Upload
beewolf
View
537
Download
1
Embed Size (px)
Citation preview
Taleb’s Black Swan
Воображение важнее знания
Альберт Эйнштейн
1
Discussion document
by Artem and Victor
version 20090520
Талеб собрал идеи, критикующие то, как люди используют знания
мы хотим
• поделиться идеями
• критически осмыслить их
• сделать практические выводы
мы ожидаем, что вы
• поделитесь собственным опытом
• конструктивно покритикуете
• предложите своё видение практических выводов2
Талеб – ex-трейдер
Учился в Wharton (MBA), University of Paris Dauphine (Ph.D. Management Science)
Наука: профессор, математика, риск-менеджмент – США, Великобритания
Практический опыт: трейдер, UBS, CSFB, и др.
основатель, Empirica LLC – хедж-фонд
в настоящий момент – старший научный советник, UniversaInvestments LP
Universa заработал 110% (год до Oct.10) против потерь в 39% дляS&P500
3
План доклада
• прогнозы
• опыт
• информация
• ошибки и последствия
• практические выводы
4
Как мы строим прогнозы?
факты
опыт
обработка
модель
мы моделируем процессы реального мира, собирая и обрабатывая информацию с помощью своего опыта
5
Больше опыта = лучше прогноз?
• Watson: рынок для пяти компьютеров
• Olson: PC @home
• Эйнштейн: ядерная энергия
• HP и Jobs, Wozniak
• Гейтс: 640КБ оперативной памяти
• Knox и ВМС США, 1941
• перманентно высокий уровень индексов
6… не всегда
Может ли опыт иметь отрицательную ценность?
Индюшку кормят 1000 дней. На 1001-й подают к столу.
Индюшка постепенно перестаёт видеть альтернативы.
7
Индюшка встретиласьс чёрным лебедем
чёрный лебедь – событие
• редкое
• с огромным эффектом
• и ретроспективной предсказуемостью8
+ =
почему подобные просчёты случаются?
что-то не так с тем
• как мы собираем информацию
• используем её
• с тем и другим
9
политик …
10
-------------------------------мы говорили о том, как мы строим прогнозы, об опыте, моделях, проблеме с эмпирическим знанием (индюшки)
далее мы более подробно поговорим о моделях
о том, как мы собираем информацию
и том, как её используем
11
модели снижают устойчивость системы, делая нас уязвимыми
модели не учитывают экстремальных событий.Моделирование – это упрощение илиплатонификация реального мира
эффекты неучитываемых
событий могут возрастать
лавинообразно
модели создают иллюзию предсказуемости, снижая ощущение риска
12
наше восприятие/осмысление информации подвержено социальному влиянию
• мы не видим картины целиком – молчащие факты. В результате мы
неверно оцениваем вероятности
не рассматриваем альтернативы
• хороший прогноз не всегда подразумевает соответствующую награду
– предотвращённая катастрофа – не катастрофа
13
наше восприятие/осмысление информации подвержено биологическому влиянию
• мы рационализируем, ищем шаблоны. Проблема повествования
• мы ищем факты, укладывающиеся в нашу картину мира – наивный эмпиризм
• мы не анализируем возможные альтернативы
14
Пример: какова роль удачи в успехе?
хоккеисты NHL
идеи: политические, религиозные
люди: писатели, предприниматели, изобретатели, люди искусства
«кладбище неудачников»
15
-------------------------------мы говорили о
• моделях и экстремальных событиях
• роли неучтённых фактов
• том, что наше восприятие подвержено институциональному и биологическому влиянию
далее поговорим о том
• как мы учимся
• где возникают чёрные лебеди
• сформулируем практические выводы
16
как мы учимся? Проблема эксперта
просчёт ведёт к корректировке модели
post factum события выглядят более предсказуемыми, нерелевантные факты отбрасываются
мы признаём успехи, но не неудачи
экспертам свойственно переоценивать свои прогностические способности и делать более высокие ставки
17
чёрные лебеди – артефакт Экстремистана
В Медиокристане• редкие события не меняют среднего• деятельность не масштабируется
Экстремистан• генерирует чёрных лебедей• допускает почти бесконечную
масштабируемость – усреднение не работает
• разные вероятностные законы• Медиокристан комфортнее
18
практические выводы
• нельзя полагаться на долгосрочные прогнозы
• можно использовать силу чёрных лебедей
• следует ожидать непредсказуемых событий
• нужно сомневаться в моделях
• не стоит стремиться всё объяснить
19
20
what is randomness?
• is it something fundamentally unpredictable?
- or -
• it does not matter?
no practical difference =>
randomness = unknowledge
21
does prediction imply relevant action?
what happens if one
1. does not predict something huge
2. does predict
a. disaster prevented (9/11) -or- action taken (tsunami)
b. is not prevented
3. makes a wrong prediction
22… not always. Relevant is not rewarded
in Mediocristan and Extremistan probabilities behave differently
Gaussian v. Mandelbrotian
Mandelbrotian
• makes black swans conceivable
– gray swans - modelable extreme events
img . fractal (extreme effects)
Gaussian
• averages out randomness
23
human beings favour Mediocristan
• it provides illusion of certainty / of the regular
• we’re biologically biased – positive affect
• we’re socially biased
• … add some more?
24
is future predictable?
25
why predict?
it means cheating evolution
technological discoveries are fundamentally unpredictable
errors have cumulative effects