"Confundidos por el azar" de Nassim Taleb agotado en Iberlibro

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Por babalum, 09-04-2007 10:42 pm

Hola

Acabo de descubrir que el enlace al libro en castellano publicado al final de los librobits de “Confundidos por el azar” hace tiempo que no debe de funcionar por lo que concluyo que debe estar agotado en Iberlibro. Lo he buscado también en CasaDelLibro.com pero tampoco parece que lo tengan.

Finalmente he localizado la versión en castellano en Amazon al igual que la versión original en inglés.

Lamento las molestias a los que siguieron el enlace a Iberlibro y no encontraron nada.

He actualizado todos los enlaces con el enlace de Amazon. De momento parece que quedan 4 ejemplares.

Engañados por el azar - en castellano Engañados por el azar (libro en español en Amazon)

Saludos

Babalum

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Por babalum, 05-04-2007 2:51 pm

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La primera conclusión contraintuitiva es que de una muestra compuesta completamente por malos inversores (o gestores/ejecutivos) surgirá siempre un grupo que mostrará buenos resultados. Es decir, que será prácticamente imposible determinar si uno de ellos es bueno o malo solamente basandonos en sus resultados. ¿Por qué? Porque debido a la volatilidad (dispersión) algunos inversores malos siempre ganarán dinero.

La segunda conclusión contraintuitiva es que el número de inversores con éxito depende más del tamaño de la muestra inicial que de su propia capacidad como profesional. Esto también quiere decir que en el año 2002 veremos un número muy superior de “excelentes” managers que en 1998 simplemente porque que hubo muchos más profesionales que inciaron su carrera en 1997 que en 1993. (Nota de Babalum: recordad que el libro fue publicado en el 2001)

ERGODICIDAD

Entrando un poco más en lo técnico, la confusión se origina cuando se cree que las propiedades de la distribución puede obtenerse a partir de la muestra en cuestión. Lo cierto es que en todos los casos en los que estudiamos a los mejores inversores o los managers más exitosos estamos definiendo una distribución distinta a la de la totalidad de la muestra. La diferencia entre las medias de estas dos distribuciones es justamente lo que podemos llamar el “sesgo de la supervivencia”.

En el ejemplo anterior de los inversores incompetentes el sesgo es el 3% de los miembros de la muestra que son vencedores después de cinco años consecutivos. Además, este ejemplo ilustra la propiedad de la ergodicidad, consistente en que el tiempo elimina los efectos indeseados de la aleatoriedad. Sabemos que a pesar de que resultaron vencedores durante cinco años consecutivos, a largo plazo no les irá mejor que a los que perdieron en los primeros años de la simulación.

[ver post con más detalles sobre la ergodicidad y el papel que desempeña en nuestras vidas]

LA VIDA ES COINCIDENCIA. LA CARTA MISTERIOSA.

A continuación veremos el impacto en nuestras vidas de nuestros sesgos a la hora de entender la distribución de coincidencias.

Supongamos que recibes una carta anónima el 2 de enero indicando que el mercado subirá durante ese mes y se cumple el pronóstico. Recibes otra el 1 de febrero diciendo que el mercado bajará y de nuevo ocurre así. Si esta historia se repite por varios meses, a la altura de julio ya crees a pies juntillas en estas predicciones y si se un gestor de fondos te invita a invertir en algún fondo, depositaras todos sus ahorros en éste. Dos meses más tarde viene el fracaso, pierdes todo tu dinero y cuando se lo mencionas a tu vecino éste te cuenta que recuerda haber recibido dos de esas cartas anónimas, pero el pronóstico de la segunda falló y no recibió más cartas.

¿Qué sucedió?.

El tramposo gestor extrajo 10,000 nombres de la guía telefónica, envió una carta alcista a la mitad de la muestra, y una bajista a la otra mitad. Al mes siguiente, seleccionó las personas para las cuales el pronóstico se cumplió (5,000 personas). Al próximo mes hizo lo mismo con el resto y así sucesivamente hasta que el número se reduce a un grupo de 500 personas, que es el que aportará las víctimas. Una inversión de unos pocos miles de dólares en sellos se convierten en varios millones.

