Stop Loss. Take profit
Stop Loss. Take Profit
Zalani informacją. Czy nadchodzi era intuicji?
- W dzisiejszym Profit Journal:
- Spór pomiędzy racjonalizmem a empiryzmem metodologicznym
- Dane wszędzie dane
- „Modelomania”
- Dlaczego intuicjonizm
Jeszcze nigdy w historii rynków finansowych inwestorzy zarówno ci indywidualni jaki i instytucjonalni nie mieli tylu informacji. Wystarczy kilka kliknięć, by zdobyć wszystkie dane finansowe spółek w czasie rzeczywistym, analizę sentymentu w mediach społecznościowych, prognozy wartości aktywów i wielkości takich jak stopy procentowe, wyceny przedsiębiorstw czy dane makroekonomiczne z każdego regionu świata od każdej większej organizacji międzynarodowej. Wydawałoby się, że to sytuacja doskonała. Jednak często im więcej wiemy, tym trudniej podjąć decyzję. W świecie, w którym modele teoretyczne i dane empiryczne miały dawać pewność, pojawia się szum, chaos niezgodności i wiele innych. Informacji jest tak wiele, że nawet modle AI stworzone przecież do przetwarzania gigantycznych zbiorów danych zapytanie dwukrotnie podadzą dwie wykluczające się odpowiedzi, a co gorsza świetnie je uargumentują w oparciu o dane. W tej gmatwaninie informacji coraz częściej sięgamy do naszego niedocenianego atutu – do intuicji. Do tego co niektórzy bardziej doświadczeni inwestorzy nazywają „czuciem rynku”, które nie mieści się ani w arkuszu kalkulacyjnym, ani w założeniach modelu teoretycznego.
Spór pomiędzy racjonalizmem a empiryzmem metodologicznym
Żeby w pełni zrozumieć czym jest intuicja należy zacząć od sporu starego jak sama nauka czyli walki pomiędzy racjonalizmem a empiryzmem. Od czasów Kartezjusza i Locke’a świat dochodzenia do prawdy (obiektywnego stanu rzeczy) oscyluje między dwiema siłami: rozumem i doświadczeniem. Racjonaliści wierzą, że wiarygodny obraz obecnej sytuacji czy obiektywne prawa da się wywieść z logicznych zasad. W szeroko rozumianych naukach ekonomiczno-finansowych podejścia to widać z jednej strony w założeniach np. o racjonalności czy o dążeniu do równowagi ogólnej, a z drugiej w niezliczonej wręcz liczbie modeli. Od klasycznych takich jak model popytu i podaży po modele wielowymiarowe. Empirystów natomiast przekonują tylko dane zaobserwowane w rzeczywistości. To podejście widać szczególnie w ekonometrii, badaniach operacyjnych czy w całym nurcie związanym z uczeniem maszynowym oraz big data. W tej szkole próbuje się w oderwaniu od teorii znajdować wzorce w danych i na tej podstawie prognozować „mechanicznie” przyszłość oraz dochodzić do jakiś obiektywnych faktów. Spór ten nigdy się nie zakończył. Raczej przerodził się w wyścig o to, kto lepiej „uchwyci rzeczywistość”. Rozwiązania szczególnie w kontekście rynków nie widać nawet pomimo licznych prób mieszania obydwu podejść. Problem w tym, że rynek – szczególnie kapitałowy, rzadko zachowuje się zgodnie z przyjętymi założeniami i jeszcze rzadziej daje się w pełni opisać empirycznie.
Stanowisko intuicjonizmu
W kontrze do powyższych podejść kształtuje się trzecia relatywnie najmłodsza szkoła. Jest to intuicjonizm, który zakłada, że poznanie nie zawsze wynika z rozumowania ani z doświadczenia. Jest pewnym bezpośrednim „wglądem”. Czymś w rodzaju zdolności uchwycenia sensu sytuacji bez przechodzenia przez złożony proces analizy. W filozofii oznacza to przekonanie, że pewne fakty czy inaczej pewne prawdy są oczywiste same przez się. Podejście to implikuje też bezpośrednio niemożliwość pełnego logicznego uzasadnienia naszych przekonań. Mówiąc kolokwialnie prosu tak jest i tyle. W kontekście rynku finansowego intuicjonizm może oznaczać powrót do zaufania wobec własnego osądu. Do tej nielogicznej, ale często trafnej decyzji inwestora, który „czuje”, że coś się wydarzy, syntezując w swoim osłodzie, wiedze, doświadczenie i odczucia. Nie jest to mistycyzm, lecz alternatywna forma poznania, oparta na nieuświadomionej integracji informacji z wielu źródeł.
