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.).


Ошибка редкого события

Мать всех обманов

Редкое событие, вследствие его лицемерного характера, может принимать разнообразные формы. Впервые оно было определено в Мексике, где академики стали говорить о проблеме песо. Эконометристы были озадачены поведением мексиканских экономических переменных в течение 1980-ых. Предложение денег, ставки процента или некая подобная переменная демонстрировали какое-то капризное поведение, сводя на нет множество усилий по их моделированию. Эти индикаторы, беспорядочно и без предупреждения переключались между периодами стабильности и краткими бурными взрывами.

Обобщая, я начал определять редкое событие, как любое поведение, где можно применить пословицу "в тихом омуте, черти водятся". Популярная мудрость часто предупреждает о старом соседе, который кажется изысканным и хорошо сохранившимся, моделью превосходного гражданина, пока вы не видите его фото в национальной газете, как помешанного убийцу, который сходит с ума от ярости. До тех пор за ним не замечали никаких нарушений. Не было никакого способа предсказать, что такое патологическое поведение может исходить от этого хорошего человека. Я связываю редкие события с любым недопониманием рисков, происходящим из узкой интерпретации прошлого временного ряда.

Редки: события всегда неожиданны, иначе они не произошли бы. Типичный случай. Вы вкладываете капитал в хеджевый фонд, который наслаждается устойчивым доходом и отсутствием волатильности, но однажды, вы получаете письмо, начинающееся с "непредвиденный и неожиданный случай, являющийся редким явлением ..." (курсив мой). Редкие события существуют именно потому, что они неожиданны. Они обычно вызваны паникой, непосредственно результатами ликвидации (инвесторы, мчатся к двери одновременно, продавливая все, до чего могут дотянуться, и с максимальной скоростью). Если бы менеджеры фонда или трейдеры ожидали такой поворот, они не вложили бы сюда капитал, и редкое событие не будет иметь место.

Редкое событие не ограничено какой-то одной ценной бумагой. И может с готовностью затрагивать показатели всего портфеля. Например, множество трейдеров участвуют в покупке закладных ценных бумаг и хеджируют их некоторым образом, чтобы застраховать риски и устранить волатильность, надеясь получить некоторую прибыль, большую, чем доход по казначейским облигациям (который используется, как эталон минимума ожидаемого дохода на инвестиции). Они используют компьютерные программы и привлекают на помощь докторов наук по прикладной математике, астрофизике, физике элементарных частиц, электроинжинирингу, гидродинамике или, иногда, (хотя и редко) доктора финансов. Такой портфель показывает устойчивые доходы в течение долгих периодов. Затем, внезапно, как будто из-за несчастного случая (я полагаю, что это не несчастный случай), портфель теряет 40% своей стоимости, когда вы ожидаете, в худшем случае, снижения на 4%. Вы вызываете менеджера, чтобы выразить ваш гнев и он сообщает вам, что это не его ошибка, но так или иначе соотношения драматично изменились (буквально). Он также укажет вам, что аналогичные фонды также испытали те же самые проблемы.

Вспомним, что некоторые экономисты называют редкое событие "проблемой песо". Обозначение проблемы песо, кажется, заслужено является стереотипом. Дела валюты южного соседа США не пошли лучше, начиная с начала 1980-ых. Длительные периоды стабильности притягивают орды валютных трейдеров банков и операторов хеджевых фондов к спокойным водам мексиканского песо; они любят иметь валюту из-за высокой процентной ставки по ней. Затем они "неожиданно" "взрываются", теряют деньги инвесторов, теряют работу и меняют карьеру. Затем устанавливается новый период стабильности. Появляются новые валютные трейдеры, не имеющие памяти о плохом событии. Они притягиваются к мексиканскому песо, и история повторяет себя.

