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