Опубликовано 1 августа 2025

Отрицательные цены на нефть: психология, уроки и новая математика

Когда нефть стоила меньше воздуха: психология отрицательных цен и новая математика страха

Апрель 2020-го показал, как человеческая паника заставляет переписывать математические модели – когда нефть впервые стала стоить меньше нуля.

Финансы и экономика
Автор публикации: Профессор Эмиль Дюбуа Время чтения: 5 – 7 минут

Представьте: вы приходите на заправку, заливаете полный бак, а кассир протягивает вам деньги. Абсурд? В апреле 2020 года именно это происходило с нефтью на мировых биржах. Впервые в истории цена барреля упала ниже нуля – до минус 37 долларов. Продавцы буквально доплачивали покупателям, лишь бы избавиться от «черного золота».

Этот момент стал не просто курьезом для финансовых сводок. Он обнажил фундаментальную проблему: наши математические модели, созданные для «нормального» мира, рухнули в один день. Биржи экстренно меняли правила игры, а трейдеры в панике пытались понять, как торговать тем, что стоит меньше ничего.

Математические модели и безумие рынка

Когда математика встречается с безумием

Большую часть истории финансовых рынков математики использовали модель Блэка-Шоулза для оценки опционов. Элегантная, красивая формула, которая предполагала одно простое условие: цены не могут быть отрицательными. Логично, не так ли? Ведь как можно продать что-то за отрицательную стоимость?

Но человеческая психология оказалась хитрее математики. Когда мир закрылся на карантин, спрос на нефть рухнул мгновенно. Самолеты не летали, машины стояли в гаражах, заводы останавливались. А нефть продолжала течь из скважин – её нельзя просто «выключить» как кран. Хранилища переполнялись, а владельцы контрактов на поставку поняли: им некуда девать миллионы баррелей нефти.

В такой ситуации логика перевернулась с ног на голову. Нефть из актива превратилась в обязательство. Владеть ею стало дороже, чем от неё избавиться. Отсюда и отрицательные цены – продавцы готовы были доплачивать, лишь бы переложить проблему на кого-то другого.

Чикагская товарная биржа среагировала быстро: модель Блэка заменили на модель Башелье, которая допускала отрицательные цены. Но этого было недостаточно. Нужно было что-то более изощренное – инструмент, способный описать не просто хаос, а логику хаоса.

Психология коллективной паники на рынке

Анатомия коллективной паники

Интересно наблюдать, как в критические моменты рынки превращаются в зеркало человеческой психики. Отрицательные цены на нефть – это не математическая аномалия, это чистая психология толпы в действии.

Первая стадия: отрицание. «Это временно, скоро всё наладится». Трейдеры продолжали торговать по старым моделям, игнорируя сигналы тревоги.

Вторая стадия: паника. Когда стало ясно, что хранилища действительно переполняются, началась распродажа. Но не обычная – все хотели избавиться от контрактов одновременно.

Третья стадия: капитуляция. Цены ушли в минус, и рынок признал новую реальность: иногда владеть чем-то дороже, чем не владеть.

Именно в этот момент понадобилась новая математика – не для описания «нормального» рынка, а для понимания того, как ведут себя цены в состоянии коллективного помешательства.

Аддитивная модель Башелье для нестабильных рынков

Новая математика для безумного мира

Аддитивная модель Башелье появилась как ответ на вызов времени. В отличие от классических подходов, она не пыталась загнать хаос в привычные рамки. Вместо этого она приняла хаос как данность и научилась с ним работать.

Ключевая идея проста: цена складывается из базовой стоимости и случайного процесса, который может быть как положительным, так и отрицательным. Математически это выглядит элегантно: F = F₀ + f, где F₀ – начальная цена, а f – непредсказуемые колебания рынка.

Но за простотой формулы скрывается глубокое понимание психологии рынков. Модель учитывает три ключевых параметра:

Структура волатильности – как сильно «трясёт» рынок в обычное время. Это базовый уровень нервозности участников.

Волатильность волатильности – насколько непредсказуемо меняется сама нервозность. Если обычная волатильность – это температура рынка, то это параметр показывает, как быстро может подскочить температура.

Параметр сдвига – склонность рынка к асимметричным движениям. Рынки не симметричны: падают они быстрее, чем растут, и паникуют сильнее, чем радуются.

Калибровка новой модели в условиях кризиса

Калибровка в условиях шторма

Создать модель – это полдела. Главное – настроить её так, чтобы она работала в реальных условиях. Калибровка новой модели происходила в три этапа, как лечение травмированного рынка.

Сначала восстанавливали «скелет» – базовые форвардные цены и ставки дисконтирования. Это основа, без которой любые расчёты становятся бессмысленными.

Затем настраивали «нервную систему» – волатильность опционов «при деньгах» (когда цена исполнения близка к текущей рыночной цене). Эти инструменты торгуются наиболее активно, поэтому их цены наиболее достоверны.

Наконец, калибровали остальные параметры по всей поверхности волатильности – от глубоко убыточных до сильно прибыльных опционов. Это самая сложная часть, требующая учёта психологических особенностей разных групп трейдеров.