Dane wszędzie dane
ak jak wcześniej wspomniałem dzisiejszy inwestor mierzy się wręcz z nieprawdopodobnym zalewem informacji. Każdego dnia instytucje rynku finansowego generują miliardy linijek danych: wolumeny, ceny, wskaźniki, nastroje, korelacje, poziomy zmienności. Do tego dochodzą dane makroekonomiczne, dane korporacyjne, komentarze, newsy, raporty analityków. Dodatkowo na rynku finansowego rośnie popularność informacji alternatywnych. Oznacza to, że inwestorzy mają dziś do dyspozycji nie tylko klasyczne wskaźniki finansowe i makroekonomiczne, lecz także dane o: transakcjach kartami płatniczymi, nastrojach w mediach społecznościowych, dane geolokalizacyjne, mikrodane konsumenckie. Proces zalewu danymi potęguje postępująca cyfryzacja gospodarki, która w połączeniu z upowszechnieniem się Internetu oraz wzrostem znaczenia alternatywnych źródeł danych, spowodowała pojawienie się prawdziwej eksplozja informacji empirycznej. Dla przykładu: światowe zasoby danych sięgnęły w 2024 r. około 147 zettabajtów (ZB), jest to liczba nieobejmowalna ludzkim umysłem. To powoduje, że inwestor nie tyle stoi przed prostym wyborem „kup/nie kup”, lecz przed morzem potencjalnych, sygnałów. Każdy sygnał może być „ważny”, ale im więcej ich mamy, tym trudniej oddzielić sygnał od szumu. Taka sytuacja prowadzi do zjawiska information overload (przeciążenia informacyjnego), kiedy liczba dostępnych danych zaczyna przewyższać ludzką zdolność ich sensownego przetworzenia. Wtedy zaczyna działać coś w rodzaju mechanizmu obronnego: przestajemy analizować, zaczynamy przeczuwać. To właśnie wtedy wkracza intuicja. W kontekście rynku finansowego zjawisko to wygląda tak: analityk lub inwestor otrzymuje raporty makro obowiązujące, dane kwartalne spółek, wskaźniki sektora, dane o oczekiwaniach inwestorów, ruchy na rynkach wschodzących, modele nastrojów społecznych i konsumentkach i do tego jeszcze dane alternatywne. Informacje te często są ze sobą sprzeczne, a każda decyzja inwestycyjna staje się próbą analizy wielowymiarowej. W takiej sytuacji pozostaje zdanie się na pewne przeczucie w doborze danych oraz uznawaniu ich wagi.
„Modelomania”
Równolegle z rosnącą ilością danych intensywnie rozwija się sztuka modelowania, czyli próba opisu rynku finansowego poprzez coraz bardziej skomplikowane struktury teoretyczno-matematyczne. Dzisiejsze finanse zalane są modelami. Od prostych modeli CAPM (Capital Asset Pricing Model) czy Markowitza, po zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego, modele wielowymiarowe, modele ryzyka stresowego (np. „StressVaR”). Dziś modele te istnieją obok siebie, często się wykluczając. Każdy ma swoje założenia, swoje „jeśli”. Dodatkowo pojawia się problem wysokiego skomplikowania. Przykładowo w literaturze naukowej pojawiają się badania, które wykorzystują do budowy portfeli dane z ponad 10 000 funduszy i historie sięgające 29 lat, włączając w to ogromną liczbę czynników ryzyka. Dlatego w pewnym w pewnym momencie próba całościowego opisu rzeczywistości za pomocą modeli przynosi efekt odwrotny do zamierzonego. Liczba założeń, wariantów, scenariuszy, ryzyko modelowe błędy losowe i ich struktury, tworzą nową formę chaosu. I wtedy dochodzi do „zalew racjonalizmem” objawiającego się sytuacją, w której analitycy i systemy informatyczne na podstawie niezliczonych modeli generują sygnały inwestycyjne, rekomendacje i strategie w ogromnej skali, co często przytłacza inwestorów. Ponadto, modele często opierają się na danych historycznych, założeniach normalności, stabilności parametrów. Takie podejście w świecie nagłych zmian (pandemie, wojny, kryzysy płynności) może być zawodnym uproszczeniem, iluzją zrozumienia świata. W ten sposób inwestor stoi między gigantycznymi zestawami modeli a realnym rynkiem, który często reaguje częściowo irracjonalnie. W efekcie pojawia się potrzeba czegoś, co nie jest ani tylko kolejnym wskaźnikiem, ani tylko kolejnym modelem. Tym czymś jest ucieczka do intuicji jako sposobu na decydowanie w sytuacji, gdy ze wszystkich storn napływają różne informacje.