Странность в том, что большинство финансовых инструментов с фиксированным доходом представляют редкие события. Весной 1998, я потратил два часа, объясняющие важному тогда оператору хеджевого фонда понятие проблемы песо. Я перешел к большим длительностям, чтобы объяснить ему, что концепция обобщает каждую форму инвестиций, которая основана на наивной интерпретации волатильности прошлого временного ряда. Ответ был: "Вы совершенно правы. Мы не касаемся мексиканского песо. Мы вкладываем капитал только в российский рубль". Он "взорвался" несколькими месяцами позже. До тех пор, российский рубль давал привлекательные процентные ставки, которые привлекали всех ищущих повышенной доходности. Он и другие держатели инвестиций, номинированных в рублях, потеряли почти 97% своих инвестиции в течение лета 1998.

Мы видели в главе 3, что дантист не любит волатильность, поскольку это вызывает отрицательные муки. Чем ближе он наблюдает свою результативность, тем большее количество боли он испытает, вследствие большей изменчивости при более высоком разрешении. Соответственно инвесторы, просто по эмоциональным причинам, будут вовлечены в стратегии, которые испытывают редкие, но большие изменения. Это называется, заталкивать случайность под коврик

Мы можем взглянуть на другие аспекты проблемы. Подумайте о ком-то, вовлеченном в научное исследование. День за днем, он участвует в рассечении мышей в своей лаборатории, вдалеке от остального мира. Он мог год за годом пробовать и пытаться без каких-либо результатов. Его важная жена могла потерять терпение к проигравшему, который каждый вечер приходит домой, пропахший мышиной мочой. Но однажды он получает результат. Кто-то, наблюдавший временной ряд его занятий, не видел бы абсолютно никакого приближения, в то время, как каждый день пододвигал бы его всё ближе ло вероятности к конечному результату.

Они могут издавать книжку за книжкой, являющихся, по крайней мере, сомнительными, с точки зрения их деловой модели, пока однажды, раз в десятилетие, они не издадут Гарри Поттера, вереницу супербестселлеров, при условии, конечно, что они издают качественную работу, которая имеет маленькую вероятность оказаться очень привлекательной.

На рынках, есть категория трейдеров, которые имеют редкие инверсные события и для которых волатильность часто является носителем хороших новостей. Эти трейдеры теряют деньги часто, но понемногу, а делают деньги редко, но в больших количествах. Я называю их охотниками за кризисом. Я счастлив быть одним из них.

Почему статистики не обнаруживают редкие события?

Обывателю статистика может казаться довольно сложной, но концепция, лежащая в основе того, что используется сегодня настолько проста, что мои французские друзья-математики называют это "кухней". Она вся основана на одном простом понятии - чем большее количество информации вы имеете, тем больше вы уверены в результате. Проблема - сколько? Обычный статистический метод основан на устойчивом увеличении уровня доверия, в нелинейной пропорции к числу наблюдений. То есть, если в л раз увеличить размер выборки, то мы увеличим наше знание на квадратный корень из п. Предположим, что я тяну из урны, содержащей красные и черные шары. Мой уровень доверия к относительной пропорции красных и черных шаров, после 20 вытаскиваний превышает тот, который я имею после 10 вытаскиваний не вдвое, а просто умножается на квадратный корень из 2 (то есть на 1.41).

Статистика становится сложной и подводит нас в случаях, когда мы имеем распределения, которые несимметричны, в отличие от урны выше. Если есть очень маленькая вероятность обнаружения красного шара в урне, заполненной в основном черными, то наше знание об отсутствии красных шаров будет увеличиваться очень медленно - более медленно, чем ожидаемая скорость, равная квадратному корню из и. С другой стороны, наше знание о наличии красных шаров значительно улучшится, как только один из них будет найден. Эта асимметрия в знании - не тривиальна и проходит красной нитью через эту книгу - это центральная философская проблема для таких людей, как Юм и Карл Поппер (об этом, далее).

Чтобы оценивать результативность инвестора, мы либо нуждаемся в более проницательном и менее интуитивном методе, либо нам, вероятно, придется ограничивать наши оценки ситуациями, где наше суждение независимо от частоты этих событий.

