Lo spunto di questo articolo mi viene dal bel post di Casellante_23 su reddit in cui si domanda se siamo un po’ schiavi di simulazioni Montecarlo, calcoli di performance, analisi matematiche e calcoli dei calcoli di calcoli finanziari.
È un tema interessante.
Fare i conti è importante quando si tratta di soldi perché ci permette di capire cosa stiamo facendo e dove vogliamo andare. È però anche facile sopravvalutarne i poteri.
Mi sembra quello che stia capitando nella divulgazione finanziaria italiana perciò questo articolo mi farà odiare da parecchie persone.
L’arrivo di persone come Paolo Coletti nel panorama finanziario italiano credo sia stato utilissimo alla community italiana perché ha portato all’attenzione un metodo, quello dell’analisi matematica, poco attenzionato da altri creator. Io e altri umanisti tendiamo a parlare di massimi sistemi però la finanza personale è una cosa fatta di numeri.
Parliamo di soldi, rendimenti, rischi e analisi percentuali. Bellissime le citazioni allo stoicismo però nella pratica i consigli di un vecchio stronzo di inizio mondo ci aiuta poco a costruire un portafoglio di investimento.
Parlare con i numeri è importante. Importantissimo.
Oggi però siamo arrivati a un punto in cui queste analisi stanno mostrando i loro limiti.
La tendenza umana è quella di prendere posizione ragionando per estremi: o di quà o di là. Proprio per questo si stanno formando due team, quello della psicologia finanziaria e il team della matematica finanziaria.
Come se poi capire quale sia il vincitore possa aiutare davvero qualcuno.
I limiti di un ragionamento prettamente umanistico sono comprensibili da tutti e possono essere riassunti in un “si parla a cazzo”. Quello che però noto, da uno che parla appunto a cazzo, è che non vengono messi in mostra i limiti delle tante analisi matematiche.
In particolare di quelle che fuoriescono da tante community finanziarie.
Ve ne sparo qualcuno, ok?
I PROBLEMI DI DATI, MATEMATICA E ANALISI FINANZIARIE
LA MATEMATICA E DATI NON SONO NEUTRALI
Potete ripeterlo quanto vi pare ma i dati non sono oggetti neutrali in quanto gli stessi numeri possono essere usati per corroborare tesi diverse.
Il presupporre un “uso la matematica e quindi sono nel vero assoluto, perché i numeri sono verità” è un assunto fallace in quanto si confonde lo strumento matematica con il risultato da esso prodotto. La matematica quindi potrebbe essere considerata neutrale in quanto è uno mezzo ma il dato ottenuto è viziato dall’assunto iniziale.
Il semplice decidere cosa calcolare e come farlo rende il risultato di un’analisi non neutrale. Il fatto che questo dato sia composto da numeri non lo rende vero.
BIAS E LOGICHE DI PARTENZA VIZIATE DA ERRORI
Se l’assunto logico di un teoria è basato su presupposti errati e su preconcetti non può portare a risultati oggettivi.
La matematica non è un balsamo curativo che svela i segreti. E questo perché la mente umana tende a costruire i ricordi o trovare conferme alle proprie supposizioni.
Cerca conferme, non modi per capire la verità.
Un’informazione valida per tante altre cose della vita, lo so. Provo a rimanere modesto e ve la butto quà, regalata.
Ad esempio tanti usano una strategia basata su dividendi. Chi sceglie questo modalità di costruire un portafoglio ha necessita di ricevere una rendita extra dagli strumenti finanziari acquistati in modo da integrare altre entrare.
Si costruisce quindi un portafoglio composto da aziende con alti dividendi od obbligazioni con golose cedole.
Chi la segue ha costruito come presupposto che vuole avere ricavi extra ed ha costruito un piano per far si che esso avvenga. Questo comportamento è encomiabile.
C’è dietro un piano, una scelta rigorosa e molta tenacia nel perseguire un progetto.
Ti piace così? Bellissimo.
