Одураченные случайностью

Стоит отметить, что и в финансах есть свой Фрэнсис Бэкон в лице Виктора Нидерхоффера. Он был первым, кто решился противостоять паутине изучения чикагского университета и религии эффективного рынка в 1960-ых, когда она была в самом зените. В отличие от схоластики финансовых теоретиков, он искал аномалии в информационных данных. Нидерхоффер нашел достаточно много несоответствий, тем самым сделав успешную карьеру. Кроме того, он написал книгу Университеты биржевого спекулянта [23] . С тех пор операторы, называемые «статистическими арбитражерами», добивались успеха, а основные и наиболее успешные из них начинали свою деятельность в качестве его стажеров. В то время как Нидерхоффер был занят написанием книги, некоторы е из его стажеров процветали, благодаря тому, что применили к своим статистическим выводам методологию и «строгость». Другими словами, эмпиризму Нидерхоффера недоставало лишь капельки методологии.

Я должен признать, что при всех моих интеллектуальных разногласиях с теорией Нидерхоффера, я был вдохновлен его эмпиризмом и расширил свои познания. Я изменил стиль торговли в 1996, когда Виктор сказал мне, что любое «проверяемое» утверждение должно быть проверено (это было настолько очевидно, но, к сожалению, я до сих пор этого не делал). Его совет попал прямо в цель. Проверяемое утверждение может быть разделено на количественные компоненты и подвергнуто статистической экспертизе. Утверждение в стиле обычной мудрости, например, несчастные случаи случаются ближе к дому, может быть проверено путем определения среднего расстояния между местом несчастного случая и местом постоянного проживания водителя (если, допустим, приблизительно 20 % несчастных случаев случаются в пределах 12-мильного радиуса). Однако необходимо быть осторожнее при интерпретации ― наивный интерпретатор этого результата сообщил бы вам, что Вы с большей степенью вероятности попадете в аварию, если водите машину в окрестностях дома, чем в более отдаленных местах. Однако это пример наивного эмпиризма. Почему? Несчастные случаи могут случаться чаще недалеко от дома просто по той причине, что люди проводят большее количество времени, управляя машиной в его окрестностях (если люди проводят 20 % своего времени, двигаясь в 12-мильном радиусе).

Начиная с того самого дня, я не делал никаких проверяемых суждений без того, чтобы не удостовериться в их правоте. Спасибо компьютеру, хотя я редко его использую для невычислительных задач. Однако различия между подходами Виктора Нидерхоффера и моим остаются огромными. Я могу использовать данные, чтобы опровергнуть суждение, но никогда, ― чтобы доказать его. Я могу использовать историю для опровержения догадки, но никогда, ― чтобы подтвердить ее. Например, утверждение: рынок никогда не опускается на 20 % в данном трехмесячном периоде, может быть проверено, но оно становится полностью бессмысленным в случае своей истинности. Я могу отклонить суждение, находя противоположные примеры, но для меня невозможно принять его просто по тому, что в прошлых данных рынок никогда не опускался на 20 % в любом трехмесячном периоде.

Возвращаясь к проблеме черного лебедя, рассмотрим следующие утверждения.

Утверждение A: Нет никакого черного лебедя: я просмотрел 4000 лебедей и не нашел ни одного черного.

Утверждение B : Не все лебеди белые.

Логически я не могу cделать утверждение A, независимо от того, сколько белых лебедей я, возможно последовательно, наблюдал в своей жизни и смогу наблюдать в будущем (кроме, конечно, случая, когда у меня есть привилегия уверенного наблюдения всех доступных лебедей). Однако сделать утверждение В вполне возможно, просто найдя одного единственного черного лебедя в моей выборке. В самом деле, утверждение А было опровергнуто, когда была открыта Австралия, поскольку были обнаружены cygnus atratus ― вид лебедей, черных как копоть! Читатель увидит подсказку Поппера (после того, как мы закончим с моим полунаставником Виктором) о том, что есть сильная асимметрия между этими двумя утверждениями. Такая асимметрия находится в основании знания. А также в ядре моего обращения со случайностью в качестве трейдера.

Следующее индуктивное утверждение иллюстрирует проблему интерпретации прошлых данных без логического метода: