Как бывший квант (экс-GS, экс-BofA), сейчас работаю в
космос, я удивляюсь сверхъестественному сходству между этими двумя совершенно несопоставимыми областями: потеря веса и ценообразование опционов.
Оба имеют надежную модель:
цена опциона колл в евро определяется моделью Блэка-Шоулза, которая является результатом решения стохастического дифференциального уравнения.
Вес человека с течением времени можно получить с помощью модели CICO Harris Benedict, которая получается в результате решения дифференциального уравнения.
Обе модели неточны:
Возьмите колл-опцион $90 на CLVS. Если вы подключите к модели Блэка-Шоулза значения спотовой цены 63,2 доллара, страйка 90 долларов, дюрации 72 дня, процентной ставки 0,525, исторической волатильности 56%, вы получите цену всего 69 центов. Тем не менее, опцион торгуется на рынке почти в два раза дороже — 1,30 доллара! Почему ?
Теперь возьмите свой личный вес и подключите его к приведенной выше модели Харриса Бенедикта, вы редко согласитесь с этими результатами!
Обе модели могут быть изменены:
Когда я упомянул о несоответствии рыночной цены колл-опциона в классе математика-финансы, мой профессор сразу же сказал: подтасовывайте входные данные! Теперь вы не можете на самом деле сфальсифицировать спотовую цену, или страйк, или продолжительность, или процентную ставку — это реальные реалии. Таким образом, вы обманываете единственное, что можете, — волатильность. Вместо того, чтобы использовать историческую волатильность 56%, вы используете то число, которое дает вам правильный ответ!!! Таким образом, это число составляет 69%. Затем мы называем это выдуманное число подразумеваемой волатильностью и говорим, что рынок предполагает/верит в то, что объем равен 69, хотя истинный объем равен 56. Затем подразумеваемый объем приводит к поверхностям объема, смайлам объема и множеству других технических фиктивных факторов.
Точно так же в модели CICO вы можете подтасовывать фактор «Е» — частоту упражнений, пока не получите результаты, с которыми вы согласны. E варьируется от 1,2 для людей, ведущих сидячий образ жизни, до 2,0 для суперактивных спортсменов, так что у вас есть много возможностей для игры.
Никто не использует эту модель.
Работая специалистом по анализу опционов в отделах торговли опционами, я обнаружил, что на самом деле никто не использует эту модель. Трейдеры за столом полагались на эвристику, покупая и продавая на основе технических индикаторов, таких как RSI и полосы Боллинджера, или они могли использовать простое приближение или полагаться на свой собственный опыт и интуицию.
Точно так же ни один инструктор по фитнесу не вводит вес и коэффициент физической нагрузки своего клиента в модели CICO. Они внимательно осматривают вас, измеряют некоторые базовые показатели роста/веса, а затем используют простые эмпирические правила относительно того, сколько вы должны есть/упражняться/спать.
Промышленности все равно:
Моя жена — врач. Большинство ее друзей тоже врачи. Когда я спрашиваю их о потере веса, питании, различиях между диетами и т. д., ответы крайне неудовлетворительны. Медицинские работники на порядок больше заботятся о лечении больных, чем о том, чтобы сделать здоровых людей здоровее. В основном советы звучат так: ешьте меньше, больше гуляйте, следите за калориями. Вы знаете, все тот же старый тот же самый старый.
Большинство моих бывших коллег — финансовые менеджеры на Уолл-Стрит. Когда я спрашиваю их о моделях ценообразования опционов, это последнее, о чем они думают. Цена опциона на самом деле не влияет на их решение о покупке или продаже. Похоже, они больше полагаются на субъективные рыночные сигналы, чем на объективную математику.
Неспециалисты не знают ничего лучшего:
Парень с улицы понятия не имеет, что массу тела можно моделировать, модели могут составлять надежные прогнозы, модели можно использовать для настройки диеты, помогая вам достичь желаемого веса намного быстрее. Они считают, что человеческое тело слишком сложно. Один венчурный инвестор, с которым я разговаривал, нарисовал мрачный портрет субсидируемых фермеров, добавляющих HFCS в каждую еду на каждой полке в каждом продуктовом магазине, что привело к 65% эпидемии ожирения, которая у нас есть! Он считал, что потеря веса в основном связана с контролем импульсов. Не ешь так много - вот ответ!
