Рыба-шарп

LIMS и The Royal Institution

На прошлой неделе в пятницу посетил лекцию Нобелевского лауреата Джофри Хинтона. Она называлась Digital intelligence vs biological intelligence, рассказывал он, конечно же, про нейронные сети. Проходила лекция в The Royal Institution, где, как оказывается, научно-популярные лекции проводят уже больше двух веков.

Одним из пионеров в проведении таких лекций и публичных научных экспериментов был Майкл Фарадей. В квартире, где он жил, теперь находится LIMS - London Institute for Mathematical Sciences. Именно там мы продолжили обсуждение после лекции Хинтона.

Сотрудники LIMS занимаются очень разными вещами - от теории струн до machine learning. В LIMS много русскоязычных сотрудников благодаря учрежденным в 2022 году Landau and Arnold fellowships. https://lims.ac.uk/people/current/

Про LIMS мне рассказал мой друг Андрей Степанов, который работает в quant венчурном фонде и ведет канал https://t.me/venture_signaling.

LIMS финансируется только за счет грантов и пожертвований. Если математика вам ближе, чем подводный мир, оформить регулярные пожертвования можно на сайте: https://www.justgiving.com/lims

#лондон
@rybasharp

Парадокс Симпсона

Начал читать Causal Inference in Statistics: A Primer (https://www.goodreads.com/book/show/27164550-causal-inference-in-statistics). В самом начале книги описывается парадокс Симпсона.

Состоит он в том, что тренды/закономерности, которые есть в каждой группе данных, могут меняться на противоположные, если посмотреть на все данные в совокупности.

Пусть футболист А в первом сезоне забил 9 голов из 10 ударов, а во втором сезоне - 10 из 40 (за два сезона 19 из 50). Футболист Б в первом сезоне забил 26 голов из 30 ударов, а во втором - 4 из 20 (за два сезона 30 из 50). Назовем «эффективностью» отношение числа голов к числу ударов.

Оказывается, что:
- в первом сезоне А эффективнее, так как 9/10 ‎ = 0.9 > 26/30 ‎~= 0.867
- во втором сезоне А эффективнее, так как 10/40 ‎ = 0.25 > 4/20 ‎= 0.2
- суммарно же за два сезона Б эффективнее, так как 19/50 ‎ = 0.38 < 30/50‎ = 0.6

#читаякниги
@rybasharp

Назад к корням

Читаю дальше The Almanack of Naval Ravikant. Одна из рекомендаций из этой книги - читать не статьи в бизнес-журналах, а изучать «фундаментальные» дисциплины.

Под ними понимаются, прежде всего, арифметика, теория вероятностей, (микро-)экономика. При этом автор рекомендует читать «классиков», например, для экономики - Адаму Смита. Для теории вероятностей, видимо (хотя это не говорится явно), надо читать Кардано, Паскаля, ФермА, Гюйгенса, Байеса, итд.

Мне такой подход кажется странным по двум причинам:
те, кто придумал основы, писали не учебники;
даже основы разделов науки со временем меняются - например, в теории вероятностей Колмогоров ввел аксиоматику.

В целом, учебники надо читать современные, а вот художественную литературу можно и в оригинале!

#читаякниги
@rybasharp

Бунтари и конформисты

Читаю The Almanack of Naval Ravikant. Книга разная - есть тривиальные мысли, есть спорные и сомнительные, а есть те, которые мне показались интересными.

Бунтари (contrarians) - это не те, кто все время с вами не согласен. Те, кто все время не согласен, это конформисты, просто со знаком «минус». Contrarians - это те, кто иногда согласен, а иногда не согласен. Буквально, это и есть другая точка зрения. Конечно, все это имеет смысл, если contrarian достаточно часто оказывается прав.

Если переводить на язык математики - у конформистов корреляция с вами близка к +1 или -1, а у бунтарей - к нулю. Как писал раньше (https://t.me/rybasharp/45), нулевая корреляция очень ценна. Поэтому надо ценить тех, у кого другая точка зрения.

#читаякниги
@rybasharp

Рыба-шарп pinned «День рождения @ftsarev У меня сегодня день рождения! Поэтому хочу поделиться своей новой идеей - провести серию экспедиций и посетить все океанариумы мира, в которых есть рыба-шар. В UK есть как минимум два - в Лондоне и The Deep в Халле. The Deep является…»

Уже собрали больше 100 фунтов! Спасибо!

Апдейт по дальнейшим планам экспедиций:
- Абу-Даби и Дубай
- Куала-Лумпур
- Монтерей

День рождения @ftsarev

У меня сегодня день рождения! Поэтому хочу поделиться своей новой идеей - провести серию экспедиций и посетить все океанариумы мира, в которых есть рыба-шар. В UK есть как минимум два - в Лондоне и The Deep в Халле.

