Das Science based Portfolio - Way to Lambo
[kann dem nix abgewinnen :-I, CC0 Pixabay]
Der Schmetterlingseffekt und die Vorhersage
Mathematik ist eine Formalwissenschaft (formale Systeme betrachtend), wir wollen jedoch Aussagen zu natürlichen, "echten" Systemen treffen. Der Markt einschließlich seiner Teilnehmer ist schließlich Teil des Universums bzw. der Natur.
In natürlichen - nichtlinearen, dynamischen, komplexen Systemen kommt es zu Chaos (im Prinzip aus der Komplexität aka. Unordnung aka. dem Zufall hervorgehend). Deterministisches Chaos führt zum Schmetterlingseffekt. Leichte Abweichungen in den Anfangsbedingungen führen über die Zeit zu starken Abweichungen in den Endbedingungen --> Vorhersagen unbrauchbar.
Die Parameter des (Vorhersage-)Models sind sensitiv für die Anfangsbedingungen. Wie der Fußball den man nur leicht verzieht, der am Ende aber weit am Tor vorbei geht. Selbst ein doppel-Pendel zeigt schon chaotisches Verhalten
Alles lässt sich formal berechnen (Calculation) und simulieren (Computation) aber nicht ausreichend genau schätzen (Approximation) da Schmetterlingseffekt. Das Paradoxe ist die theoretische Vorhersagbarkeit, obwohl alle Gesetze (z.B. Fluidverhalten im Wettersystem oder mechanisches Verhalten des Pendels) durch Differenzialgleichungen genausten beschrieben werden können, verliert sich nach einer bestimmten Zeit die Genauigkeit im Chaos. Nehmen wir den Fakt so hin und halten uns nicht daran auf.
Was dann? Raten?
Neben der Vorhersage durch Berechnung/Approximation gibt es noch einige andere Möglichkeiten. Z.B. einfache Heuristiken. Der Hund der eine Frisbee aus der Luft fängt (chaotisches, dynamisches System) berechnet nicht die Trajektorie (Flugbahn), sondern passt die Geschwindigkeit so an, dass der Augenwinkel zum Flugobjekt konstant bleibt, bis Maul und Frisbee einander treffen. ...
[...oder auch nicht :-S hätte er lieber die Trajektorie approximiert]
Das ist eine (single-clue-)Heuristik, man reduziert all den komplexen Kram auf eine Schlüsselvariable
So können auch wir die Vorhersage mit Heuristiken umgehen.
Markowitz und das optimale Portfolio
Markowitz Portfolio Optimierung/mean variance (ein 1990 wirtschafts-nobelpreis-gekröntes Model) versucht das optimale Portfolio zu berechnen. (Markowitz 1952)
Die 1/n-Heuristik hingegen nimmt das Kapital z.B. 10.000€ und teilt es bei 10 Aktien gleich auf, in jede 1000€...
Das ist natürlich Quatsch und funktioniert nicht! Also das mit der mean variance :D die 1/n-Heuristik sehr wohl, sie gewinnt 9 von 10 Tests. Ratet mal welche Variante Markowitz selbst anwandte ;) (Gigerenzer 2010)
Das Gesetz der Großen Zahlen/ Law of large Numbers
Statistik ist eine feine Sache. Basierend auf einem ausreichend großen Sample kann man statistische Wahrscheinlichkeits-Aussagen treffen und diese können durchaus vorhersagend sein. Für n=50 Aktien aus dem S&P500 (ein Aktienindex) bräuchte das hochgelobte Markowitzmodel ...6000 Monate/ 500 Jahre Marktdaten, damit die Vorhersagen verlässlich werden bzw. 1/n schlagen. (De Miguel et al. 2007)
Deshalb performt die 1/n-Heuristik besser. Nun ist der S&P500 natürlich schon vorselektiert (sind ja die besten 500 Aktien der USA), daher sollte man dies nicht unbedingt auf die >2000 Coins und Tokens anwenden :) Auf die top 20 oder top 30 wäre es schon denkbarer.
