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Por babalum, 07-05-2007 11:00 pm

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LA PROBABILIDAD Y LOS MEDIOS DE COMINICACION (OTRA DE PERIODISTAS)

Un periodista está más entrenado en técnicas de comunicación que no en analizar los temas en profundidad. Muchas veces se interpretan de forma errónea las probabilidades. He observado también que la prensa médica frecuentemente confunde “la ausencia de evidencia” con “la evidencia de asusencia”. Supongamos quei en base a cierto experimento un investigador dice que no se han encontrado evidencias de que determinado medicamento mejora la tasa de supervivencia de cierta enfermedad. Muchoso el periodistas no tendrán ningún problema en publicar a continuación que se han encontrado evidencias de que ese medicamento no funciona. Nada más lejos de la realidad. Simplemente puede ser que mediante un experimento distinto en otras condiciones se acabe probando la efectividad del medicamento.

CNBC DURANTE EL ALMUERZO

El canal de noticias financieras CNBC representó una gran ventaja para la comunidad financiera. Gracias a él se podían seguir las noticias minuto a minuto y constantemente se emitían entrevistas con renombrados expertos que comentaban hasta el más ínfimo detalle de la jornada con una seguridad y autoridad aplastante. Lástima que en realidad se dedicasen tanto esfuerzo a comentar ruido.(Ver el librobit 12 donde se explica porque al aumentar la frecuencia de monitorización de procesos con una componente aleatoria importante se aumenta el ratio de ruido medido.)

Pero no solo aumentó el ruido sino que también los comentarios que violaban fragantemente las leyes de probabilidad. Por ejemplo, la frase “el mercado real está sólo a un 10% de su máximo, mientras que la acción promedio lo está al 40%” intentaba dar a entender que las cosas no pintaban demasiado bien. En realidad, tal declaración demuestra el desconocimiento de que no existe incompatibilidad entre estos datos, pues las acciones no están 100% correlacionadas. De hecho, los máximos historicos de diferentes acciones habrán ocurrido en tiempos distintos (en el ejemplo T1, T2 y T3) por lo que la declaración carece de todo significado.

USTED YA DEBERÍA ESTAR MUERTO

Otra violación de las probabilidades es la siguiente afirmación de una prominente gurú financiera de TV: “El americano medio tiene una esperanza de vida de 73 años. Por tanto, si tienes 68 puedes vivir cinco años más y deberás planificar consecuentemente tus inversiones”. Entonces, ¿qué sucede si tienes 80?. ¿Acaso tu esperanza de vida es menos siete años?. Esta periodista confunde la esperanza de vida incondicional (al nacer), con la esperanza condicional. En realidad si tienes 80 y está sano tu esperanza de vida todavía serán unos cuantos años más. Eso es así porque a estas alturas los que murieron a edades más tempranas han ocupado ya ese espacio en la estadística y tu estarás en el grupo de los que tendrán probabilidades de llegar a 85, 90 o más. Es preocupante esta falta de profesionalismo en la información.

LAS EXPLICACIONES DE BLOOMBERG

Tengo en mi escritorio una Bloomberg TM (en honor a Michael Bloomberg, su fundador). Ella actúa como un servidor de correo seguro, herramienta de recuperación de datos, servidor de noticias, etc. Me he vuelto tan adicto a ella que no podría trabajar sin ella. Pero algo debo objetar a la Bloomberg y son los comentarios periodísticos. Los periodistas, confundiendo el ruido con la señal, tratan de dar explicación a sucesos que no la tienen en lo absoluto. Ahora mismo leo en la pantalla: el índice Dow ha subido 1.03 puntos debido a la bajada de tipos de interés.

Una variación de 1.03 en un coeficiente con el valor 11,000 constituye una variación relativa menor del 0.01 y por ende es puro ruido. En otras palabras, esta variación no es estadísticamente significativa. La única manera de acabar con estos comentarios es que Bloomberg deje de pagar a alguien para que los haga.

Otro punto a tener en cuenta es la causalidad. Aún asumiendo que un suceso tenga significación estadística, tenemos que valorar la relación causa efecto, es decir, si un evento en el mercado puede vincularse a otro que se considera su causa. La causalidad puede ser muy compleja, pues es muy difícil aislar una causa cuando existen muchas de ellas actuando, siendo necesario el análisis multivariado. Razón tenía Hume al preocuparse tanto por la causalidad.

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Por babalum, 21-11-2006 10:09 pm

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SOCIEDAD ABIERTA

Las ideas de Popper sobre la verificación de teorías están íntimamente ligadas con su noción de sociedad abierta. Una sociedad abierta es aquella que no basa su existencia en una verdad permanente, pues a posteriori siempre surgirían ideas contrarias. Popper estaba de acuerdo con su amigo, el economista Van Hayek, que consideraba el capitalismo como un estado en el cual los precios pueden diseminar la información que el socialismo burocrático estrangularía y que cualquier sociedad que no permita que cualquier teoría puede ser dejada abierta a la verificación es totalitarismo.