Уроки нефтяного кризиса 2020 года

Уроки нефтяного апокалипсиса

Период с апреля по август 2020 года стал уникальной лабораторией для тестирования новых подходов. Данные по опционам на нефть WTI с экспирациями от июня 2020 до декабря 2022 года показали удивительную вещь: даже в условиях абсолютного хаоса человеческое поведение подчиняется определённым закономерностям.

Параметры модели оставались стабильными во времени. Это означает, что за видимым безумием скрывалась своя логика – логика коллективного страха, но всё же логика.

Особенно интересно поведение подразумеваемой волатильности. Она демонстрировала эффект «липкости» – оставалась привязанной к определённым уровням относительной доходности, даже когда абсолютные цены менялись кардинально. Это говорит о том, что трейдеры думают не столько в абсолютных числах, сколько в относительных пропорциях.

Финансовые рынки как отражение психологии

Финансовые рынки как зеркало души

События апреля 2020 года напомнили нам фундаментальную истину: финансовые рынки – это не механизмы, а живые организмы, отражающие коллективную психологию. Математические модели работают не потому, что рынки рациональны, а потому, что человеческая иррациональность подчиняется определённым паттернам.

Отрицательные цены на нефть стали символом того, как быстро может измениться мир. Но они также показали, как быстро может адаптироваться человеческий разум – создавая новые инструменты для понимания новой реальности.

Аддитивная модель Башелье – это не просто математическая формула. Это признание того, что мир может быть более странным, чем мы предполагали, и что наша задача – не загнать его в привычные рамки, а научиться танцевать с хаосом.

Будущее финансовых рынков и новые инструменты

Что дальше?

Сегодня рынки вернулись к относительной стабильности, цены на нефть снова положительные, а отрицательные котировки кажутся дурным сном. Но урок остался: в мире, где чёрные лебеди становятся серыми буднями, нужны инструменты, готовые к любым сюрпризам.

Новая модель доказала свою эффективность в экстремальных условиях. Она проста в использовании, быстро калибруется и даёт точные результаты даже тогда, когда привычная логика отказывает. Главное – она признаёт то, что мы часто забываем: рынки созданы людьми, а люди непредсказуемы.

Возможно, следующий кризис принесёт новые сюрпризы. Возможно, мы увидим отрицательные цены на что-то ещё. Но теперь у нас есть математический аппарат, который готов к встрече с невозможным.

Потому что в конце концов, самое удивительное в человеческой природе – это наша способность находить закономерности даже в хаосе. И превращать страх в формулы, а панику – в прогнозы.

Париж продолжает удивлять меня своей способностью оставаться спокойным, пока весь мир сходит с ума. Возможно, в этом и есть секрет понимания рынков – сохранять французское хладнокровие, когда все вокруг теряют голову.

Оригинальное название: The Additive Bachelier model with an application to the oil option market in the Covid period
Дата публикации статьи: 11 июн 2025
Авторы оригинальной статьи : Roberto Baviera, Michele Domenico Massaria
Предыдущая статья Как графы помогают найти скрытые связи в данных – новый способ поиска закономерностей Следующая статья Как мы 80 лет считали шумы неправильно: исправляем формулы Фриса

От исследования к пониманию

Как создавался этот текст

Этот материал основан на реальном научном исследовании, а не сгенерирован «с нуля». В начале работы нейросети анализируют исходную публикацию: её цели, методы и выводы. Затем автор формирует связный текст, который сохраняет научный смысл, но переводит его из академического формата в ясное и читаемое изложение – без формул, но без потери точности.

Провокационность

85%

Междисциплинарность

92%

Историческая перспектива

95%

Нейросети, участвовавшие в работе

Мы показываем, какие модели использовались на каждом этапе – от анализа исследования до редакторской проверки и создания иллюстрации. Каждая нейросеть выполняет свою роль: одни работают с источником, другие – с формулировками и структурой, третьи – с визуальным образом. Это позволяет сохранить прозрачность процесса и доверие к результату.

1.
GPT-4-turbo OpenAI Резюмирование исследования Выделение ключевых идей и результатов

1. Резюмирование исследования

Выделение ключевых идей и результатов

GPT-4-turbo OpenAI
2.
Claude Sonnet 4 Anthropic Создание текста на основе резюме Преобразование резюме в связное объяснение

2. Создание текста на основе резюме

Преобразование резюме в связное объяснение

Claude Sonnet 4 Anthropic
3.
Flux Dev Black Forest Labs Создание иллюстрации Генерация изображения по подготовленному промпту

3. Создание иллюстрации

Генерация изображения по подготовленному промпту

Flux Dev Black Forest Labs

Связанные публикации

Вам может быть интересно

Войти в Лабораторию

Исследование не заканчивается одним экспериментом. Ниже – публикации, которые развивают похожие методы, вопросы или концепции.

Профессор Дюбуа объясняет, почему традиционные методы управления пенсионными накоплениями похожи на игру вслепую и предлагает более человечный подход.

Профессор Эмиль Дюбуа 2 июл 2025

Исследование показывает: когда брокеры гонятся за целевой прибылью, они становятся агрессивнее в краткосрочной перспективе, но проигрывают в долгосрочной игре.

Профессор Эмиль Дюбуа 20 июн 2025

Не пропустите ни одного эксперимента!

Подпишитесь на Telegram-канал –
там мы регулярно публикуем анонсы новых книг, статей и интервью.

Подписаться