Dlaczego intuicjonizm
W sytuacjach przetłoczenia danymi intuicjonizm może stanowić trzecią drogę. Nie neguje danych ani rozumu, ale uznaje, że ich nadmiar utrudnia trafne decyzje. Wbrew temu co mogłoby się wydawać intuicja to niekoniecznie irracjonalność, lecz inny sposób przetwarzania informacji. Daniel Kahneman w „Pułapkach myślenia” pisał o dwóch systemach myślenia. Pierwszy system: szybki, intuicyjny, automatyczny. Ten służy nam do podejmowania codziennych decyzji i pomaga dochodzić szybko do zadowalających wniosków. Natomiast system drugi: wolny, analityczny, wymagającym wysiłku, pozwala dogłębnie analizować skomplikowane kwestie. Mimo że system drugi często daje lepsze rozwiązania ma swoje istotne mankamenty takie jak czasochłonność i energochłonność. Badania sugerują, że człowiek może używać wydajnie systemu drugiego tylko przez około 4 godziny dziennie. Dlatego może się okazać, że biorąc poprawkę na koszty uzyskania odpowiedzi system jeden okaże się być często tym efektywniejszym. Na rynkach finansowych które często wymagają szybkich działań. W dynamicznym środowisku system pierwszy oparty z znacznej mierze na intuicji może stać się najlepszym przyjacielem każdego inwestora.
Intuicjonizm w praktyce
W praktyce używanie intuicji zamiast dogłębnej analizy przejawia się to w wielu formach: od decyzji day-tradera, który „widzi” moment wejścia na rynek, po gest zarządzającego funduszem, który wbrew modelom wstrzymuje inwestycję, czując podskórnie że coś jest nie tak. Czasami też samo używanie modeli czy danych empirycznych może się wiązać z intuicją. Wyobraźmy sobie że po zebraniu danych i wtłoczeniu ich do modelu dostajemy zwrot z inwestycji x oraz wartość ryzyka y. Po podzieleniu dostajemy współczynnik zmienności x/y na poziomie np. 15%. Czy to dużo? Odpowiedź na to pytanie zależy od osobistych intuicji analityka. Takie sytuacje można to częściowo tłumaczyć heurystykami, uczeniem się przez doświadczenie czy „pattern recognition”. Ale nie da się tego zredukować do czystej kalkulacji. Bo nasze wewnętrzne przeczucia są czymś więcej niż sumą naszych doświadczeń. Nieprzypadkowo najlepsi inwestorzy tacy jak George’a Soros czy Ray Dalio mówią o „czuciu rynku”. A to nic innego jak intuicja ugruntowana wiedzą, doświadczeniem i tysiącami godzin obserwacji. Nie jest to przeciwieństwem analizy a jest jej naturalnym dopełnieniem.
Wzrost ilości informacji nie sprawił, że świat stał się bardziej przewidywalny. Wręcz przeciwnie, ujawnił granice naszej zdolności do rozumienia. W tym kontekście intuicjonizm nie jest ucieczką od nauki, lecz próbą jej uzupełnienia o wymiar ludzki – psychologiczny. Być może to właśnie intuicja, a nie algorytm, stanie się w przyszłości głównym narzędziem szukania sensu w oceanach danych będąc tym co odróżni nas od coraz lepszych modeli sztucznej inteligencji. W końcu, jak zauważył Henri Bergson w kontekście prawd: „An absolute can only be given in an intuition, while all the rest has to do with analysis”.
Dla Ciebie
O nas
© Copyright profit-journal.pl - All rights reserved – Privacy Policy