EL PARTIDO DE TENNIS INTERRUMPIDO

Es común que mientras vemos un juego de tennis por la televisión seamos bombardeados por anuncios sobre fondos de inversión que se comportaron mejor que otros en algún período. Pero, tengamos presente que sólo se anuncia el vencedor, por ello existe una gran probabilidad de que llegue hasta ti una propuesta de inversión cuyo éxito pasado estuvo causado completamente por el azar. A este fenómeno se lo conoce con el nombre de selección adversa. Por ello debemos ser mas cuidadosos al juzgar una inversión que nos llega por iniciativa de otros (p.ej. anuncios) que cuando llegamos a ellas gracias a un proceso cuidadoso de búsqueda iniciado por nosotros mismos.

Nota de Babalum: Tengo que admitir que por si mismas las explicaciones del libro no me han bastado para entender éste punto. Después de buscar algo más de información acerca de la selección adversa en la wikipedia explicaría el ejemplo anterior del siguiente modo. Entre todas las posibilidades de invertir habrá unas mejores que otras. Supongamos que la gran mayoría de posibles inversores no sabrán distinguir a priori entre la buenas y las mala inversiones. Por ello el coste que están dispuestos a asumir estará a medio camino entre la inversión buen y la mala.

La consecuencia es que la buena inversión estará infravalorada y la mala inversión sobrevalorada. Esto significará que los que ofrezcan malas inversiones (y lo sepan) estarán mucho más incentivados a ofrecer sus inversiones, mientras que los que ofrezcan buenas inversiones (y lo sepan) no estarán obteniendo un precio justo y tendrán menos motivación a ofrecer su inversión al coste promedio. Entiendo que es por ello que Nassim defiende que hay una mayor probabilidad de que una inversión sea mala si ella es ofrecida de forma masiva y llega a nosotros por iniciativa de otros en vez de haberla descubierto después de un proceso exhaustivo de búsqueda y selección.

LA PARADOJA DEL CUMPLEAÑOS

La conocida paradoja del cumpleaños es en realidad una peculiaridad de nuestra percepción.
Si usted se encuentra con alguien aleatoriamente, existe una probabilidad muy pequeña de que tenga su misma fecha de aniversario. Por tanto, compartir la misma fecha de cumpleaños sería una coincidencia. Veamos ahora que ocurre en una situación en la que 23 personas están en una habitación. ¿Cuál es la probabilidad de que existan dos personas con la misma fecha de cumpleaños? Cerca del 50%, ya que no estamos especificando una persona en concreto..

Nota de Babalum: Es muy fácil reproducir éste resultado mediante una rápida simulación en una hoja de excel. Se copia la siguiente fórmula [ =ENTERO(ALEATORIO()*366) ] en 23 casillas de una hoja de excel y se cuentan las coincidencias. A continuación se generan nuevas simulaciones mediante la tecla F9. Es sorprendente pero se comprueba que aproximadamente sale 1 coincidencia cada 2 simulaciones.

EL MUNDO ES UN PAÑUELO!

Otro ejemplo de como malinterpretamos las probabilidades son los encuentros inesperados con gente que conocemos en algún lugar inesperado. Estos eventos siempre los vivimos con sorpresa y se convierten en anécdotas. En realidad estamos confundiendo la probabilidad de encontrarnos con una persona concreta en un sitio concreto no habitual con la probabilidad de encontrarnos con cualquier persona que hayamos conocido a lo largo de nuestra vida en cualquier sitio que vayamos a estar en el futuro. La primera probabilidad es minúscula, mientras que la segunda es considerablemente superior, quizas unas miles de veces mayor.

De la misma forma cuando los estadísticos buscan cualquier correlación (no una concreta) en un conjunto de datos lo más probable es que la encuentren, incluyendo la correlación entre el largo de las faldas de las mujeres y los movimientos de bolsa.

continúa en el librobit (30) de “Confundidos por el azar”

Algunos libros de Nassim Taleb:

Engañados por el azar - en castellano Engañados por el azar (libro en español en Amazon)
Fooled by Randomness - Confundidos por el azar Fooled by Randomness (libro original en inglés)
Dynamic Hedging - Cobertura dinámica Dynamic Hedging

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Ergodicidad. ¿Que papel juega en nuestras vidas?