Heist aber nicht, dass es nicht bessere Methoden gibt als einfach alles gleich zu verteilen. Zeigt nur, dass komplex nicht besser ist
[Markowitz hat einen niedrigeren Bias aber durch das kleine Sample mehr Rauschen, 1/n weniger Rauschen aber mehr Bias]
relfexive Struktur der Zeit
neben den mathematischen und naturwissenschaftlichen Ansätzen, gibt es tatsächlich noch einen sozialwissenschaftlichen Aspekt. Die Reflexivität. Jemand mit Einfluss macht eine Aussage über die Zukunft, natürlich kann er die Zukunft nicht wissen (weil es diese in dem Moment noch nicht gibt) ABER sein Einfluss formt in diesem Moment die Zukunft, so kommt es zu selbst erfüllenden Prophezeihungen. Wenn viele Charttechnik nutzen (die an sich keinerlei naturwissenschaftlichen oder mathematischen Sinn ergibt) kann diese dennoch prediktiv (vorhersagend) sein, sofern genug Menschen das selbe machen. "Right for the wrong reason"
Filimonov und Sornette (2012): Quantifying reflexivity in financial markets.
Der CNBC-Bitcoin-Indikator, wie ein Mem den Preis vorhersagt (rückblickend...)
So ist doch tatsächlich das Geheuchel und manipulative Gelaber der Mainstream-Medien (hier CNBC) ein Prediktor für die Zukunft! Man hätte einfach nur genau das Gegenteil machen müssen, was diese Geier einem einreden und wäre damit gut bedient gewesen.
Der CNBC-Bitcoin-Indikator ist eine Abbildung die als Spass bzw. Internet-Mem gedacht war :D Sind die Moderatoren "bullish" und verbreiten FOMO ("kauft! kautf! kauft!"), dann sinkt der Preis. Raten sie vom Kauf ab und verbreiten FUD, dann steigt der Preis an.
[und als es die Runde machte ... kam ein Tweet, dass sie heute mal neutral seien :D]
Was man hier verstehen sollte: durch die soziale Dimension in Märkten (denkende Agenten/Teilnehmer), verändert der Einzelne (je nach Einfluss) mit seiner Aussage über die Zukunft, die Zukunft. Jamie Dimond, Buffet, CNBC und wie sie nicht alles heißen, wissen genau worum es hier geht. Das schränkt die Naturwissenschaften ein. Viel mehr noch, das bedeutet, dass es kein Equilibrium gibt und Preise IMMER fehl eingeschätzt (über oder unterbewertet) sind und der Markt sich stehts in Boom- und Bust-Zyklen bewegt, woraus man als Investor ( à la George Soros) Profit schlagen kann. In größeren Märkten ist nur ein kleinerer Teil von News/extern gesteuert (Filimonov und Sornette 2012).
In Bitcoin Märkten war hingegen nicht nur die Google-Trendsearch prediktiv sondern auch die Social Media Kommunikation (Tweets und Facebook-Kommentare)
Studien:
(Lui und Tsyvinki 2018): Risks and Returns of Cryptocurrency
(Phillips und Gorse 2018):Cryptocurrency price drivers: Wavelet coherence analysis revisited
(ElBahrawi et al. 2017): Evolutionary dynamics of the cryptocurrency market
(Wang und Vernge 2017): Buzz Factor or Innovation Potential: What Explains Cryptocurrencies’ Returns?
(Kim et al. 2016): Predicting Fluctuations in Cryptocurrency Transactions Based on User Comments and Replies
(Kristoufek 2015): What Are the Main Drivers of the Bitcoin Price? Evidence from Wavelet Coherence Analysis
(Garcia et al. 2014): The digital traces of bubbles: feedback cycles between socio-economic signals in the Bitcoin economy
(Matta et al. 2015): Bitcoin Spread Prediction Using Social And Web
Search Media
(Garcia und Schweizer 2015):Social signals and algorithmic trading of Bitcoin
(Verwandte Studien)
You choose
also viele Wege führen nach Rom. Manche sind jedoch in der Praxis unmöglich zu gehen, andere sind nur sinnvoll wenn sie nicht zu viele benutzen.
