專欄 簡介計量金融與棒球之相關

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小聯盟 王大麥 | 2016/11/26

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在1980年代初期,晚近的行為財務學(behavioral finance)蓬勃發展的同時,棒球世界的賽伯計量學(Sabermatrics)的研論著也如雨後春筍般在滋芽醞釀,只是當時仍未被球界的傳統派所廣為接受

此篇我們來談談華爾街計量金融家對棒球統計的影響,Ken Mauriello與Jack Armbruster這兩位算是轉戰此路線的先驅者。他們倆位原本都是服務於芝加哥交易所(CME)的衍生性金融商品交易員。其認為衍生性金融商品的估算與定價對於財務學的發展算是全新的領域。於是在80年代後期他們想把這嶄新的方法運用在評價大聯盟球員身上藉此欲尋找所謂統計數據背後的真相Black-Scholes Option Pricing Model尚未獲得諾貝爾經濟學獎之前。(註:該理論係在1997年獲獎)

大麥的觀點認為,粗略的數據資料所造成的低效率與市場的不理性決策有異曲同工之妙。正如Bill James所言,棒球統計數據將運起與技巧混淆在一起而忽略球場上真正發生的重要細節。時序推移1994年上述的兩位計量金融家Ken Mauriello與Jack Armbruster成立了一家專門分析棒球選手的公司叫做"AVM"

 

那我們要如何衡量球員在場上的表現呢?一個簡單的方式就是看得分。Run Scored就是球場上早成兩隊勝負的分野亦是通貨。其後AVM與一家新成立的STAT公司在大聯盟球場上用建構數學矩陣的方式把每一個點都標上座標號碼,如此一來被擊出到場內的球便能夠用來評估對於球場上正在發生的事件相關球員應該負起多少責任。這套系統簡而言之把每一次的攻防都加以切割並分類成為細小但附有意義的碎片。如同在前幾篇提到的Zone Range將球場區分成26塊區域。而這個來自華爾街的系統把棒球場上所發生的每一件大小事都轉化為某種預期得分(Expected Run Value),在這樣的前提確立之下我們便可以對攻防兩端球隊做出差異訂價。就如同目前一般性的理解:最差的防守球員對於比賽結果的影響遠不如最差的打者

大麥總結:魔球(Money Ball)在千禧年為顯學後(棒球統計專書的發行量是前面20年的三倍,在美職四大職業運動居首一舉超越籃球方面著作),我想縱使守備在球場上的價值容易被高估但衡量球員在手備上的差異評價或許會是以後一片新的藍海!投手的任務在於盡量壓低失分如投資上的停損比停利重要的一致概念。先發投手能夠多製造一些優質先發(QS)使球隊有贏球的契機。而關於投手群的配置將發投手與終結者分置比賽的前端與末端是有其道理的,換言之若是球隊攻擊端消耗對方投手的用球數能力可觀的話則亦會使球隊比較有突破對方投手封鎖的機會(此處不一定指上壘率)。

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參考資料: 1.《Money Ball》by Michael Lewis

                2.《The Hidden Game of Baseball》by John Thorn&Pete Palmer

                 3. mlb.com

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