Il problema si manifesta quando, è succede spesso, chi segue una strategia, costruisce dei modelli per venderla come la migliore in assoluto.
vorrei educatamente far notare a Lorenzo che ha scritto un mare di cazzate ma poi mi toccherebbe dare implicitamente ragione a Pietro (non l’ho manco visto il video)
— Nicola Protasoni (@NProtasoni) November 21, 2024
Ah, i dilemmi della vita pic.twitter.com/r0SY9S3lV8
Accade più o meno questo:
- Si parte da un’esigenza personale
- Si crea una strategia
- La si mette in atto
- Funziona e quindi la mente costruisce un meccanismo di conferma
- Si presenta la propria strategia come “la migliore di tutte” facendo video su youtube, post su Reddit o fracassando la minchia con tutti i tipi di contenuti
Alcune cose possono essere ottime, altre sbagliate. Fa particolarmente ridere per la strategia per dividendi in quanto qualsiasi persona dotata di senno capisce come pagare ogni anno le tasse sulle cedole ammazzi il rendimento composto.
Semplicemente non è la migliore strategia per accumulare più denaro. Ed è irrazionale.
Il punto è che abbiamo bisogno di conferme e per farlo pieghiamo i numeri. Numeri che abbiamo visto non sono affatto neutrali.
In altri casi però questi assunti illogici sono più sottili. Ad esempio si potrebbe essere refrattari alla leva finanziaria e si parte con un’analisi viziata da proprio mindset.
Coscientemente o meno si costruisce un modello in cui questa strumento viene utilizzato malamente e … tadaaan! I dati dimostrano che fa schifo. Ma pensa te il caso.
Andate sul forum finanzaonline per avere un master di questo tipo di bias.
IL PROBLEMA DEI DATABASE
La materia prima più importante della nostra epoca sono i dati.
Tutti i siti, tutte le app, tutte le istituzioni, tutti i paesi si ammazzano per raccoglierli.
Questa raccolta è facile, il problema è la pulizia e l’analisi.
In finanza avere dei dati corretti, puliti e sfruttabili è vitale.
Chi ha creato strumenti per farlo si fa pagare a peso d’oro. Non per niente un bloomberg terminal costa 25.000$ all’anno.
E pensate, nonostante questo costo, chi li usa riesce a fare delle scelte di merda:
Mi spiegate come una persona con Python e dati estratti da Yahoo Finance abbia informazioni migliori di hedge fund? Mi spiegate come software milionari costruiti per gestire miliardi di dollari e utilizzati da data analyst usciti dalle migliori scuole del mondo possano essere meno efficienti di un tizio nella propria cameretta?
Noi clienti retail abbiamo in mano dati vecchi, imprecisi e dozzinali.
Ne seguono quindi analisi dello stesso livello. Un paio possono essere brillanti e si può intuire qualcosa ma è un caso, non una statistica.
Il problema è ancora più grande sui dati storici in quanto fino a 30 anni fa molti strumenti non esistevano (basta pensare agli ETF) e gli strumenti funzionavano in maniera differente.
Normalizzare i dati per renderli simili a oggi è uno lavoro enorme.
Ancora più grande se si pensa ai mercati di 80 o 150 anni fa di cui spesso le informazioni sono state proprio perse.
IL PRESENTE È DIVERSO DAL PASSATO E DAL FUTURO
Se un uomo del 1950 venisse catapultano di botto nella nostra società gli verrebbe un colpo.
Non riconoscerebbe il cibo, non saprebbe come gestire la società senza internet, avrebbe paura della velocità dei mezzi di locomozione e rimarrebbe stupido di quante malattie sappiamo curare o del perché Trump sia di nuovo il presidente USA.
Il mondo è cambiamento enormemente. E continuerà a cambiare.
Cercare di prevedere il presente e il futuro con gli strumenti del passato, ovvero tramite i dati di cosa è successo prima di noi, è limitante e costituisce una falsa sicurezza.
Potete davvero pensare di paragonare la velocità nelle comunicazioni di oggi con quella degli anni ’80 o peggio, degli anni ’20? Siamo sicuri che crash come quello del ’29 oggi avrebbe gli stessi effetti e che durerebbero 20 anni? Siamo sicuri che i rendimenti trainati da pochi paesi dominanti siano uguali a quelli di un mondo multipolare come oggi?