Morgen dann konkretes Beispiel-Portfolio. P.S. wenn man 10 Millionen weiter diversifizieren wollte, 1 Lambo oder 20 historische Youngtimer? hmm
Die naturwissenschaftlichen und mathematischen Ansätze sind interessant, aber die große Herausforderung bei diesen Modellen sind meiner Meinung nach der soziale bzw. psychologische Aspekt im Verhalten der Marktteilnehmer. Der Mench auf einem Markt ist kein (wie in der Wirtschaftswissenschaft ursprünglich postuliert) "homo oeconomicus", sondern handelt emotional bzw. nicht rational. In ihrem Verhalten zeigen Marktteilnehmer zum einen "wishful thinking bias" und "availability bias". Diese Eigenschaften führen zu systematischen Abweichungen vom rationalen Verhalten und arten oft im Herdentrieb aus. In diesem Zusammenhang spielt da natürlich auch die Informationsasymmetrie auf Finanzmärkten eine wichtige Rolle (Informationen für die Massen vs. für die Eliten/Insider bzw. smart money).
eine wirklich tolle kritische Anmerkung, die ich so nur unterstreichen kann.
und genau das sind Themen, die die Naturwissenschaft betreffen aber von ihnen fordern, sozialwissenschaftliche Elemente zu implementieren. Es geht ja stets um den Output natürlicher (wenn auch sozialer) Systeme (Uns, einer Herde, einem Superhub/einer Elite, usw.).
Genau und zwar IMMER. Es gibt bei Menschen keine rationalen Entscheidungen im Sinne einer emotionslosen Entscheidung. Dennoch würde ich sagen, dass es eine ökonomische Entscheidung sein kann, gerade weil sie emotional ist? Emotionen (bestimmte zumindest) bringen dem System ja einen Vorteil gegenüber nicht-kognitiven Systemen. Manche sind in der hochspezialisierten finanz Ökonomie natürlich kontraproduktiv, insbesondere jene die zu Affekt Handlungen führen. Aber das liegt ja daran dass die Finanz Ökonomie evolutionär noch nicht in unserem Emotionsspektrum eingepreist sein kann (wird sie vermutlich auch nie).
PS* hast du irgendwelche Literatur Tipps zu den psychologischen Aspekten?
Sehr schön :)
Geiler Artikel,
ich wusste es! Vertraue niemals der Masse... außer manchmal!
Vielleicht entscheidet am Ende auch einfach das Karma oder ich sollte morgens beim Kaffeekochen doch mal genauer hinschauen ;-)
Wie dem auch sei, sag mir bescheid wenn dein Riecher wieder so richtig ausschlägt, dann befrag ich meinen Kaffeesatz und den Hund meiner Schwester und vielleicht klappt's dann.
Vielen Dank
Chapper
P.S.: Was hälst du eigentlich (in Hinblick auf Gesetzt der Großen Zahlen) von Augur. Bezieht sich ja auf das Intelligenz der Masse-Prinzip. Du hast also neben der Statistik auch noch die Idiotie der Masse dabei. Eigentlich genial oder? Salve
Kryptos sind potentiell ein Produkt der Kategorie C/ CocaCola. Wenn man an einem Massenprodukt/ in einem Massenmarkt auch nur einen Cent einsparen kann bzw. dieses um einen Cent teurer macht (z.B. in dem man einen Intermediär einspart) kauft man ein kompetitives und potentiell disruptives Produkt. Deshalb sind ja auch die ganzen Venture-Capital und Angel-Investoren 2014-17 aggressiv in den Markt eingedrungen.