The Deep является еще и зарегистрированной благотворительной организацией (registered charity), для которой можно собирать деньги через gofund.me. Если хотите поздравить меня с днем рождения, то прошу поддержать фандрейзинг, который я начал: https://gofund.me/7cef5ccb

Если соберем для The Deep 50 фунтов, то я совершу экспедицию в Лондонский океанариум - и опубликую фото-отчет (с рыбой-шаром!) в канале.

Если соберем 250 фунтов - то совершу экспедицию в The Deep в Халле - и тоже опубликую фото-отчет.

🐡 🐡 🐡

#лондон
@rybasharp

Рыба-шарп pinned «Привет всем недавно присоединившимся! Пишу новое в канал два раза в неделю - понедельник и четверг. Некоторые интересные посты: - Про название канала: https://t.me/rybasharp/43 - Задача про лапшу: https://t.me/rybasharp/51 - Названия хедж-фондов: http…»

Слияния и поглощения в мире финансовых данных

Разговаривал с сотрудником Лондонской биржи (не по работе). Он рассказал, что некоторое время назад Лондонская биржа (6 тысяч человек) купила Refinitiv (18 тысяч человек). Поэтому теперь идет непростой этап «сплавления» разных культур. Кроме того, есть множество относительно маленьких команд, которые появились в результате того, что Refinitiv покупал стартапы в области финансовых данных. В частности, упоминался Starmine.
https://www.lseg.com/content/dam/data-analytics/en_us/documents/brochures/starmine-quantitative-analytics-brochure.pdf

Полный путь Starmine в Лондонскую биржу еще сложнее. Компания существует с 1998 года. В 2007 году ее купил Reuters. Потом Reuters объединился с Thompson. Далее, Thompson Reuters выделил все, что связано с финансовыми данными, в Refinitiv. И, наконец, Refinitiv был куплен Лондонский биржей. Путь долгий, при этом достаточно типичный - на рынке финансовых данных последние лет 10 шла консолидация - существенную часть стартапов купили крупные игроки.

#лондон
#хеджфонды
@rybasharp

Привет всем недавно присоединившимся!

Пишу новое в канал два раза в неделю - понедельник и четверг.

Некоторые интересные посты:

- Про название канала: https://t.me/rybasharp/43
- Задача про лапшу: https://t.me/rybasharp/51
- Названия хедж-фондов: https://t.me/rybasharp/49
- Рыба-шар смотрит футбол: https://t.me/rybasharp/64
- Thirsty Thursday: https://t.me/rybasharp/55

@rybasharp

Футбол - важная часть английской культуры

Дочитал The Trading Game - отличная книга, всем рекомендую. В одной из последних глав автор рассуждает на тему того, как отличить удачу от мастерства (luck vs skill). При торговле на финансовых рынках этот вопрос возникает очень часто.

Неожиданно то, что, рассуждая на эту тему, автор приводит примеры из футбола. Что сборной Англии повезло (или же они были настолько хороши, что не было сомнений?), что в финале чемпионата мира 1966 года советский боковой судья засчитал весьма спорный гол. Или, что Джону Терри не повезло (или он был плохо готов?) подскользнуться в серии пенальти в финале лиги чемпионов 2007/08 - и Челси тот финал проиграл.

Футбол настолько важен в Англии, что проник даже в книгу про работу трейдером в Ситибанке!

#читаякниги
#лондон
@rybasharp

From Zero to Trading Game

В книге The Trading Game Гэри Стивенсон пишет, что в торговле на финансовых рынках вы зарабатываете тогда, когда вы правы, а все остальные - нет.

Мне это напомнило одну из ключевых идей из книги From Zero to One. Там Питер Тиль (и Блейк Мастерс) пишет, что бизнесы строятся на основе «открытий»/«секретов» - того, что знаем мы, а другие - не знают.

#читаякниги
@rybasharp

Насколько меньше ходят в офис в Лондон-Сити по пятницам!

Каждый день на прошлой неделе я покупал ранний ужин примерно в четыре часа дня в одном и том же месте.
С понедельника по четверг номер моего заказа был в диапазоне от 450 до 500, а в пятницу - 243.

Еще одно свидетельство того, что по пятницам меньше в офис ходят, это существенно более свободные поезда метро утром в пятницу.

#лондон
@rybasharp

Почему ярд - это миллиард

Неоднократно слышал, как по-русски используют слово «ярд» для обозначения миллиарда. Очень удивился, когда в книге The Trading Game в диалогах между трейдерами тоже встретилось слово «yard» как сленговое обозначение миллиарда.

Оказывается, «yard» происходит от французского «milliard» (читается примерно как мильяр). А стали такое сленговое слово использовать, чтобы проще отличать на слух million и billion, а то бывали ошибки. А в русский язык, видимо, уже из английского пришло, когда стали развиваться финансовые рынки в России.