Un modo di pensare di questo tipo è deterministico, ovvero prevede un certo tipo di crescita costante e lineare, quando qualsiasi manuale di storia o di economia (leggi: la realtà) dimostra il contrario.
Come si può avere delle certezze analizzando dati del passato così distanti dal nostro tempo e pesso anche imprecisi?
MAGGIORI SONO I PRESUPPOSTI LOGICI MAGGIORI SONO GLI ERRORI
Tutte le analisi che costruiamo sul futuro sono basate su dei presupposti logici di come potrebbe essere il futuro.
In sostanza fissiamo paletti, regole e facciamo ipotesi su cui costriamo il nostro teorema.
Ma se questa assunzione è sbagliata, o anche limitatamente, sbagliata, tutta la nostra analisi sarà errata. Più dilatiamo lo spazio temporale più questa si discosterà sulla realtà.
E pensate che basta un pressupposto per invalidare un teorema… cosa succede quando si aggiungono assunzioni teoriche sullo stesso teorema? La certezza di dire minchiate.
La legge del rasoio di Occam, valida dal 1300 dice proprio questo:
Si fa inutilmente con molte cose ciò che si può fare con poche
È la base del sistema scientifico moderno. Nel caso di due teorie valide si accorda una preferenza a quella con il minor numero di presupposti in quanto ha un minore margine di errore.
In sintesi? Non fidatevi di chi suppone tante cose. Ogni supposizione è un possibile errore che si aggiunge al teorema.
L’EGO DELLE COSE FATTE DA SOLI
L’ego è terribile.
Se una cosa è fatta da noi il suo valore è immenso in quanto è una nostra realizzazione.
Vediamo le cose fatte da noi con un occhio ben diverso di quello della realtà: è tutto più colorato, più dolce, più bello. Se ci sono dei difetti siamo molto meno critici di quanto lo saremmo con altri. C’è pure un termine per definire questa cosa: Ikea Effect.
La cosa incredibile è che lo stesso vale quando ci facciamo i conti da soli.
I nostri excel con 5 formule li riteniamo di pari livello al paper di un economista di Oxford con accesso ai migliori dati del pianeta… assurdo veh?
Ragà, dai seri.
Se ci vengono risultati diversi rispetto a quelle di altri forse dovremmo capire cosa abbiamo sbagliato noi prima di puntare il dito. Dovremmo imparare a contestualizzare i limiti culturali, cercare le differenze nel metodo, analizzare bene il paper di confronto, razionalizzare le nostre capacità tecniche e capire che se noi abitiamo a Poggio Mirteto e guadagnamo a schifo 1500€ al mese mentre l’economista che odiamo è venerato nel mondo, un motivo c’è.
Come direbbe Nicola il “non ho i dati che hanno questi ricercatori ma siccome i dati che ho io confutano quello che dico io allora ho ragione io” è un atteggiamento infantile.
Anche perché, nel non credere mai a nulla, si finisce come l’antivaccinista sotto covid.
CONCLUSIONE SU DATI, SCHIAVITÙ E CALCOLI
Fare analisi è fondamentale nella finanza personale e negli investimenti.
I risultati però sono viziati da bias personali, utilizzo di dati poco precisi, informazioni imparagonabili e tutti i limiti personali degli esseri umani. C’è poi il piccolo particolare che l’economia è un branca delle scienze sociali, non delle scienze naturali.
Per quanto utili possano essere le informazioni estratte queste non sono portatrici di verità.
Primo perché non possono esserlo, secondo perché probabilmente di verità assoluta non ne esiste una, terzo perché fare analisi serie è un processo lungo e difficile.
Certo, l’elaborazione dei dati possono aiutare a comprendere molte cose. Non bisogna però divinizzarne gli effetti, non si dovrebbe usare la i calcoli come uno scudo per rispedire le critiche, non si dovrebbe usare per confermare opinioni personali e si dovrebbe capire come l’abuso di analisi qualitativamente di basso livello non aiuta altre persone, anzi fa del male.
Insomma, fare due conti non vi fa avere ragione.
Se volete approndire il tema ne abbiamo anche parlato nella puntata 12 di TBTF:
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