Вредный ребенок заменяет черные шары

Но есть даже худшие новости. В некоторых случаях, если положение красных шаров само по себе беспорядочно распределено, мы никогда не узнаем состав урны. Это называется проблемой стационарности. Подумайте об урне, полой в основании. Когда я произвожу выборку из нее, и не знаю о таком ее свойстве, некий вредный ребенок добавляет шары то одного цвета, то другого. Мои выводы, таким образом, становятся незначащими. Я могу решить, что красные шары составляют 50% урны в то время, как вредный ребенок, слушая меня, стремительно заменил бы все красные шары черными. Это делает многое из нашего знания, полученного через статистику, весьма шатким.

Тот же самый эффект имеет место на рынке. Мы берем прошлую историю как единственный гомогенный образец и полагаем, что мы значительно увеличили наше знание будущего от наблюдения выборки прошлого. Что, если вредные дети изменяли состав урны? Другими словами, что, если вещи изменились?

Я изучал и занимался эконометрикой больше половины жизни (с 19 лет), и в комнате для занятий, и будучи трейдером количественных производных. "Наука" эконометрика состоит из применения статистики к выборкам, взятым в различные периоды времени, которые мы называем временной ряд. Она основана на изучении временных рядов экономических переменных, информационных данных и других вопросов. В начале, когда я не знал почти ничего (то есть даже меньше, чем сегодня), я задавался вопросом, могут ли временные ряды, отражающие активность людей, ныне мертвых или пенсионеров, иметь значение для предсказания будущего. Эконометристы, которые знали намного больше, чем я, не задавали такого вопроса. Намек, что это был, по всей вероятности, глупый вопрос. Один видный эконометрист, Хашем Песаран, ответил на подобную реплику, рекомендуя делать "больше и лучше эконометрию". Теперь я убежден, что, возможно, большинство эконометристов бесполезны - многое из того, что знают финансовые статистики, не стоило бы знать. Поскольку сумма нолей, даже повторенная миллиард раз, остается нулем. Аналогично, накопление исследований и увеличение сложности будет вести к ничему, если нет никакого устойчивого основания. Изучение европейских рынков 1990-ых конечно окажет большую помощь историку, но какой вывод мы можем сделать теперь, когда структура институтов и рынков так сильно изменилась?

Обратите внимание, что экономист Роберт Лукас нанес удар эконометрике, споря, что, если бы люди были рациональны, тогда их рациональность заставила бы их вычислять предсказуемые модели из прошлого и приспосабливаться так, чтобы прошлая информация была бы полностью бесполезна для предсказания будущего (этот аргумент, выраженный в очень математической форме принес ему Нобелевскую премию по экономике). Мы - люди и действуем согласно нашему знанию, которое объединяет прошлые данные. Я могу привести следующую аналогию. Если рациональные трейдеры обнаруживают модель повышения акций по понедельникам, то немедленно такая модель становится обнаруживаемой и сглаживается покупкой людьми в пятницу в ожидании эффекта. Нет никакого смысла искать модели, которые являются доступными каждому, кто имеет брокерский счет; после обнаружения, они были бы сглажены.

Так или иначе, то, что называется критикой Лукаса не было осуществлено "учеными". Уверенно полагалось, что научные успехи индустриальной революции могли быть перенесены в социальные науки, особенно такими движениями, как марксизм. Псевдонаука пришла со сборищем идеалистических кретинов, которые пробовали создать сделанное на заказ общество, воплощением которого является центральный планировщик. Экономика была наиболее вероятным кандидатом на такое использование науки. Вы можете замаскировать шарлатанство под весом уравнений и никто не может поймать вас, поскольку нет такой вещи, как управляемый эксперимент. Теперь дух таких методов, называемых наукообразием их хулителями (подобно мне), продолжил прошлый марксизм в финансовых дисциплинах, поскольку несколько технических аналитиков подумали, что их математические знания могли привести их к пониманию рынков. "Финансовая инженерия" появилась наряду с массивными дозами псевдонауки. Практикующие эти методы измеряют риски, используя инструмент прошлой истории, как признак будущего. Мы только скажем в этом пункте, что простая возможность распределений, не являющихся стационарными заставляет всю концепцию казаться дорогостоящей (возможно очень дорогостоящей) ошибкой. Это приводит нас к более фундаментальному вопросу: проблеме индукции - к которой мы обратимся в следующей главе.

Содержание Далее

Торговые стратегии Forex
Яндекс.Метрика