Блог им. MihailVlasenko

Обманчивость средних значений

В конце 1940-ых американские ВВС столкнулись с проблемой — их пилоты часто теряли контроль над самолетами и разбивались.
Обманчивость средних значений
В то время наступила эпоха реактивных двигателей, и самолеты стали более сложными в управлении. Именно этим и объяснялось большинство трагедий, но потом нашлась истинная причина — кабины проектировались давно и были очень неудобными.

Тогда военным инженерам дали задание — измерить более 4000 пилотов по 140 параметрам, чтобы вычислить их средние значения. По задумке военных чиновников, этот «портрет усредненного пилота» позволил бы создать максимально удобную кабину.

Но у одного молодого ученого были сомнения. Его звали Гилберт Дэниэлс, и до авиации он занимался физической антропологией — например, для своего диплома будущий инженер измерил и сравнил руки 250 гарвардских студентов.

Вот как описывает эту историю Рори Сазерленд:

«Дэниэлс знал, что реальные руки обычно сильно отличаются от средней. И «среднее» тело — размеры которого получены в результате усреднения — встречается крайне редко. Проектируя кабину для такого пилота, вы создаете кабину для тех, кого почти не существует.

Используя полученные данные, Дэниэлс вычислил среднее значение по всем важным характеристикам. Далее он сравнил каждого пилота с этими значениями и был просто поражен. Ни у одного из 4063 пилотов все 10 параметров не соответствовали средним величинам».

Его выводы запустили революцию в сфере дизайна — кабины стали делать не под «среднего», а под каждого конкретного пилота. Так появились регулируемые кресла (которые переехали в автомобили), регулируемые педали и индивидуальные летные костюмы.

Вот и в инвестициях нельзя полагаться только лишь на средние значения. Иначе можно попасть в ту же ловушку, в которую чуть не угодили военные инженеры — и вместо реального рынка с его взлетами и падениями оказаться в сказочном «усредненном» царстве.

Среднее значение никогда не покажет, насколько волатильным бывает рынок. В итоге инвестор будет рассчитывать на 15% годовых, а получит либо сильную просадку, либо рыночную ракету — и первое, и второе станет для него откровением :)

Во многом из-за этого теория так расходится с практикой — можно составить идеальную модель, но она все равно будет далека от реальности. Плюс смотреть на колебания на графике — это одно, а испытывать их в жизни — это совершенно другое.

А еще «средним» легко можно манипулировать, чем охотно пользуются различные продавцы стратегий. Главное выбрать правильный период, исключив из него пару неудачных лет — и тогда доходность продукта сразу же заиграет новыми красками.

Так что со средним значением нужно быть аккуратным — если не знать его подводных камней, это может сыграть с вами злую шутку :)

*****
Приглашаю вас в свой канал Финансовый Механизм — там вы найдете еще больше материалов по финансам по рынку.

4.2К | ★1
10 комментариев
эээ… ммм… о каких «средних» значениях идет речь?

или про дураков, торгующих по МА?
avatar
А ссылка на источник? Или будем рерайтить чужие работы, например статья в Хабре за 2016 год?
habr.com/ru/articles/391425/
Маркиз Лафайет, ну так это не рерайт. Он же от себя добавил — ссылку на свой Тг канал
Василий Петров, 
Василий Петров, +100500 за неподражаемый юмор 
avatar
Маркиз Лафайет, именно так и будем делать  Только почему-то у меня это было в книги Рори Сазерленда.
avatar
это скорее про то, почему последние десятилетия услуги растут в цене много быстрее, чем товары
Если говорить о цифровой обработке временных рядов, — она вся основана на механизмах усреднения.
Проблема алготрейдеров не в усреднении, а в том, что усредняемые биржевые цены, в отличие от материальных объектов, не имеют инерции и не подчинены никакому закону распределения вероятностей.
Так что задача алготрейдера не в том, чтобы улучшить, получить более правильное представление сигнала, а в том, чтобы правильно реагировать на «неправильные» сигналы.

PS Более 2000 лет назад Аристотель предостерёг от выводов в одной области знания по аналогии из другой области.
Сегодня инженеры применяют аналоговые методы только после тщательно изучения процессов в одной области для расчёта коэффициентов переноса эффекта в другую область
Для этого есть стандартное отклонение.

Читайте на SMART-LAB:
Займер сообщает о приобретении двух цифровых платформ
💼 Объявляем о завершении сделок с АО «Киви» по покупке 50% сервисов «Таксиагрегатор» и IntellectMoney. Владельцем остальных 50% долей в обеих...
Фото
Как прошла экскурсия на лазерное производство
На прошлой неделе мы организовали поездку для представителей медиа и финансового сообщества на завод лазерной дочки SOFL — VPG LaserONE (входит в...
⛽️ Новатэк: не так плохо, как кажется
Король СПГ представил отчет по МСФО за 2025 год   Новатэк (NVTK) ➡️Инфо и показатели     Результаты — выручка: ₽1,4 трлн (-6%); —...
Фото
Мой Рюкзак #63: ВТБ - дальше без меня, меняем на более крепкий банк, дивидендные отсечки близко
Февраль продолжает радовать стоимостных инвесторов, все по стратегии, которую описывал в конце прошлого года Прошлый пост тут —...

теги блога CyberWish

....все тэги



UPDONW
Новый дизайн