Czego spekulanci mogą się uczyć od epidemiologa?

Automatyczne systemy transakcyjne są ni mniej ni więcej tylko modelami. Mamy zbiór danych, ustawiamy parametry modelu i … mamy gotową prognozę wyników. Wyników, które byłyby możliwe, gdyby dane zachowywały się tak jak dotychczas. Niestety rzeczywistość nie bardzo chce współpracować z tworzonymi modelami i cały czas dostarcza nowych danych, warunków i założeń. Doświadczeni inwestorzy mają świadomość ryzyka przeoptymalizowania systemu, czyli takiego dobory parametrów, żeby wyniki testów na danych historycznych wyglądały fantastycznie. Historia zna wiele przypadków, gdy rozpoczęcie handlu na żywo takim systemem prowadzi niemal natychmiast do rekordowego obsunięcia.

Wielu twórców systemów, wprowadza nowe elementy, filtry, potwierdzenia. Nie wystarczy im jeden wskaźnik, czy prosta reguła dotycząca zachowania cen. Dodają kolejne warunki. Na czas hossy, i na okres bessy. A także na okres trendów bocznych. Na dużą zmienność i na zmienność niedużą. Do tego kilka filtrów, by wyeliminować fałszywe sygnały. I wszystko działa… w testach.

W praktyce, gdy zawodzi, nie wiadomo nawet gdzie szukać przyczyny.

Jedną z zalet prostych modeli jest to, że zwykle łatwo zauważyć, kiedy – i dlaczego – są błędne. Łatwiej też zakwestionować ich pożyteczność. Nawet jeśli ktoś ma ograniczone doświadczenie z matematyką, może się zorientować, jak założenia wpływają na wyniki. Nie trzeba znać się na rachunku różniczkowym, by zauważyć, że jeśli naukowcy założą wysoki poziom transmisji ospy i nieograniczoną liczbę podatnych osób, może to doprowadzić do nierealistycznie wielkiej epidemii.

W miarę jak modele się komplikują, obejmując wiele różnych cech i założeń, trudniej jest wykryć ich słabości. Tworzy to problem, ponieważ nawet najbardziej skomplikowane modele matematyczne stanowią uproszczenie zagmatwanej, złożonej rzeczywistości.

To nie są zdania z podręcznika tworzenia systemów transakcyjnych, tylko z nowo wydanej książki matematyka i epidemiologa Adama Kucharskiego, Prawa epidemii. Książka niesłychanie aktualna, ale również ponadczasowa. Kucharski nie zajmuje się wyłącznie rozprzestrzenianiem chorób, ale również epidemiami społecznymi, modami, ideami, technologicznymi. Jednak jedną z najbardziej wartościowych części jest ta poświęcona modelowaniu i ograniczeniom, jakim podlegają różnego rodzaju modele prognostyczne. Część książki dotyczy również świata finansów. Powstawania baniek, które mają wiele wspólnego z epidemiami, oraz rozprzestrzeniania się kryzysów, po pęknięciu owych baniek.  Nie to jednak powinno zachęcić po sięgnięcia do nią, ale właśnie kwestie związane z problemami, z jakimi boryka się prognozowanie. Począwszy od niedoboru bądź jakości danych, ale skończywszy również na ich nadmiarze i przekonaniu, że jeśli danych mamy mnóstwo (a tak często dzieje się współcześnie) mamy szansę stać się bogami prognozowania.

Zamiast ignorować wyniki, ludzie mogą za bardzo w nie wierzyć. Niejasność i trudność są postrzegane jako coś dobrego. Często słyszałem, jak ludzie sugerują, że jakiś fragment wiedzy matematycznej jest genialny, bo nikt go nie rozumie. Ich zdaniem „skomplikowane” oznacza „mądre”. Zdaniem statystyka George’a Boxa matematyczna analiza może uwieść nie tylko obserwatorów. „Statystycy, tak jak artyści, mają niedobry zwyczaj zakochiwać się w swoich modelach”, powiedział kiedyś podobno.

Przypomnijmy sobie wyceną Lotosu = 0, albo prognozy wzrostu biznesu o 100 procent rocznie przedstawiane przez Romana Karkosika. Co prawda w obu przypadkach trudno stwierdzić, czy stały za tym jakieś modele, czy wyłącznie przekonania i pobożne życzenia a może nawet manipulacje, ale chodzi z grubsza o wiarę, w niewiarygodne, tylko dlatego, że uzasadnimy to wyceną, modelem, systemem transakcyjnym, wyrafinowanymi obliczeniami matematycznymi, czy też wiarą w posiadanie petabajtów danych.

Analitycy i inwestorzy korzystający z modeli wyceny, systemów transakcyjnych zdają się często zapominać o tym, że tworząc prognozy tworzą wyłącznie prawdopodobny obraz świata. Co więcej celem często jest wyłącznie zysk, czyli już mamy pewien parametr, który będzie wpływał na postrzegane wyniki. Nie zwrócimy uwagę na coś wartościowego, bo nie tego oczekiwaliśmy.

Zdaniem Chrisa Whitty’ego, obecnie naczelnego lekarza Anglii, najlepsze modele matematyczne to niekoniecznie te, które próbują przygotować dokładną prognozę na przyszłość. Ważne jest, by dysponować analizą, która może ujawnić luki w naszym pojmowaniu sytuacji. „Z reguły są najbardziej pożyteczne, kiedy pokazują wpływ decyzji politycznych, którego nie da się przewidzieć zdroworozsądkowo”, sugeruje Whitty. „Kluczowe zwykle nie jest to, żeby były „słuszne”, ale żeby dały nam nieprzewidywalną wiedzę”

Świetna jest książka Kucharskiego i bez wątpienia dołączę ją do polecanych dla inwestorów i spekulantów. A przynajmniej dla tych, którzy jak telockowskie „lisy”, chcą wiedzieć dużo i jak najszerzej o otaczającym świecie.

[Nieco więcej o książce Prawa epidemii na speculatio.pl]

[Photo by Fusion Medical Animation on Unsplash]