В фитнес-сообществе вы столкнетесь с педантичностью и спорами о том, что лучше — низкоуглеводная диета или низкожировая, палео, кето, WeightWatchers, Nutrisystems, South Beach и последние модные тенденции.
Точно так же неспециалисты в финансах получают советы от семинаров и гуру, которые утверждают, что могут превратить 5 цифр в 7 цифр в течение года. Я еще не встречал кого-то, кто систематически зарабатывает семизначные суммы в год, используя математические модели ценообразования.
Juicing:
Кажется, все знают, что есть хак, более быстрый способ добраться до конечной точки. Они расходятся в том, что это такое. В фитнес-сообществе вы видите людей, принимающих таблетки кофеина, мочегонные и слабительные средства для достижения желаемых целей. Что-то из этого работает.
Точно так же все знают, что простая покупка простых акций не принесет им двузначной прибыли. Чтобы увеличить портфель, вы видите, как розничные инвесторы покупают несколько еженедельных колл-опционов, скажем, на Amazon прямо перед квартальной прибылью. Эти штуки тоже работают.
Но ничто из этого не является последовательным и устойчивым. Женщины используют некоторые из этих лайфхаков и приходят в форму к сезону бикини, а через несколько недель после летних каникул возвращают себе все, что потеряли, и даже больше.
Ненаучный подход не поддается систематическому анализу и выполнению. Таким образом, эти краткосрочные выгоды, будь то в финансах или в потере веса, неизбежно превращаются в долгосрочное горе.
И все же есть надежда!
Можно подумать, что научные модели ни к черту не смогут решить эту неразбериху.
Торговля слишком субъективна, движима инстинктами. Рынки меняются в мгновение ока.
Человеческое тело слишком сложное. Есть эндокринная система, есть инсулин, есть энтальпия, мы не просто машины для сжигания калорий, CICO — это просто койка.
Итак, давайте просто закроем магазин и пойдем домой!
Фактически, новые и улучшенные модели постепенно возвращаются. Когда я работал в Goldman, у нас было 600 трейдеров на 85 Broad. Сегодня их всего 2. Алгоритмическая торговля и сложные стратегии с поддержкой машинного обучения взяли верх. NN усвоили все эти субъективные инстинкты трейдера из обучающего набора, включающего исторические данные и помеченные как прибыльные/убыточные сделки прошлого. Я разговаривал с некоторыми из моих бывших коллег, которые работают там, и в тех же случаях выведенные правила не были особенно сложными или диковинными. При всей нашей человеческой сложности оказывается, что трейдеры полагались на простые эвристики, такие как: если рыночная цена была в 2 раза выше цены Блэка-Шоулза, а ценная бумага была достаточно ликвидной с разумным периодом выхода, тогда открывался рынок. Это было немного сложнее, с vol-поверхностями и улыбками, загромождающими алгоритм, но вы поняли идею.
Точно так же CICO с поддержкой машинного обучения привел к довольно предсказуемым алгоритмам в области потери веса. Оригинальный Харрис-Бенедикт 1918 года.
уступил место исправленной версии 1984 г. -
который был дополнительно улучшен Mifflin & St. Jeor в 1990 году -
Вместо использования жестко закодированных чисел частоты упражнений, как показано ниже -
мы в WeightGreat узнаем точное количество упражнений, используя контролируемое обучение по журналам питания, журналам упражнений и продолжительности сна.
Мы открываем исходный код наших моделей машинного обучения и кода и даже публикуем анонимные журналы продуктов питания. Мы создаем экспериментальные информационные панели машинного обучения, которые могут запускать множество подключаемых моделей потери веса на серверной части. Прогнозирующая индивидуальная модель потери веса, которая развивается с течением времени, — это святой Грааль, и мы верим, что когда-нибудь до нее доберемся. Будущее яркое.
