Как извлечь выгоду из хаоса
& Заблуждения, связанные с портфелем ценных бумаг. Распространено одно заблуждение: теория портфеля побуждает диверсифицировать вложения, следовательно, она лучше, чем ничего. Неправда, придурки от финансов: она побуждает оптимизировать, то есть вкладывать в ценные бумаги больше денег, чем следует. Эта теория не побуждает рисковать меньше за счет диверсификации, она заставляет открывать больше позиций только потому, что у них есть компенсирующие статистические свойства, а значит, порождает риск ошибки модели – и очень большой риск недооценки хвостовых событий.& Значения корреляций на разных временных промежутках никогда не совпадают. Нестабильные – это для них слишком мягкое слово: 0,8 в течение одного долгосрочного периода превращается в –0,2 в течение другого долгосрочного периода. Лохотрон чистой воды. Когда рынок напряжен, корреляции меняются еще быстрее – без какой либо очевидной регулярности, несмотря на все попытки смоделировать «кризисные корреляции».
& Все мы знаем: чтобы вычислить вероятность, используя стандартное нормальное статистическое распределение, нам нужен параметр «среднеквадратическое отклонение» – или что-то подобное, характеризующее масштаб или дисперсию значений величины. Неопределенность в среднеквадратическом отклонении существенно влияет на малые вероятности. Так, для отклонения «три сигмы» вероятность события, которое должно случаться не чаще, чем один раз на 740 наблюдений, повышается на 60 процентов, если среднеквадратическое отклонение увеличивается на пять процентов, и падает на 40 процентов, если среднеквадратическое отклонение уменьшается на те же пять процентов... Асимметрия огромна, но лиха беда начало... Чем реже событие (т. е. чем больше «сигма»), тем сильнее влияет маленькая неопределенность параметров на конечный результат. С событиями вроде «десять сигм» результаты отличаются в миллиард раз... Чем меньше вероятность, тем больше маленькое, чрезвычайно маленькое округление в расчете влияет на него так, что асимметрия становится абсолютно несущественной. Для расчета крошечных, совсем крошечных вероятностей вам нужна почти бесконечная точность в оценке параметров; малейшая неопределенность приведет к чудовищной катастрофе.
& Если вероятность близка к 1/объем выборки, возникающая погрешность чудовищна... Маленькие вероятности растут тем быстрее, чем больше меняется параметр, который используется при вычислении.
& Эволюционные эвристические правила в конкретной области деятельности обладают следующими свойствами: (а) вы не знаете, что их используете; (б) им долгое время следовали в той же самой или похожей среде поколения практиков, так что эти правила отражают эволюционную коллективную мудрость; (в) они свободны от агентской проблемы, и те, кто им следовал, выжили (что исключает медицинскую эвристику, используемую врачами, потому что пациент мог и не выжить, но говорит в пользу коллективной эвристики, используемой обществом); (г) они подменяют сложные проблемы, которые требуют математического решения; (д) научиться им можно только на практике, глядя на других; (е) всегда можно достичь «лучшего» результата на компьютере, и многие так и поступают, но, как ни странно, те, кто использует эвристические правила, в жизни справляются с проблемами лучше, чем те, кто решает проблемы только на компьютере; (ж) область, в которой появились эти правила, отличается быстротой реакции в том смысле, что люди, совершающие ошибки, наказываются и долго там не задерживаются. Наконец, как показали психологи Канеман и Тверски, за пределами областей, в которых эти правила сформировались, они могут оказаться чудовищно неверными.
& Постсократическая концепция рассуждения как инструмента поиска истины в последнее время обесценилась еще больше... Мерсье и Спербер развенчали утверждение о том, что в поисках истины мы начинаем рассуждать. ...они показали, что цель аргументов – не принять решение, а убедить в его правильности других, потому что решение, которое мы принимаем посредством рассуждения, очень сильно искажено. ...индивиды куда лучше придумывают доводы в социальной среде (когда рядом есть те, кого нужно в чем-то убедить), чем в одиночестве.
& (Via Negativa) Жан-Луи, картограф: «Будучи картографом, я давно понял, что ключ к хорошей картографии – это ровно та информация, которую ты отбрасываешь. На примере многочисленных клиентов я видел, что если карта слишком буквальна и точна, она сбивает с толку».
& Стив Джобс: «Такова одна из моих мантр: концентрация и простота. Нужно тяжело работать, чтобы очистить мышление и творить просто. В конечном итоге оно того стоит – когда ты достигаешь этого состояния, тебе под силу горы свернуть».
& Монтень: «Счастье врачей в том... их удача у всех на виду, а ошибки скрыты под землей, но, кроме того, они обычно искусно используют все, что только можно; если в нас есть крепкая и здоровая основа от природы или по воле случая, или еще по какой-нибудь неизвестной причине (а таких причин несметное множество), то они вменяют это в заслугу именно себе. Если пациенту, находящемуся под присмотром врача, повезет в смысле излечения какого-нибудь недуга, врач обязательно отнесет это за счет медицины. Случайности, которые помогли излечиться мне и тысяче других людей, не прибегающих к помощи врачей, они обязательно припишут себе и будут похваляться ими перед своими больными; но, когда дело идет о плохом исходе болезни, они полностью отрицают свою вину и сваливают ее целиком на пациентов, ссылаясь на такие пустяковые причины, каких всегда можно найти великое множество...»
& Сила коллектива зиждется на выгодах от эффективности, отсюда – хрупкость: люди подменяют собственные суждения коллективными. Так работать быстрее и дешевле (а значит, эффективнее), чем заново изобретать колесо в индивидуальном порядке. Но бесплатных пирожных не бывает. Эффект усугубляется по мере увеличения масштаба; коллектив охватывает уже всю планету.
Комментариев нет:
Отправить комментарий