группой Жан-Филиппа Бушо.
Циклы кредитного плеча и финансовая стабильность[править]
Считается, что кризис 2008 года был примером цикла кредитного плеча, в котором кредитование сначала становится слишком свободным, а затем слишком жёстким. Агентная модель для инвесторов в стоимость с использованием кредитного плеча показывает, как использование кредитного плеча может объяснить толстые хвосты и кластерную волатильность, наблюдаемые на финансовых рынках[10]. Аналогичным образом, использование Value at Risk, как это воплощено в Базель II, может привести к циклу, в котором кредитное плечо и цены медленно растут, в то время как волатильность падает, за которым следует крах, при котором цены и кредитное плечо резко падают, в то время как волатильность резко возрастает, что напоминает Великое смягчение и последующий кризис. Фармер является редактором Handbook of Financial Stress Testing.
Прогнозирование технологического прогресса[править]
Хотя инновации могут показаться по своей природе непредсказуемыми, на самом деле существует несколько эмпирических закономерностей, которые предполагают обратное. Вместе с несколькими коллегами Фармер разработал теорию для объяснения закона Райта, который гласит, что затраты падают как степенная функция кумулятивного производства. Собирая данные по множеству различных технологий, можно показать, что это тесно связано с законом Мура, который можно использовать для составления надёжных прогнозов технологического прогресса при сценариях обычного ведения бизнеса[11]. Недавно в статье в сотрудничестве с Дж. Макнерни, Дж. Савойя, Ф. Каравелли и В. Карвальо было показано, что положение отрасли в глобальной производственной сети является важным фактором её долгосрочного роста[12].
Макроэкономика и COVID-19[править]
Реагируя на пандемию COVID, вместе с Франсуа Лафондом, Пенни Мили, Марко Пангалло, Антоном Пихлером и Р. Марией дель Рио Чанона, группа Фармера в Оксфорде правильно предсказала влияние COVID на экономику Великобритании[13]. В рамках отдельного исследования Асано и др. показали, как расширение стандартной макроэкономической модели путём предположения, что домохозяйства принимают решения о сбережениях, копируя друг друга, приводит к поведению, напоминающему эндогенный деловой цикл[14].
Предложение суперсимулятора[править]
После своей работы по COVID Фармер участвует в разработке «суперсимулятора» для изучения сложных экономических систем. В этом симуляторе будет присутствовать каждая компания, принимающая реалистичные решения, которые меняются по мере изменения экономики в целом[15]. Проект известен как Macrocosm[16]. Фармер оценивает, что стоимость завершения и запуска этих симуляций может потребовать 100 миллионов долларов США финансирования.
Ключевой целью текущей работы Фармера является понимание экономических контекстов климатического кризиса, как с точки зрения преимуществ быстрого внедрения возобновляемых источников энергии, так и того, как изменение климата прямо и косвенно повлияет на наши экономические системы. По состоянию на февраль 2026 года симуляция включает 30 000 компаний и их 160 000 нефтяных вышек, электростанций и других активов, на основе богатого 25-летнего набора данных о том, как они работали[15]. Связанные агенты принимают решения на основе простых правил: например, подражая лучшим или прибегая к методу проб и ошибок — в отличие от полностью информированных, оптимально ведущих себя агентов, которые населяют более традиционные модели вычислимого общего равновесия (CGE).
Другие интересы[править]
Фармер писал о науке и приключениях, он заядлый моряк и турист.
В популярной культуре[править]
Работа Фармера и Паккарда над рулеткой, наряду с их приключениями в казино Невады, была показана в документальном сериале 2004 года Breaking Vegas Beat the Wheel.
Примечания[править]
- ↑ 1,0 1,1 1,2 1,3 The Eudaemonic Pie. — Houghton Mifflin Harcourt, 1985.
- ↑ Geometry from a Time Series // Physical Review Letters. — том 45. — № 9. — С. 712–716. — DOI:10.1103/PhysRevLett.45.712 —
- ↑ 3,0 3,1 Predicting Chaotic Time Series // Physical Review Letters. — том 59. — № 8. — С. 845–848. — DOI:10.1103/PhysRevLett.59.845 — — PMID 10035887.
- ↑ State Space Reconstruction in the Presence of Noise // Physica D. — том 51. — № 1–3. — С. 52–98. — DOI:10.1016/0167-2789(91)90222-U —
- ↑ Cellular Automata, Proceedings of an Interdisciplinary Workshop // Physica D: Nonlinear Phenomena. — том 10.
- ↑ Artificial Life II. — Santa Fe Institute Studies in the Sciences of Complexity. — С. 93–140.
- ↑ Artificial Life II. — Santa Fe Institute Studies in the Sciences of Complexity. — С. 141–158.
- ↑ Robust Space-Time Intermittency and 1/f Noise // Physica D. — том 23. — № 1–3. — С. 413–435. — DOI:10.1016/0167-2789(86)90148-X —
- ↑ The Predictors: How a Band of Maverick Physicists Used Chaos Theory to Trade Their Way to a Fortune on Wall Street. — Penguin Press Science, 1998.
- ↑ Leverage Causes Fat Tails And Clustered Volatility // Quantitative Finance. — том 12. — № 5. — С. 695–707. — DOI:10.1080/14697688.2012.674301
- ↑ How Predictable Is Technological Progress? // Research Policy. — том 45. — № 3. — С. 647–655. — DOI:10.1016/j.respol.2015.11.001
- ↑ Doyne Farmer, J. (2018), "How production networks amplify economic growth", arΧiv:1810.07774 [q-fin.GN]
- ↑ Pichler, A., Pangallo, M., del Rio-Chanona, R.M., Lafond, F. & Farmer, J.D. (2020). "Production networks and epidemic spreading: How to restart the UK economy?", arXiv, Корнеллский университет.
- ↑ Asano, Y., Kolb, J.J., Heitzig, J., & Farmer, J.D. (2019). "Emergent Inequality and Endogenous Dynamics in a Simple Behavioral Macroeconomic Model", arXiv, Корнеллский университет.
- ↑ 15,0 15,1 Economics has failed on the climate crisis. This complexity scientist has a mind-blowing plan to fix that, The Guardian (2026 год).
- ↑ Macrocosm. Проверено 18 июня 2026.
Литература[править]
- The Eudaemonic Pie / The Newtonian Casino by Thomas Bass
- The Predictors: How a Band of Maverick Physicists Used Chaos Theory to Trade Their Way to a Fortune on Wall Street by Thomas Bass
- The Perfect Bet by Adam Kucharski
- Brainmakers: How Scientists are Moving Beyond Computers to Rival the Human Brain by David H. Freedman
Ссылки[править]
 | Одним из источников, использованных при создании данной статьи, является статья из википроекта «Рувики» («ruwiki.ru») под названием «Фармер, Дж. Дойн», расположенная по адресу:
Материал указанной статьи полностью или частично использован в Циклопедии по лицензии CC-BY-SA 4.0 и более поздних версий. Всем участникам Рувики предлагается прочитать материал «Почему Циклопедия?». |
|---|