Главная Forex: суть и основные понятия Как стать трейдером Торговые стратегии Механические торговые системы Взгляд на форекс с другой стороны Forex изнутри Лучшие дилинговые центры

Нассим Талеб. Одураченные случайностью

Если сосед достиг успеха на фондовой бирже, то он - гений или везунчик? Если мы ошибочно принимаем удачу за мастерство, то неизбежно превращаемся в "одураченных случайностью",- предостерегает математик и менеджер по страхованию рисков Нассим Талеб. Книга помогает справляться с глубоко укоренившейся тенденцией недооценивать случайность. Она о здравом смысле, математически стройная, но при этом – развлекательная и информативная.


Для беспроблемного трейдинга рекомендую брокера Forex4you – здесь разрешен скальпинг, любые советники и стратегии; также можно иметь дело с Альпари; для инвесторов – однозначно Альпари с его множеством инвестиционных возможностей. – примеч. главного админа (актуально на 16.11.2017 г.).


Математические раздумья об истории

Стереотип чистого математика представляет анемичного человека с косматой бородой, грязными и не стриженными ногтями, тихо трудящегося за спартанским и беспорядочным столом. С узкими плечами и выпирающим животиком, он сидит в неряшливом офисе, полностью поглощенный своей работой, не обращающий внимания на окружающую его среду. Он вырос при коммунистическом режиме и говорит поанглийски со строгим и хриплым восточноевропейским акцентом. Когда он ест, крошки еды застревают в его бороде. Со временем его все больше поглощает предмет его чистых теорем, достигающий новых уровней всё увеличивающейся абстракции. Американская публика познакомилась недавно с одним из таких характеров - Унабомбером, бородатым математиком-отшельником, который жил в хижине и взялся за убийства людей, продвигавших современные технологии. Ни один журналист не был способен даже приблизительно описать предмет его диссертации - комплексные границы, поскольку это не имеет никакого понятного эквивалента - комплексное число, является полностью абстрактным и воображаемым числом, квадратный корень из минус единицы, объект, который не имеет аналогов вне мира математики.

Название Монте-Карло вызывает в памяти образ загорелого учтивого человека, этакого европлэйбоя, входящего в казино с дуновением средиземноморского бриза. Он - способный лыжник и теннисист, но также не посрамит себя в шахматах и бридже. Он управляет серым спортивным автомобилем, одет в хорошо выглаженный итальянский костюм ручной работы и гладко говорит о мирском и реальном, то есть о том, что журналист может легко описывать публике в сжатом изложении. В казино он проницательно считает карты, определяя шансы и держит пари в заученной манере, пока его мозг производит точные вычисления оптимального размера ставки. Он мог бы быть более умным потерянным братом Джеймса Бонда.

Теперь, когда я думаю о "математике Монте-Карло", я думаю о счастливой комбинации двух факторов: реализма человека Монте-Карло без мелочности, объединенного с интуицией математика без чрезмерной абстракции. На самом деле, эта отрасль математики имеет огромное практическое использование и не столь суховата, как это обычно думается. Я увлекся ею в ту минуту, когда стал трейдером. И она формировала мое мышление в большинстве вопросов, связанных со случайностью. Большинство примеров, используемых в книге, было создано с помощью моего генератора Монте-Карло, который я представляю в этой главе. Но в гораздо большей степени это скорее способ мышления, чем вычислительный метод. Математика - это, в принципе, инструмент больше для мышления, чем для вычисления.

Инструменты

Понятие альтернативных историй, обсуждаемых в предыдущей главе, может быть значительно расширено и подвергнуто различной технической обработке. Что приводит нас к инструментам, используемым в моей профессии, чтобы играть с вероятностью. Позже я их обозначу. Методы Монте-Карло, коротко говоря, состоят в создании искусственной истории, используя следующие концепции.