#читаякниги
@rybasharp

Рыба-шар смотрит футбол!

Оказывается, в Лондонском океанариуме живет рыба-шар. Ее зовут Football, и она смотрит футбол по телевизору. Об этом есть даже небольшой видеоролик на Independent TV : https://www.independent.co.uk/tv/lifestyle/euro-england-lionesses-fish-football-b2127170.html

А вот еще фотография рыбы-шара из океанариума в Гонконге. А есть ли рыба-шар в океанариумах городов, где вы живете?

#лондон
@rybasharp

Решение The Flippant Juror

Пусть для простоты рассуждений первые два присяжных думают над вердиктом - и у них вероятность правильного решения равна p - а третий подбрасывает монетку - и у него 1/2.

Обозначим верный вердикт В, а неверный Н. Выпишем все варианты комбинаций решений присяжных и итогового решения жюри, а также вычислим вероятности комбинаций, приводящих к верному решению:
ВВВ -> В; p * p * 1/2
ВВН -> В; p * p * 1/2
ВНВ -> В; p * (1-p) * 1/2
ВНН -> Н;
НВВ -> В; (1-p) * p * 1/2
НВН -> Н;
ННВ -> Н;
ННН -> Н.

Суммируя вероятности этих четырех вариантов, получаем: 2*1/2*p*p + 2*1/2*(1-p)*p = p * (p+1-p) = p. То есть точность такого жюри такая же, как у одного присяжного. Вот такая иллюстрация того, что происходит, когда сигнал смешивается с шумом.

#читаякниги
@rybasharp

The Flippant Juror

В книге Fifty challenging problems in probability with solutions одна из задач иллюстрирует, что будет, если к сигналу подмешать шум.

Присяжные заседатели выносят вердикт. В коллегии трое присяжных. Двое из них независимо друг от друга выносят правильный вердикт с вероятностью p (где 0.5 < p < 1).
Третий присяжный не анализирует дело, а просто подбрасывает монетку, чтобы принять решение (то есть принимает правильное решение с вероятностью 0.5, независимо от дела).
Решение выносится большинством голосов. Какова вероятность того, что итоговый вердикт присяжных окажется правильным?

#читаякниги
@rybasharp

Две сигмы

В комментариях к предыдущему посту про названия хедж-фондов (https://t.me/rybasharp/56) @lazyguy упомянул Two Sigma. Можно задаться вопросом - а почему именно две сигмы?

В книге Thinking fast and slow пишут, что люди ощущают потери в два раза сильнее, чем приобретения. Проводя аналогию, что pnl=приобретения, риск=потери, получаем, что минимальный комфортный уровень pnl - это в два раза больше риска. Это и есть «две сигмы» или Sharpe ratio = 2.

#читаякниги
@rybasharp

Еще про обеды в финансовой индустрии

Продолжаю читать The Trading Game. Там есть два эпизода, связанных с обедами.

Во-первых, главный герой, когда был на недельной стажировке на одном из trading desks, в основном, приносил кофе и обеды трейдерам. В последний день его задача была в том, чтобы обеспечить доставку обедов всем сотрудникам на этаже.

Второй эпизод раскрывает то, почему в финансовой индустрии сотрудники часто обедают на своем рабочем месте. Главный герой в первый день этой же стажировки обедал в столовой бизнес-центра. Когда об этом узнал главный трейдер на деске, то он строго сказал, что на этом трейдинг деске все обедают за своими столами. Видимо, это связано с тем, что трейдеры должны быть всегда доступны, чтобы провести сделки. Дальше это стало частью культуры инвестбанков, а далее и тех компаний, которые из них вышли.

#читаякниги
@rybasharp

The Trading Game

В книге The Trading Game Гэри Стивенсон описывает игру, которую использовал Citibank для отбора на стажировку.

В ней используется колода из 17 карт. На каждой карте написано число: 15 карт - с числами от 1 до 15 - и еще две - на одной -10 и на другой 20. Каждому из пяти игроку раздается одна карта, а еще три выкладываются в центр стола рубашкой вверх.

Игроки делают ставки, пытаясь предсказать цену некоторого актива - общую сумму всех восьми карт (пять у игроков и три в центре). При этом ставки делаются в формате, близком к торговле на финансовых рынках.

В любой момент любой игрок может спросить любого другого: "Какую цену ты предложишь?". Тот должен был назвать две цены - цену покупки и продажи, с разницей между ними в 2 единицы. После этого можно совершить сделку по названной цене.

Все сделки записывались на специальные карточки - и в конце игры, когда все карты раскрывались и реальная цена актива становилась известной, подсчитывался заработок каждого из игроков. Кто заработал больше всех - тот и победил.

Как бы вы играли в такую игру?

#читаякниги
@rybasharp