Pull to refresh

Comments 30

давно для себя решил: если предсказатель/аналитик может угадать курс акций с вероятностью хотя бы 51%, то он бы жил на собственном острове в водах собственного Тихого океана, а не писал аналитические статьи для журналов.
да, только вот и этот 1% у вас брокер отберет
на деле он должен предсказывать с вероятностью как минимум 67%. Приведу пример — допустим у вас есть 100р, и в результате одной сделки вы потеряете или приобретете 50% капитала. Получив 50%, у вас будет 150р, но потеряв 50% капитала, у вас останется только 50р — и чтобы хотя бы вернуть свои 100р, вам нужно при следующей сделке получить 100% прибыли, вероятность чего значительно меньше
А не надо использовать весь капитал в одной сделке. У вас есть 100р, для каждой сделки использовать, например, 1р, тогда даже при вероятности выигрыша в 51% капитал будет устойчиво расти с большой вероятностью. Конкретный риск можно посчитать, это функция от (начальный капитал, требуемый капитал, вероятность выигрыша, доля капитала, используемая в сделке).
Верно предсказывать можно хоть с вероятностью 1%, просто в трейдинге играет роль не только верность предсказания куда пойдет акция, но и умение извлечь максимум из движения в свою сторону и зарезать убыток как можно быстрее, если ты не угадал. Если у вас только 1 прибыльная сделка из 100, но при этом профит с неё покрывает убытки по остальным 99, да еще и остается, то процент угадывания играет второстепенную роль.

Ну, и конечно же любой вменяемый человек, который сделал трейдинг своей профессией не будет рисковать 50% своего капитала в одной сделке.
Угадывать курс акций можно, так как в основе их колебаний лежит психология. Технический анализ наиболее яркий пример.

Очевидно, что как только игроки находят и эксплуатирую некоторую модель поведения, она тут же перестает работать и требуется строить новую модель. Проблема в том, то в текущий момент времени никогда неизвестно, работает ли еще старая модель или должна быть новая?

Есть такая фигура в техническом анализе — клин. При пробое клина построенного по вершинам колебаний цена пойдет или вверх или вниз. Никто не сможет сказать куда, но зато все раскажут про клин опосля.

Тем не менее профессионалы стабильно работают на рынке долгие годы, правда их работа заключается в жесточайшей дисциплине и контроле эмоций и не имеет ничего общего с гаданием.

С предсказателем ситуация совсем иная — озвученное предсказание как правило имеет такую силу, что меняет будущее как принцип Гейзенберга. Думал что статья автора будет об этом.

Например однажды я отслеживал некий конкурс с турами и общественной поддержкой в виде форума. Я увидел что один участник ведет некоторую игру, и на меня «снизошло озорение». Я увидел в воображении и красочно описал финал конкурса, а котором участник благодаря своей стратегии стал победителем. Это заявление повлияло и на участника и на организаторов и на болельщиков, голоса который учитывались в конкурсе так что фаворит просто выбыл из игры.

Если бы я не озвучил озарение, то фаворит вероятнее всего бы победил, но я выдал прогноз и изменил ход, таким образом мой прогноз провалился. Был ли прогноз плохим или слишком хорошим? Вот это я и называю «Парадоксом предсказателя».

Мы никогда не увидим удачных прогнозов или успешных методик предсказания, но это совсем не означает что их не существует.
А при чём тут принцип Гейзенберга?
Наблюдение события изменяет само событие — это неверная, но очень популярная трактовка, растиражированная TBBT и интернет-мемами.
Принцип неопредленности Гейзенберга:

У частицы не могут быть одновременно точно измерены положение и скорость (импульс)

Парадокс предсказателя:
Невозможно одновременно точно предсказать событие и реализовать его

Иными словами чем точнее предсказание, тем сильнее оно меняет будущее уводя в сторону от предсказания. Это парадокс.