Во-первых, это траектория выборки. Невидимые истории имеют научное название альтернативные выборочные траектории, которое заимствовано из области вероятностной математики, называемой стохастическим процессом. Понятие траектории, в противоположность результату, указывает на то, что это не простой анализ сценария в стиле МВА, но экспертиза последовательности сценариев в течение времени. Мы не просто интересуемся тем местом, где птичка может оказаться завтра ночью, но интересуемся всеми различными местами, которые она может посетить в течение интервала времени. Мы не просто интересуемся тем, сколько будет стоить капитал инвестора, скажем, через год, а скорее количеством сердечных приступов, которые он может испытывать в течение этого периода. Слово выборочная подчеркивает, что мы видим только одну реализацию среди множества возможных. Очевидно, что выборочная траектория может быть либо детерминированной, либо случайной.

Случайная выборочная траектория, также называемая случайным пробегом, является математическим названием для последовательности виртуальных исторических событий, начинающихся с данного момента и заканчивающихся в другой, и появление которых соответствует некоторому уровню неуверенности. Однако, слово случайный не должно путать с равновероятным (то есть имеющим одинаковую вероятность), поскольку некоторые результаты дадут более высокую вероятность, чем другие. Примером случайной выборочной траектории может быть температура тела вашего кузена в течение периода его болезни тифозной лихорадкой, измеряемой ежечасно. Также это может быть моделирование цены вашей любимой акции, измеренной ежедневно, на закрытии рынка, в течение, скажем, одного года. Начиная со 100$, в одном сценарии цена может заканчиваться 20$, достигнув, однако, максимума в220$, а в другом - она может заканчиваться в точке 145$, повидав минимум в 10$. Другой пример - эволюция вашего состояния в течение вечера в казино. Вы начинаете с 1000$ в кармане и делаете измерения каждые 15 минут. В одной выборочной траектории вы, в полночь, имеете 2200$, а в другой - вы едва наскребаете 20$ на такси.

Стохастические процессы относятся к динамике событий, разворачивающихся во времени. Стохастическим-причудливое греческое название для случайного. Эта отрасль теории вероятности интересуется изучением развития последовательных случайных событий - можно даже называть это математикой истории. Ключ к процессу в том, что он заключает в себе время.

Что такое генератор Монте-Карло? Вообразите, что вы можете смоделировать совершенное колесо рулетки на вашем чердаке без того, чтобы обращаться за помощью к плотнику. Компьютерные программы могут моделировать что угодно. Они даже лучше (и дешевле), чем колесо рулетки, сделанное плотником, которое может "любить" какой-либо номер больше, чем другие, вследствие возможной неровности в своей конструкции или пола вашего чердака. Такая неровность называется уклоном.

Моделирование методом Монте-Карло больше всего похоже на игрушку. Можно производить тысячи, возможно, миллионы случайных выборочных траекторий, и смотреть на превалирующие характеристики их некоторых особенностей. Компьютер - незаменимый инструмент в таких занятиях. Очаровательная ссылка на Монте-Карло подчеркивает метафору моделирования случайных событий в манере виртуального казино. Один набор условий, которые, как считается, преобладают в действительности, запускает коллекцию моделей возможных событий. Даже не имея математической подготовки, мы можем применить моделирование методом Монте-Карло для 18-летнего христианского ливанца, последовательно играющего в Русскую рулетку на данную сумму, и видеть, сколько из этих попыток кончаются обогащением, или сколько времени требуется, в среднем, для того чтобы увидеть его некролог. Мы можем заменить барабан револьвера, чтобы он содержал 500 пулеприемников вместо шести, что, очевидно, уменьшило бы вероятность смерти, и посмотреть результаты.

Методы моделирования Монте-Карло стали впервые применяться в военной физике в лаборатории ЛосАламоса во время подготовки бомбы. Они стали популярными в финансовой математике в 1980-ых, особенно в теориях случайных блужданий цены актива. Ясно, что для примера русской рулетки не требуется такого мощного аппарата, но многие проблемы, особенно ситуации сходства с реальной жизнью, нуждаются с силе генератора МонтеКарло.