Por babalum, 03-04-2007 3:13 pm

Traduzco de forma libre el artículo sobre ergodicidad que he encontrado en:

http://news.softpedia.com/news/What-is-ergodicity-15686.shtml

A diferencia de otras definiciones que he encontrado, ésta no utiliza ninguna fórmula matemática o estadística y permite entender facilmente el papel que juega en nuestro día a día.

Babalum

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¿Que es la ergodicidad?

Porque las encuestas electorales son casi siempre inexactas? Porque el racismo no tiene fundamento? Porque nuestras suposiciones están equivocadas muchas veces?

Las respuestas a éstas preguntas tienen que ver con que los grupos de personas no son ergódicas. Muchos científicos están de acuerdo en que la ergodicidad es uno de los conceptos estadísticos más importantes. Entonces, que es la ergodicidad?

Supongamos que queremos saber cuales son los parques más visitados de nuestra ciudad. Tendríamos dos formas de medirlo. La primera sería hacer un recuento de cuanta gente hay en cada parque en un momento dado. Otro sistema distinto sería preguntar a una muestra de personas que parques han visitado con que frecuencia durante una año.

Lo más seguro es que las conclusiones no coincidirían porque las personas no tienen propiedades de conjuntos ergódicos. Solo en el caso de que coincidiesen los resultados de ambos métodos de medida se diría que estamos ante un conjunto ergódico.

La importancia de la ergodicidad se pone de manifiesto cuando pensamos en como inferimos o establecemos hipótesis acerca de muchas cosas partiendo de información previa. Por ejemplo, uno va a un restaurante y disfruta enormemente de la lubina salvaje que le sirven. La próxima vez que vaya seguramente pedirá algo distinto pero esperará que éste plato esté igual de delicioso que la lubina basándose en su primera experiencia. En realidad hay que preguntarse porque confía uno en que cualquier otro plato que pida será igual de delicioso que el primero.

Veamos otro ejemplo. Si uno observa que un periodico publica información poco exacta probablemente dudará de la exactitud de otras noticias futuras del mismo periodico. Porqué este tipo de inferencias son aceptables y otras como “las personas de color cometen más crimenes que las personas blancas por lo tanto no hay que fiarse de las personas negras” son incorrectas?

La respuesta es que el conjunto de artículos publicados en un periodico es bastante ergódico mientras que el conjunto de personas de color no lo es. Si uno busca cuantos errores aparecen en una edición entera de un mismo periódico y luego lo compara con el número de errores que comete  un mismo editor de noticias durante un periodo prolongado de tiempo, concluirá que los resultados son parecidos (no iguales pero cercanos).

No obstante, si uno toma el número de crímenes cometidos por personas de color en un solo día en una ciudad grande y lo divide por el número total de personas de color que viven en esa ciudad, encontrará que si sigue a una persona de color elegida al azar durante toda su vida, ésta no cometerá crimenes de acuerdo al ratio de crímenes por día calculado en base al conjunto.

Es obvio pues que en este caso no se pueden utilizar propiedades del conjunto para establecer supuestos y probabilidades acerca de los individuos del mismo.

Un ejemplo todavía más radical. Supongamos que el partido “A” gana las elecciones con un 60% de los votos mientras que el partido “B” las pierde con el 40% restante. No podríamos deducir por ello que una persona elegida al azar votará un 60% de veces al partido “A” y un 40% al partido “B”.

Estos son algunos ejemplos de porque cuando estamos ante conjuntos no-ergódicos, no se pueden utilizar de características del conjunto para inferir algo acerca de un individuo concreto de ese conjunto.

El problema complementario es que tampoco se puede seguir el camino inverso como se hace en las encuestas de opinión. Lo que se hace normalemente es segmentar la población y procurar que todos los segmentos estén representados. Luego se obtienen datos de una muestra pequeñas que se supone representativa. En realidad, al no tratarse de un conjunto ergódico los resultados no coincidirán. Esto es lo que conocemos usualmente como el margen de error de las encuestas. Realmente ese error no es un error en el sentido literal sino que hace alusión a la diferencia esperable debido a la no ergodicidad del conjunto.