Ja Idioten sterben nie. Aber gibt es tatsächlich einen "Prediction market"? Für Banken definitiv. Hier werden jedes Jahresende teuere Vorhersagen (nicht für unser Budget) von Firmen gekauft (obwohl die Manager eigentlich wissen, dass die Vorhersagen nie zu trafen). Prof. Gigerenzer hat die Vorhersagen von 22 großen Institutionen (u.a. J.P.-Morgan-Chase, Bank of America, Bank of Tokyo Mitsubishi, Barclays Capital, Citigroup, Commerzbank, Credit Suisse, Deutsche Bank, HSBC, Merrill Lynch, Morgan Stanley und Societé Générale ) von 2001 bis 2010 mit der Realität verglichen:
Die großen Institutionen lagen im Schnitt nicht nur falsch, sie haben (bis auf einmal) genau das Gegenteil von dem vorhergesagt was tatsächlich passierte (Gigerenzer 2017) ab und zu lagen einzelne mal ganz gut aber was bringts, ein bis zweimal in 10jahren richtig zu liegen, wenn man ansonsten falsch liegt... Bei AUGUR und Co. kann ich mir disruptives Potential für diesen Milliarden Markt vorstellen, insbesondere in Kombination mit AI. Numerai ist noch ein wissenschafts-basiertes Equivalent, wo Wissenschaftler mit richtigen Vorhersagen belohnt werden. Die Modelle lernen die integrierte AI an.
Ich würde aber trzdm erst den Hund und den Kaffee befragen :D
Super Reply,
es lohnt sich doch immer wieder dir zu schreiben. Numerai kannte ich bisher noch nicht.
Vielen Dank
Vielleicht noch eine kurze Frage in eigener Sache. Über mein Smartphone kann ich festlegen wie hoch der Reward ausfällt (sind mittlerweile ganze 3 cent), hier am Browser aber leider nicht (deshalb haste auch gerade nix gekriegt, sorry). Weißt du wie man das einstellen kann?
Gruß
Chapper
habe steemit noch nie über das smartphone genutzt. Das wäre ja mal interessant zu wissen wie viele Steemit via Smartpone nutzen, denn wir sind ja beide sehr ausführlich in unseren Artikeln, was eventuell kein optimales Format für diese Nutzer ist. Hab ich gar nicht dran gedacht, dass das geht :D
Na High-Quality ist eher nicht drin. Ich benutze die Partiko App zum Kommentieren wenn ich zur Arbeit und zurück fahre. Die App bietet einen Balken wo du die Reward-Menge einstellen kannst. Echt cool. Gruß
Posted using Partiko Android
Schöner Beitrag, bin schon gespannt auf das Beispiel Portfolio:)
Wenn ich das richtig verstanden habe sind also Aussagen von Menschen (mit Reichweite und Einfluss) der Hauptgrund wieso Charttechnik vom mathematischen her nicht funktioniert?
Macht natürlich absolut Sinn wenn man bedenkt, dass diese Technologie ja nur den Wert hat, denn wir ihr zumessen und dieser Wert den wir in der Technologie sehen natürlich stark von der Meinung anderer abhängt (gruppenzwang bzw schwarmverhalten falls man das so nennen kann).
Charttechnik funktioniert dann, wenn viele so handeln wie viele erwarten, oder dann, wenn Menschen mit Einfluss auch jene Widerstände nutzen würden.
Die Mathematiker wie Mandelbrot haben schon in den 60ern gezeigt, dass es Aufgrund des chaotischen Verhaltens, in Charts mehr Rauschen als Muster gibt (Tiere wie Menschen haben aber die Tendenz Muster im Rauschen zu erkennen, da sie Zufall nicht verarbeiten können)
[Das Gesicht auf dem Mars]
...nur ein Haufen Dreck
das Phänomen nennt sich Pareidolia
Ich weis nicht, was die Charttechniker denken, was sie da tun? Wahrscheinlichkeitstheoretisch kann man es wiederlegen (Gesetz der Großen Zahlen), chaostheoretisch kann man es auch wiederlegen (* es gibt zwar fraktal muster, die aus dem Chaos emergieren, Chaos selbst erzeugt wunderbar Muster aber das meinen die sicher nicht mit ihren Formationen)
Aber sie müssen ja auch nicht bezogen auf den Grund warum es funktioniert recht haben solange es funktioniert oder solange sie Glück haben. ...falls es denn funktioniert
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