Если вы не согласны с этой трактовкой, то у меня нет никакого желания убеждать вас в этом. Я просто хотел сказать, что чем более успешное предсказание, тем меньше шансов что то узнать о нем.
В принципе неопределённости говорится о параллельном измерении величин для систем, находящихся в одном состоянии, а не о последовательных взаимодействиях с одной и той же системой.
Я бы еще добавил обязательное привлечение логики. Пример из вашего текста:
Например, вчера кто-то написал мне в комментариях в facebook, что Windows Phone ждет провал, потому что цитирую “у меня андроид и айфон, для девелопмента хватает”.

Тут имеет место быть логическая ошибка в рассуждениях, которые выглядят вот так:
Так как (B,C) находятся в A, то D будет в E.
Очевидно, что с точки зрения логики это абсурд, ибо левая и правая части никак не связаны друг с другом.

Утверждения (предикаты) могут быть еще более запутанными, поэтому иногда без анализа текста ручкой на бумажке не обойтись.

И если утверждение очередного предсказателя противоречит обычной логике, то этого самого «эксперта» можно смело заносить в черный список и более на его мнение не ориентироваться.
И наоборот, если эксперт раз за разом выдает логичные прогнозы, которые с большой достоверностью сбываются, то таких экспертов можно смело использовать в своей деятельности. Но обычно такие прогнозы платные:)
Но я люблю читать истории провалов.

А где Вы берете эти истории?
Сам столкнулся с подобной ситуацией. Существует множество книг, в которых описываются истории успеха с подробным (в зависимости от книги) анализом факторов, которые привели к нему. Но я хочу прочитать что-то, где бы описывались интересные случаи провалов компаний. Я уверен, что грамотный анализ причин, которые привели к неудачам не менее полезен, чем истории успеха.
Обычно «живые» истории собираю из разных ресурсов, каких-то специализированных источников для этого нет. Еще есть книга «Как погибают великие компании. 5 стадий упадка», но сам еще к ней не добрался.
Спасибо. Не знал всей истории про самолет.
После прочтения статьи в памяти всплыла книга Нассима Талеба «Черный Лебедь». Кому понравилась эта статья, рекомендую прочитать и книгу.
А также «Одураченные случайностью» этого же автора.
Как раз сейчас читаю данную книгу. Очень интересная… Кстати на хабре ее кто-то и порекомендовал с топике то-ли про форекс, то-ли про акции.
Ожидал увидеть коммент про Талеба :)
В последней своей книге «Антихрупкость. Как извлечь выгоду из хаосу», Талеб как раз показывает стратегии (штанги) при которых неопределенность только на руку.
Эксперт (который без кавычек) зачастую сообщает только важные с его точки зрения наблюдения. Сам прогноз не очень важен, потому что уже будет основан на мнении.
Реальное значение на 15 декабря 2008 г. — 688
Тут другое дело. Такое происходит постоянно. Только что BLS опубликовало свежие данные о количестве новых безработных в Штатах, и эта цифра оказалась выше всех прогнозов. Тем не менее никто не паникует, потому что прогноз — это наиболее вероятное значение, а в реальных данных может быть шум, выбросы и прочие неожиданности.

Например, я собираюсь кинуть кубики и предлагаю нескольким статистически подкованным друзьям угадать, какое число выпадет. Статистически подкованные друзья скажут, что 7, потому что это наиболее вероятный результат. Если выпадет 4, то это не значит, что они все ошиблись.
Если сначала прогнозируют ~3000, потом поправляются до ~1500, а реальное значение ~700 — какой толк от таких прогнозов?