Un problema similar es el que tienen los científicos en general cuando intentan inferir leyes generales a partir de experimentos concretos. Cuando es correcto generalizar y cuando no lo es?

La respuesta depende de la ergodicidad. Si estamos ante un conjunto ergódico hay una alta probabilidad de que las generalizaciones sean correctas.

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Por babalum, 02-04-2007 6:14 pm

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ES MÁS FÁCIL COMPRAR Y VENDER QUE FREIR UN HUEVO

¿Podría la belleza de las creaciones de un escultor, o la maestría con que es interpretada una pieza musical ser un producto de la suerte? ¿Qué papel juega la aleatoriedad en estos casos? Realmente es muy dificil imaginarse un pianista aprobar todos los exámenes del conservatorio por tener suerte. Lo mismo podríamos decir de un ingeniero o un físico. Lo cierto es que la probabilidad de que alguno de ellos haya obtenido su titulación por suerte es tan baja que ni la consideramos. Si alguno de éstos profesionales tiene prestigio o un buen historial, por lo general, tendremos bastantes garantías de que realmente estemos delante de buenos profesionales.

No obstante ésto es muy distinto en cuanto nos fijamos en el mundo de los negocios. En el caso de un gestor de fondos un buen expediente no proporciana las mismas garantías como en el caso del músico o del ingeniero. En aquellos campos donde la aleatoriedad juega un papel muy importante, como en la bolsa, todo lo que garantiza un buen historial es que ese profesional ha aprendido a comprar y a vender. Pero comprar y vender en realidad es más facil que freír un huevo. No quiero decir con eso que el historial de un inversor en bolsa no tenga ninguna relevancia, pero su importancia es considerablemente inferior a la que se le suele conceder.

Engañado por los Números

INVERSORES PLACEBO

Con nuestra máquina de Monte Carlo podemos crear situaciones puramente aleatorias. En lugar de analizar personas reales, buscando características comunes, podemos crearlas artificialmente. Veamos un ejemplo:. Partimos de una muestra de 10,000 inversores. Consideremos que cada uno de ellos tiene un 50% de probabilidad de ganar $10,000 al final del año, e igual probabilidad de perder $10,000. Una vez que un administrador tenga un mal año automáticamente se le elimina. Consecuentemente en el primer año esperamos que 5,000 administradores ganen $10,000 y 5,000 salgan del juego. En el segundo año esperamos que 2,500 sobrevivan, en el tercero serán 1,250 y, finalmente, para el quinto año tendremos 313 vencedores. Estos 313 tendrán un historial de 5 años ininterrumpidos de ganancias. Un historial impresionante basado en … puro azar!!!

Nota de Babalum: Es obvio que en la vida real también se deben dar estos casos, quizas no todos, pero como distinguir entre unos y otros? O lo que es más importante todavía, si los ganadores somos nosotros, como podremos estar seguros de no pertenecer a ese grupo?

TODOS INCOMPETENTES

Llevemos el ejemplo de antes mas lejos todavía. Partamos de una muestra compuesta sólo por inversores incompetentes. Definiremos un invesor incompetente a aquel que se espera tenga retornos negativos. Le pedimos al generador que extraiga bolas de una urna que tiene una cantidad fija de 45 bolas negras y 55 rojas. Al extraerse una bola negra, el administrador gana $10,000. Si la bola es roja, él pierde $10,000. De esta forma, se espera que gane $10,000 con un 45% de probabilidad, y pierda $10,000 con un 55%. Al final del primer año esperamos tener 4,500 vencedores (45% de ellos), el segundo año, el 45% de éstos, 2,025, y así sucesivamente. El quinto año esperamos tener 184 vencedores (el 2%) que atraerán la atención, se les estudiará y se buscarán sus características intentando relacionarlas con su éxito. Nadie se acordará del 98% de perdedores, los cuales en realidad tenían las mismas características que los vencedores.

