Podobieństwo do tytułu filmu lub książki jak najbardziej zasadne 🙂
Przyznam szczerze, że samej książki nie czytałem, a jest dostępna w polskiej wersji i niedawno wspominał ją na blogu Grzegorz. Moje wrażenia pochodzą z obejrzanego filmu, który wciągnął mnie niesamowicie (jestem wzrokowcem więc wolę oglądać niż czytać), ale chyba jednak zajrzę do wersji papierowej, choć zwykle nie lubię tracić czasu na taki dublet, a emocje raz przeżyte zwykle nie dopadają mnie po raz drugi.
Co ma tu wspólnego film typowo sportowy, bo traktujący o kultowej grze amerykańskiej – baseballu, z giełdą i finansami? Jak się okazuje bardzo wiele i pod tym właśnie kątem odbierałem i wspominam ten obraz.
Już począwszy od samego autora książki – Michaela Lewisa, dziennikarza finansowego, który początek kariery związał z pracą na Wall Street, a konkretnie w banku Salomon Brothers. Ówczesne czasy (lata 80 –te), kulturę traderów obligacji, kuchnię finansowej korporacji a także hazardowe rozrywki biurowe opisał w kolejnej (również kultowej) książce „Poker kłamców”, po części zresztą autobiograficznej.
Późniejsze, ponownie mocno nawiązujące do faktów pozycje, również po części sięgały do giełdowych, lub bliskim im, środowisk – jak choćby dokonały i jeszcze świeży „Big short” o ostatnim krachu, wydany w polskim języku i rekomendowany przez Grzegorza.
Sporo tekstów Lewisa komentujących bieżącą sytuację krąży również po internecie, zawsze z premedytacją staram się do nich dotrzeć w cyklicznym researchu.
„Moneyball” nie sięga po tematy na Wall Street bezpośrednio, ale robi do tradingu całkiem smaczne nawiązania, i być może nie poznalibyśmy tego smaku gdyby opisał je ktoś inny.
Żeby dotrzeć do konfitur muszę choć w 2 zdaniach przybliżyć fabułę, która została oparta na autentycznych wydarzeniach, dziejących się w lidze baseballa w USA u schyłku lat 90-tych. Manager zespołu Oakland Athletics, były gracz Billy Beane, grany z wdziękiem przez bohatera spod Troi – Brada Pitta, nie mając środków na zakup najlepszych zawodników do drużyny, ucieka się do niezwykłego sposobu, podpowiedzianego mu przez młodego asystenta – adepta Harvardu (w oryginale Paul DePodesta) : nowy team składa z tanich zawodników, na podstawie wyodrębnionych statystyk ich dokonań z przeszłości. A potem akcja leci już jak w przyzwoitym filmie sportowym ze specyficzną dla niego dramaturgią – po pierwszych porażkach przychodzą rekordowe serie zwycięstw, sukces i happy end. Ale nie o sam sport tutaj chodzi.
Metoda kompletowania zawodników do drużyny a potem wystawiania ich do gry we właściwym momencie nie tylko idzie po prąd światowej teorii i myśli trenerskiej czy skautowskiej, ale fascynuje genialnością podejścia, a dla mnie dodatkowo była swoistym deja vu…
Przydatność graczy została bowiem oszacowana nie pod względem ich wszechstronności, talentu i wybitności, gwarantujących popularność, lecz za pomocą głębokiej, wielowymiarowej analizy danych statystycznych, które opisywały każdy element uczestnictwa zawodnika w baseballowej rozgrywce (ta baza to tzw. SABERMETRICS). Intensywne przekopywanie pozornie niezależnych danych po to by wydobyć te zmienne, które powiązane w jeden organizm dają szansę najwyższego prawdopodobieństwa sukcesu? Postawienie na to, że podobne rozkłady i układy powtórzą się w przyszłości? Modelowanie oparte na zależnościach zakodowanych już w danych historycznych? Skąd my to znamy………? Toż to analiza zwana techniczną i jej ilościowe testy przewagi poszczególnych narzędzi, które w najprostszej postaci przybierają formę systemów transakcyjnych lub w nieco bardziej zaawansowanej – algorytmów!
W praktyce wyglądało to mniej więcej tak, że wybierano takich zawodników, którzy statystycznie wyróżniali się najczęściej w jednym tylko szczególe gry, choć pozostałe słabe strony skazywały ich czasem na opinię fajtłapów i nieudaczników. Kiedy celebryta fantastycznie rzucał, odbijał, łapał i biegał, ale kosztował miliony, baseballowe „ciamajdy” brylowały tylko w jednym z tych rankingów. Jeden rzucał w kuriozalny sposób, ale z niezwykłą skutecznością, drugi fantastycznie odbijał chociaż nigdy nie zdobył drugiej bazy w biegu, trzeci biegał jak wariat między piłkami, ale nie umiał nic poza tym, jeszcze inny jakąkolwiek skuteczność osiągał tylko wchodząc z ławki rezerwowych itp. Wystawiani w odpowiednim momencie (co również trzeba było zoptymalizować, zmieniając sposób myślenia starego trenera) działali jak miażdżąca przeciwników maszyna, sięgając po rekordy wszech czasów.
Ten rodzaj analizy i doboru stosuje się już obecnie we wszystkich zespołach. Ciekawe jest to, że takie obiektywne „nieefektywności” wykryto i eksploruje się w sporcie, w którym złudnie wierzy się w istnienie korelacji zdarzeń, mających w istocie jak dowodzą naukowcy charakter losowy, jak np. zjawisko tzw. „hot hand”, istniejące również w tradingu. Polega na tym, że po udanym odbiciu (transakcji), szansa powodzenia kolejnego wydaje się być dużo większa niż po odbiciu (wejściu) nieudanym. I chociaż rozkłady owe są losowe to posiadanie określonych umiejętności (ang. skills) daje szansę na dłuższe serie odbić (transakcji zyskownych) niż średnia.
I jeszcze jeden szczegół na koniec. Genialnego managera chciał kupić do najbogatszej drużyny Red Sox nie kto inny jak sławny trend follower John Henry, a więc ten, który zyski giełdowe wyciska za pomocą analizy danych a nie fundamentów rynku. Tenże w krótkiej rozmowie o dziwo sam powątpiewa w podobne zależności, istniejące w statystykach baseballowych, twierdząc, że to ludzie nie liczby grają na boisku…
Mam tylko nadzieję, że podobnych zależności nie zaczną poszukiwać nasi lokalni specjaliści od pozaboiskowego machania bejsbolem.
—Kat—
