¿Por qué Nassim Taleb mencionó fractales en su libro, El cisne negro?

Answer 1

No sé, esta es una pregunta que también me está molestando. No soy un estadístico, no conozco fractales, pero parece que todo el argumento podría haberse hecho a través de las leyes de poder. Hay situaciones de la vida real en las que las distribuciones gaussianas no funcionan: las finanzas son una de ellas.

Habiendo dicho eso, su enfoque de que los mercados no pueden predecirse, así que ni siquiera lo intentemos, parece ser la teoría del fin del mundo. Estoy de acuerdo con él en el punto de que el mercado es más complejo de lo que nuestros modelos actuales pueden manejar, así que vamos a construir sistemas robustos en lugar de tratar de ser precisos. Pero él exagera este punto, no podemos renunciar al modelo financiero solo porque falla con demasiada frecuencia; necesitamos mejorarlo, agregar algunos de los elementos de la economía del comportamiento. Es un animal que aún no ha sido domesticado, pero eso no significa que debamos dejar de intentarlo.

El pronóstico del tiempo comparte muchos de sus atributos con el pronóstico del mercado, ambos son increíblemente complejos, prestan evidencia a la teoría del caos, etc., pero hemos mejorado en el pronóstico del tiempo.

Answer 2

De ninguna manera soy un concursante de medallas de campo, así que adivina con un grano de sal. Creo que estaba conduciendo a la verdad fundamental de que modelar las finanzas es casi una tontería. Es mejor modelar que preguntarse sin rumbo, pero no se deje engañar porque el modelo es el camino. El caos es real. Ver Modelos Comportándose por Derman.

Recomiendo a Mandelbrot sobre el mal comportamiento de los mercados en el que Taleb tuvo la amabilidad de ponerme. Tampoco puedo recomendar cuando Genius falló sobre LTCM más alto. También … ver Exuberancia irracional de Schiller.

Answer 3

¿No estaba hablando de ellos en el contexto de los “cisnes grises”? Hay momentos en que podemos tener un modelo perfecto (¡incluso uno engañosamente simple!), Pero no podemos predecirlo, porque el más pequeño de los errores de observación puede conducir a grandes diferencias en el resultado (los fractales exhiben bifurcaciones, cuando el resultado se divide de repente en un punto sin razón aparente); Básicamente, la precisión que necesitamos crece demasiado rápido.

Si trabajamos con un mundo fractal, sabemos que no lo sabemos, por lo que tendremos “cisnes” no tan blancos incluso en ausencia de incógnitas desconocidas (los cisnes negros reales). Cisnes que no son blancos ( porque no podemos verlos antes de tiempo) ni los negros (porque su naturaleza es bien conocida) son regulares en un mundo fractal.