Это как если бы в прогнозе погоды на послезавтра сначала обещали +30, потом +15, а в результате было бы +7.
Грош цена такому прогнозу.
Представьте себе, что аналитик предсказывает, куда попадёт шарик рулетки (на красное или на чёрное) и прогноз в среднем сбывается в 55% случаев. Тогда с его помощью можно заработать денег в любом казино. Так что от него есть вполне конкретный толк, несмотря на то что он врёт в 45% случаев.
Представьте себе, что я бросаю 3 кубика последовательно и прошу угадать сумму значений.
Из ТВ мы знаем, что наиболее вероятные значения — это 10.5 плюс-минус 0.5
Но я выбрасываю 1 на первом. Конечно, прогноз тут же меняется на 8. А результат может быть, скажем, 6
Читаю сейчас книгу Super crunchers про стат.анализ и там есть интересные сравнения правильнсти прогнозов экспертов и простейшей регрессии, включая обзор обширного мета-анализа на эту тему. Так вот выходит, что мат. методы почти всегда дают более правильный прогноз, даже если используется очень ограниченная модель, а у экспертов есть куча данных и опыта.

К слову, в этой книге, и еще как минимум в одной, точка зрения совпадает с той, что в статье, в той части, где говорится про крайнюю ненадежность экспертного мнения и человеческих предсказаний, и противоположна в той, где речь идет о том, как с этим бороться. Как я понял пост — нужно искать и находить «реальные» причинно-следственные связи, но это зачастую (да почти всегда) невозможно из-за сложности систем, взаимоотношений и того факта, что связей может быть невероятное множество, а мы, люди, все равно не воспринимаем (и не принимаем) больше одной-двух причин (ну пусть десятка-другого, если речь идет о ком-то, кто очень глубоо решил разобраться). Поэтому набирает обороты новый подход — вот данные, вот найденная корреляция, вот прогноз, который работает. Почему работает — хз, но проблемы реального мира решаются и остается больше ресурсов, чтобы искать причины и следствия.
Если говорить об управлении проектом, то тут два момента

1. Понятно, что чем раньше идентифицирован риск, тем больше возможностей по управлению им. Потому что риск, по определению, негативное событие, ухудшающее показатели проекта, таким образом, чем ближе мы по времени к этому событию, тем у нас меньше времени сделать что-то предупредительное (постепенно теряются возможности по устранению, избеганию, и так далее).

2. По прогнозам, есть книга (того самого) Макконнела, «Сколько стоит программный проект». В ней говорят, что чем больше вы обсчитаете, тем точнее будет прогноз, и объясняется и на примерах, и теоретически. Даже плохая модель лучше хорошей интуиции, потому что модель опирается на свойства объекта и его поведение, а не на его восприятие субъектом.

По поводу парадокса предсказателя кстати тут всё зависит от системы. Вообще говоря, если система — хаос, то краткосрочные предсказания да, хуже долгосрочных, когда жизнь системы в конечном итоге определят внешние или наиболее сильные для неё факторы. Если система — упорядоченный процесс, то краткосрочные предсказания все же могут быть точными. Пример — модели погоды на ближайшие дни гораздо лучше моделей на неделю-месяц. Однако всем известно, что «зимой холодно, а летом — тепло» — и это общее для системы, эмерджентное свойство, даже несмотря на хаотичность погоды, потому что это результат действия внешних для системы факторов.

Если переходить от стакана к профсоюзам и платформе Троцкого, как говорил Ленин, к программным проектам, то качество планирования определяет точность предсказаний: конечно, отклонения будут, но это свойство всех экономических систем, у которых целью является получение прибыли — они рискованны, и обладают некоторым уровнем неустранимого риска. Если бы бизнес не был рискованным, он бы не зарабатывал.
Вспомнился бородатый анекдот про гадалку про пол ребенка. Типа за деньги заранее предсказывала пол.
Она говорила будущим родителям рандомно, например «будет мальчик». А записывала в журнал что ответила «будет девочка». А почему? Потому что если угадала — то родителе не вернуться возмущаться, а если не угадала — у нее в логах записано :)
Напоминает историю одурачивания населения, которая произошла по-моему в Англии начала 20 века. Неизвестные звонили людям и 50% из них сообщали, что завтра в футбол победит команда А, остальным — что команда B. Если побеждала команда А, они снова делили эти 50%, а третий прогноз предлагали дать за деньги.

Очевидно, что такой прогноз ничего не стоит. Как и прогнозы Ванги с Нострадамусом.
Only those users with full accounts are able to leave comments. Log in, please.