Ambas ideas, la de que cualquier teoría puede llegar a ser desmentida y la de la sociedad abierta están, de alguna manera, relacionadas con mis métodos rigurosos para lidiar con la aleatoriedad en mi trabajo como inversor en bolsa, donde una mente abierta es una necesidad. Aprendí de Popper, además de la diferencia entre una sociedad abierta y cerrada, la que existe entre una mente abierta y una cerrada.

NADIE ES PERFECTO

A pesar de sus ideas, los que conocieron a Poper lo describen como persona espiritual y muy concentrada en su trabajo, alejado del mundo circundante. En su juventud no fue mucho mejor, pues los Miembros del Círculo de Viena trataban de evitarlo, no por sus ideas divergentes sino porque era un problema social. Era brillante, pero inseguro, arrogante y autosuficiente y incapaz de adaptarse socialment. Justo lo contrario de lo que defendía. Nadie es perfecto. George Soros, no obstante, parece comportarse en su vida profesional de forma más “Popperiana” que el mismo Popper.

LA APUESTA DE PASCAL

Concluyo con la exposición de mi propio método para tratar con el problema de la inducción. El filósofo Pascal proclamó que la estrategia óptima de los humanos es creer en la existencia de Dios, ya que si Dios existe, entonces el creyente estará protegido y si no existe, no tiene nada que perder. Correspondientemente, necesitamos aceptar la asimetría en nuestro conocimiento. Hay situaciones donde la estadística y econometría pueden ser de gran ayuda, pero no dejaría que mi vida dependiesen de ellas. Consecuentemente aplico dichas ciencias siempre que pueda obtener un beneficio pero nunca si pueden representar una amenaza.

Utilizo métodos inductivos y la estadística para descubrir oportunidades de apuesta agresivas, pero nunca para gestionar mi grado de exposición o para calcular riesgos. Quiero tomar lo mejor que el pasado pueda darme sin sus peligros. La mayoría de inversores supervivientes que conozco, utilizan éste método de una manera o otra. Ellos operan sobre ideas basadas en observaciones que incluyen acontecimientos del pasado pero, a semejanza de los popperianos, ellos se aseguran de que el costo de equivocarse sea limitado. Determinan y conocen de antemano los eventos que probarían que están equivocados antes de iniciar una estrategia concreta de inversión. Los conocen y actúan en consecuencia, desinvirtiendo cuando esos hechos ocurren. En bolsa se le llama “stop loss”. Estos puntos predeterminados de salida son una protección contra los cisnes negros y encuentro sorprendente lo poco que se utiliza habitualmente.

Coincidiendo con Pascal estableceré el siguiente argumento. Si la estadística me beneficia en algo, la uso. Si ésta representa una amenaza entonces no. Sorprendentemente, todos los operadores que conozco que han sobrevivido hacen lo mismo. A diferencia de Carlos y John ellos saben antes de la operación comercial, cuáles eventos demostrarían la falsedad de sus conjeturas. Esto es situar un punto predeterminado de salida, una protección contra el cisne negro.

Gracias Solon

La genialidad de la introspección de Solón ha producido un efecto considerable tanto en mi forma de pensar como en mi vida privada. Me dio aún más seguridad respecto a mi alejamiento de los medios de información y de la comunidad de negocios. Ahora estoy perfilando como próximo paso en mi vida recrear un entorno parecido al del siglo 19con bajo nivel de información y bases más deterministas, al mismo tiempo que benficiandome de los avances modernos en varios campos como mi simulador de Montecarlo, la medicina o la justicia social. Tendría así lo mejor de cada cosa. A esto le llamo evolución.

LOS MONOS EN LAS MÁQUINAS DE ESCRIBIR. SUPERVIVENCIA Y OTROS SESGOS.

Si colocamos un número infinito de monos frente a una máquina de escribir, existe la certidumbre de que uno de ellos escriba una versión exacta de la Iliada. ¿Pero, una vez sucedido esto, apostaría alguien a que este mono escribirá también la Odisea? No, verdad? Entonces, ¿cuánto puede una actuación pasada ser relevante para prever el futuro? Es correcto contratar a alguien en función de su éxito pasado? Comúnmente se considera válido el principio de que si alguien actuó mejor que el resto en el pasado, entonces existe una gran probabilidad de que suceda lo mismo en el futuro.

DEPENDE DEL NUMERO DE MONOS

No niego este último principio, pero tiene tantos condicionantes que esta consideración puede ser extremadamente débil y en muchos casos totalmente errónea. En realidad, su validez depende de dos factores: cuanto está expuesta dicha profesión a procesos aleatorios y el número de monos (profesionales) presentes en ella (si tenemos cinco monos sería muy impresionante que uno de ellos escribiera la Ilíada). Es más, si hubiesen un billion elevado al billion de monos escribiendo a máquina, nos sorprenderíamos que no hubiesen algunos que escribieran la Iliada y otras obras famosas.