¿Qué podemos concluir?

continúa en el librobit (29) de “Confundidos por el azar”

Algunos libros de Nassim Taleb:

Engañados por el azar - en castellano Engañados por el azar (libro en español en Amazon)
Fooled by Randomness - Confundidos por el azar Fooled by Randomness (libro original en inglés)
Dynamic Hedging - Cobertura dinámica Dynamic Hedging

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Por babalum, 30-03-2007 10:06 pm

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EL DOBLE SESGO DE LA SUPERVIVENCIA.
MAS EXPERTOS.

En el libro “El Millonario de al lado” (ver libro en castellano en Amazon), los autores tratan de encontrar características que sean comunes a la gente rica. Del examen de un grupo de ricos dedujeron que en general éstos no son dados al despilfarro y les llamaron acumuladores (personas dispuestas a posponer el consumo con el objetivo de amasar fondos). La idea fundamental es que estas personas son menos propensas a parecer muy ricas – claramente, comportarse como rico cuesta dinero y tiempo (sobretodo se infravalora el tiempo necesario para comprar todo tipo de productos lujosos, conocer restaurantes caros, frecuentar clubs, culrivar relaciones con otros ricos, viajes etc.). Contrariamente los que parecen ricos suelen acabar despilfarrando su fortuna mas tarde o mas pronto.

Es innegable que esta estrategia puede funcionar; el dinero gastado no da frutos, pero los las conclusiones a las que se llega en el libro son exageradas. Un análisis cuidadoso revela que la muestra usada por los autores incluye una doble dosis del sesgo de la supervivencia.

VENCEDORES VISIBLES

El primer sesgo consiste en que los seleccionados para la muestra son vencedores. No incluyeron los que acumularon cosas equivocadas (divisas que luego se devaluaron, o acciones de compañías que luego quebraron). De haber intentado extender la selección a una muestra más realistas las conclusiones serían otras.

UN MERCADO ALCISTA

El segundo error, más serio, ya lo he discutido: el problema de la inducción. Aceptar su tesis significa aceptar que los retornos de inversión en bolsa son permanentes (es la misma creencia que existía antes de la gran crisis del 1929). Recordemos que los mercados financieros han experimentado los mayores crecimientos de la historia (Nota de Babalum: el libro fué publicado en el 2001) y que las acciones de bolsa se han revalorizado astronómicamente durante las pasadas dos décadas. Un inversor que siguiese la estrategia planteada en el libro durante los días menos augustos de la bolsa habría tenido una historia muy distinta que contar. Imagínese que el libro hubiese sido escrito en 1935, después de que muchos inversores habían perdido su interés en la bolsa.

Resumiendo, el sesgo de la supervivencia implica que siempre serán mucho más visibles los ganadores extremos. Porqué? Pues porque los perdedores se esconden!

LA OPINION DE UN GURÚ

El sector de gestión de fondos es uno de los más prolíficos a la hora de crear gurús. No obstante dado la alta exposición a la aleatoriedad éstos gurús caerán inevitablemente en la trampa, particularmente si éstoos no tiene un entrenamiento adecuado. En los momentos de escribir éste libro uno de los gurús de moda defendía una estrategia de inversión al estilo “Robin Hood”. Se trataba de retirar dinero de los fondos de gestores de éxito e invertirlos en fondos gestionados por profesionales con peores resultados. El susodicho gurú demostró que actuando de esta manera, su simulación dió retornos considerablemente superiores a los logrados si se hubiese dejado el dinero en los fondos teoricamente mejor gestionados.

Pero todo el estudio tiene un error de base que a éstas alturas, debería resultar obvio al lector. Su muestra sólo tenía supervivientes. Ésta muestra contenía gestores que tuvieron mucha suerte durante todo el periodo observado y otros gestores que, a pesar de no irles tan bien en determinado momento, se recuperaron luego. Faltan los que quebraron y no llegaron al final del periodo. Si se hubiesen incluido todos los gestores de fondos que existían al principio del periodo los resultados hubiesen sido distintos. Al excluirlos se obtuvo un resultado sesgado ya que en realidad todos eran supervivientes, algunos extraordinarios y otros menos buenos. Los malos de verdad (o con menos suerte) no se tuvieron en cuenta.

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