Математика Монте-Карло

Это - факт, что "истинные" математики не любят методы Монте-Карло. Они полагают, что такие методы крадут у нас изящество и элегантность математики. Они называют это "животной силой", поскольку мы можем заменить большую часть математических знаний стимулятором Монте-Карло (и другими вычислительными уловками). Например, без формального знания геометрии можно вычислять таинственное, почти мистическое число 21. Как? Просто вписав круг внутрь квадрата и "стреляя" случайными пулями в получившуюся картину. При этом надо предположить равные вероятности для попадания в любую точку картины (что называется равномерным распределением). Отношение пуль внутри круга к количеству пуль внутри и вне круга, даст значение мистического 21, с почти бесконечной точностью. Ясно, что это - не эффективное использование компьютера, поскольку 21 может быть вычислено аналитически, то есть в математической форме, но метод может давать некоторым пользователям большее понимание предмета, чем строки уравнений. Умственные способности и интуиция некоторых людей ориентированы таким способом, что они более восприимчивы к получению знаний именно в такой манере (я считаю себя одним из них). Компьютер возможно, не естественен для нашего человеческого мозга, как, впрочем, и математика.

Я - не "урожденный" математик, то есть я говорю на языке математики не как на родном языке, а со следами иностранного акцента. Сами по себе, математические изыски меня не интересуют, только их применение, в то время, как математик интересовался бы улучшением математики (через теоремы и доказательства). Я оказался неспособным к концентрации на расшифровке отдельного уравнения, если я не мотивирован реальной проблемой (и толикой жадности). Поэтому большая часть из того, что я знаю, пришла от торговли производными инструментами - опционы подтолкнули меня, к изучению вероятностной математики. Многие маниакальные игроки имели бы посредственные знания, если бы не приобрели замечательные навыки подсчета карт, благодаря своей страстной жадности.

Другую аналогию можно провести с грамматикой, которая часто более понятна и менее скучна, чем математика. Есть те, кто заинтересован грамматикой для пользы грамматики, и те, кто заинтересован в отсутствии ошибок при письме. Это как с "квантами" - подобно физикам, мы больше заинтересованы в использовании математического инструмента, чем в самом инструменте непосредственно. Математиками рождаются, но никогда не делаются. Физики и кванты также. Я не забочусь об "элегантности" и "качестве" математики, которую я использую, пока я могу получить правильный вывод. Я обращаюсь к помощи методов Монте-Карло всякий раз, когда это возможно. Они могут сделать работу и они, также, гораздо более обучающие, что позволяет мне использовать их в этой книге в качестве примеров.

Действительно, вероятность - это интроспективная область вопросов, поскольку она затрагивает более, чем одну науку, в особенности мать всех наук. Невозможно оценить качество знания, которое мы накапливаем без того, чтобы допустить долю случайности в манере, какой оно получено и нейтрализации аргументов в пользу случайного совпадения, которое могло просочиться при его строительстве. В науке, вероятность и информация рассматриваются в одинаковой манере. Буквально каждый большой мыслитель интересовался этим и большинство из них одержимо. Два самых больших ума, по моему мнению, Эйнштейн и Кейнс, оба начали свои интеллектуальные путешествия с этого. Эйнштейн написал свою главную работу в 1905, в которой он, почти первым, исследовал в вероятностных терминах последовательность случайных событий, а именно, эволюцию задержанных частиц в стационарной жидкости. Его работа по теории броуновского движения может использоваться в качестве основы для теорий случайных блужданий, используемых в финансовом моделировании. Что касается Кейнса, то для образованного человека, он - не политический экономист, на которого любят указывать, одетые в твид, левые, но автор авторитетного, интроспективного и мощного Трактата о вероятности. Прежде, чем окунуться в темную область политической экономии, Кейнс был вероятностником. У него были и другие интересные признаки, (он "взорвал" торговлю на своем счету после достижения чрезмерного богатства - понимание людьми вероятности, не переходит в их поведение).

Читатель может предположить, что следующим шагом после такого вероятностного самоанализа, должно стать вовлечение философии, в особенности раздела философии, занимающегося знанием, как таковым, и который называется эпистемологией, или методологией, или философией науки, которую популяризируют такие люди, как Карл Поппер и Джордж Сорос. Мы пока не будем затрагивать эту тему до поры, до времени.

Содержание Далее

Торговые стратегии Forex
Яндекс.Метрика