Esta cuestión juega un papel más delicado en el mundo de los negocios que en cualquier otro, dada su alta dependencia de la aleatoriedad. Cuanto más alto el número de profesionales en un sector, mayor es la probabilidad de que haya algunos con un altísimo nivel de éxito como resultado del azar. A pesar de ello casi nadie se dedica a contar los monos.

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Por babalum, 11-11-2006 9:15 am

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¿POR QUÉ LOS ESTADISTICOS NO DETECTAN EVENTOS RAROS?

La estadística se basa en la noción de que mientras más información se tenga, más confianza se tendrá en los resultados. La variable estadística “nivel de confianza” crece proporcionalmente a la raíz cuadrada del número de observaciones N. Si sacamos bolas de una urna que contiene cantidades similares (distribución aproximadamente simétrica) de bolas rojas y bolas negras, nuestro conocimiento sobre la presencia de bolas de un determinado color crecerá co la raíz de N. No obstante, si la distribución es asimétrica, entonces la estadística se complica y nuestro acceso al conocimiento también.

Imaginemos que la urna contiene sólo un 3% de bolas rojas. Entonces nuestro conocimiento sobre la ausencia de bolas rojas aumentará a un ritmo mucho menor. En cambio nuestro conocimiento acerca de la existencia de bolas rojas mejorará de forma abrupta en cuanto encontremos la primera. El darse cuenta de esto no es trivial. Es en realidad el tema central de ésta obra.

UN NIÑO TRAVIESO REEMPLAZA LAS BOLAS NEGRAS

La situación puede empeorar. Imaginemos que en la urna está un niño travieso que añade bolas de un color o de otro sin avisarnos. En este caso nuestras conclusiones pierden sentido. Justamente el mismo efecto puede ocurrir en el mercado. Tomamos la historia pasada como una muestra homogénea y creemos poder predecir el futuro.¿Pero qué sucederá si cambia la realidad?.

La “ciencia” de la econometría consiste en la aplicación de la estadística a muestras tomadas en diferentes períodos de tiempo. Pero ¿qué tipo de conclusiones podemos sacar del estudio de los mercados europeos ahora que la estructura de las instituciones y el mercado han cambiado tanto? La mera posibilidad de que una distribución no sea estacionaria, hace que las conclusiones obtenidas bajo esa hipótesis (que sea estacionaria) conduzcan a errores extremadamente costosos. Esto nos lleva a una cuestión fundamental: el problema de la inducción.

EL PROBLEMA DE LA INDUCCIÓN – DE BACON A HUME

En el campo de la filosofía del conocimiento científico existe un problema de inferencia harto conocido que es el problema de la inducción. Este problema ha preocupado a la ciencia por mucho tiempo, pero no ha dañado a ésta tanto como al mercado financiero. En ningún campo este concepto puede ser más importante y al mismo tiempo tan ignorado como en el de las finanzas!

CYGNUS ATRATUS (CISNE NEGRO)

“De la observación de un sinnúmero de cisnes blancos no se podrá inferir que todos los cisnes son blancos, sin embargo, ver un solo cisne negro será suficiente para refutar semejante conclusión.” David Hume (1711-1776), filósofo inglés.

(Nota de Babalum: Nassim Taleb, el autor, llama al evento raro “black swan” o cisne negro basandose en el texto de Hume. Para quien quiera saber más acerca de la historia original de los cisnes negros recomiendo este post )

El evento raro, debido a su naturaleza disimulada, puede adoptar variadas formas. Fue en Méjico donde se le identificó por primera vez (década de 1980) y se le dió el nombre de “el problema del peso”. Todos los intentos de los econometristas de modelar el comportamiento de las variables que influían en el comportamiento de la economía mejicana fracasaron. Todos los indicadores macroeconómicos habituales alternaban de forma errática entre periodos de estabilidad a otros periodos cortos y turbulentos sin previo aviso.

En su Tratado sobre la naturaleza Humana, Hume presenta la cuestión de la siguiente forma: Ninguna cantidad de observaciones de cisnes blancos permite inferir que todos los cisnes son blancos, pero la observación de un solo cisne negro es suficiente para refutar esta conclusión.

Hume lamentaba que la ciencia de su tiempo hubiese experimentado, gracias a Bacon, un giro del escolasticismo, completamente basado en el razonamiento deductivo, hacia un ingenuo empirismo. El problema es que, sin un método apropiado, la observación empírica puede inducirnos facilmente a errores. Hume nos advierte contra tal conocimiento, subrayando la necesidad del rigor en la recolección e interpretación del conocimiento, es decir, de la epistemología.

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