Нассим Талеб - Одураченные случайностью

В прошлую субботу я был в Лондоне. Субботы в Лондоне волшебны; шумны, но без механической шумности буднего дня или грустного увядания воскресенья. Без часов и планов я оказался перед моей любимой резной работой Каковы в Музее Альберта и Виктории. Профессионал во мне проснулся и немедленно задал вопрос, играла ли случайность большую роль в вырезании этих мраморных статуй. Тела были реалистичной репродукцией человеческих фигур, за исключением того, что они были более гармоничны и точнее сбалансированы, чем что-либо, что я видел мать-природа производит сама («Обработка лучше материала» Овидия приходит на ум). Могла ли такая тонкость быть продуктом удачи?

Практически, я могу сделать то же самое утверждение о любом работающем в физическом мире или в бизнесе, где степень случайности является низкой. Но есть проблема, связанная с деловым миром. Я обеспокоен, потому что завтра, к сожалению, у меня назначена встреча с менеджером фонда, ищущим моей помощи, и помощи моих друзей, в привлечении инвесторов. Он имеет то, что считает хорошим отчетом о сделках. Все, что я могу заключить из этого - что он научился покупать и продавать. Но тяжелее жарить яичницу чем, покупать и продавать. Хорошо ... факт, что он сделал деньги в прошлом может иметь некоторую уместность, но не так уж сильно. Нельзя сказать, что это всегда так; есть некоторые случаи, когда можно доверять отчету о сделках, но, увы, их не так много. Как читатель понимает теперь, можно ожидать, что я буду перебивать менеджера фонда в течение представления, особенно если он не будет выказывать минимума смирения и неуверенности в себе, которую я ожидал бы от того, кто практикует случайность. Я, вероятно, буду забрасывать его вопросами, на которые он может оказаться не готов отвечать, ослепленный своими прошлыми результатами. Я, вероятно, прочту ему лекцию, что Макиавелли приписывал удаче, по крайней мере, 50% роль в жизни (остальное было хитрость и смелость), и это было до создания современных рынков.

В этой главе, я обсуждаю некоторые хорошо известные, противоречащие интуиции, свойства отчетов о сделках и исторического временного ряда Концепция, представленная здесь, хорошо известна некоторыми своими вариациями: пристрастие выживания, выкапывание данных, выискивание данных, подгонка, регресс к среднему и т.п. В основном, это ситуации, где результативность преувеличена наблюдателем, вследствие неправильного восприятия важности случайности. Ясно, что эта концепция имеет нарушающее порядок значение. Она простирается на большее количество общих ситуаций, где случайность может играть роль, типа выбора лечения или интерпретации совпадающих событий. Когда меня соблазнят предложить возможный будущий вклад в науку финансовых исследований вообще, я представлю анализ выкапывания данных и изучения пристрастий выживания. Они были отточены на финансах, но могут простираться на все области научного исследования. Почему финансы столь богатая область? Потому, что это одна из редких областей исследования, где мы имеем большое количество информации (в форме избыточного ценового ряда), но никакой способности провести эксперименты, скажем, как в физике. Эта зависимость от прошлых данных приносит существенные дефекты.

Плацебо-инвесторы

Я часто сталкиваюсь с вопросами типа: "Кто вы такой, чтобы говорить, что я всего лишь удачлив в своей жизни?" Никто, в действительности, не верит, что он или она были просто удачливы. Мой подход состоит в том, чтобы с генератором Монте-Карло моделировать вполне случайные ситуации. Мы можем сделать точную противоположность обычных методов: вместо поисков и анализа атрибутов реальных людей, мы можем создать искусственных с точно известными признаками. Таким образом, мы сможем моделировать ситуации, которые зависят от чистой, настоящей удачи, без тени навыков или всего того, что мы называли не-удачей в Таблице 1. Другими словами, мы можем делать чистых бестелесных человеков, над которыми можем посмеяться; они будут, в соответствии с проектом, лишены любой тени способностей (в точности подобно плацебо-таблеткам). Мы видели в Главе 5, как люди могут выживать вследствие черт, которые на мгновение соответствуют данной структуре случайности. Здесь мы берем более простую ситуацию, в которой мы знаем структуру случайности. Первое такое упражнение -улучшение старого популярного высказывания, что даже сломанные часы верны два раза в день. Мы пойдем немного дальше, чтобы показать, что статистика - обоюдоострый нож. Давайте используем генератор Монте-Карло и создадим популяцию из 10,000 воображаемых инвестиционных менеджеров (генератор не слишком необходим, так как мы можем использовать монету или даже простую алгебру, но он более иллюстративен - и забавен). Предположим, что каждый из них участвует в совершенно справедливой игре; каждый имеет вероятность 50% получения 10,000$ в конце года, и вероятность 50% проигрыша 10,000$. Позволим себе дополнительное ограничение: как только менеджер завершает отдельный плохой год, он выбрасывается из выборки, до свидания и привет. Таким образом, мы будем работать подобно легендарному спекулянту Джорджу Соросу, который, как считают, говорил своим менеджерам, собранным в комнате: "Половина из вас. парни, вылетит к следующему году" (с восточноевропейским акцентом). Подобно Соросу, мы имеем чрезвычайно высокие стандарты, мы ищем только менеджеров с незапятнанным отчетом о сделках. Мы не терпим малоуспешных исполнителей.

Генератор Монте-Карло бросит монету: орел, и менеджер будет делать 10,000$ за этот год, решка, и он будет терять 10,000$. Мы запускаем его для первого года. Мы ожидаем в конце года, что

5,000 менеджеров будут в плюсах на 10,000$ каждый, и 5,000 будут в минусах на 10,000$. Теперь мы запускаем игру за второй год. Снова, мы можем ожидать, что 2,500 менеджеров будут в плюсах два года кряду; в следующем году, 1,250; в четвертом - 625; в пятом - 313. Мы имеем теперь, в этой простой справедливой игре, 313 менеджеров, которые сделали деньги в течение пяти лет подряд. Из чистой удачи.

Никто не должен быть компетентен

Давайте сделаем все это более интересным. Мы создадим когорту, состоящую исключительно некомпетентных менеджеров. Мы определяем некомпетентного менеджера, как менеджера, который имеет отрицательный ожидаемый доход, эквивалент шансов, складывающихся против него. Теперь Мы заставляем генератор Монте-Карло вытягивать шары из урны. Урна содержит 100 шаров, 45 черных и 55 красных. Заменяя вытянутый шар, мы сохраняем соотношение красных и черных шаров тем же самым. Если мы вытянем черный шар, менеджер заработает 10,000$. Если вытянем красный шар, он потеряет 10,000$. Таким образом, ожидается, что менеджер заработает 10,000$ с вероятностью 45%, и потеряет 10,000$ с вероятностью 55%. В среднем, менеджер потеряет 1,000$ в каждом раунде - но только в среднем.