Инструменты. Понятие альтернативных историй, обсуждаемых в предыдущей главе

Понятие альтернативных историй, обсуждаемых в предыдущей главе, может быть значительно расширено и обработано, в том числе, с помощью инструментов, используемым в моей профессии, чтобы играть с вероятностью. Позже я их обозначу. Методы Монте-Карло, коротко говоря, состоят в создании искусственной истории, используя следующие концепции

Во-первых, это траектория выборки. Невидимые истории имеют научное название — альтернативные выборочные траектории — которое заимствовано из области вероятностной математики, называемой стохастическим процессом (?). Понятие траектории, в противоположность результату, указывает на то, что это не простой анализ сценария в стиле МВА, но экспертиза последовательности сценариев в течение времени. Мы интересуемся не просто тем местом, где птичка может оказаться завтра ночью, но интересуемся всеми различными местами, которые она может посетить в течение интервала времени. Мы интересуемся не просто тем, сколько будет стоить капитал инвестора, скажем, через год, а скорее количеством сердечных приступов, которые он может испытывать в течение этого периода. Слово «выборочная» подчеркивает, что мы видим только одну реализацию среди множества возможных. Очевидно, что выборочная траектория может быть либо детерминированной, либо случайной.

Случайная выборочная траектория, также называемая случайным пробегом, является математическим названием для последовательности виртуальных исторических событий, начинающихся с данного момента и заканчивающихся в другой, и появление которых соответствует некоторому уровню неуверенности. Однако, слово случайный не должно путать с равновероятным (то есть имеющим одинаковую вероятность), поскольку некоторые результаты дадут более высокую вероятность, чем другие. Примером случайной выборочной траектории может быть температура тела вашего кузена, пока он болен тифом, измеряемая ежечасно. Также это может быть моделирование цены вашей любимой акции, измеренной ежедневно, на закрытии рынка, в течение, скажем, одного года. Начиная со 100$, в одном сценарии цена может заканчиваться 20$, достигнув, однако, максимума в 220$, а в другом она может заканчиваться в точке 145$, повидав минимум в 10$. Другой пример - эволюция вашего состояния в течение вечера в казино. Вы начинаете с 1000$ в кармане и делаете измерения каждые 15 минут. В одной выборочной траектории вы, в полночь, имеете 2200$, а в другой вы едва наскребаете 20$ на такси.

Стохастические процессы относятся к динамике событий, разворачивающихся во времени. Стохастический - причудливое греческое название для случайного. Эта отрасль теории вероятности интересуется изучением развития последовательных случайных событий - можно даже называть это математикой истории. Ключ к процессу в том, что он заключает в себе время.

Что такое генератор Монте-Карло? Вообразите, что вы можете смоделировать совершенное колесо рулетки на вашем чердаке без того, чтобы обращаться за помощью к плотнику. Компьютерные программы могут моделировать что угодно. Они даже лучше (и дешевле), чем колесо рулетки, сделанное плотником, которое может "любить" какой-либо номер больше, чем другие, вследствие возможной неровности в своей конструкции или пола вашего чердака. Такая неровность называется уклоном.

Моделирование методом Монте-Карло больше всего похоже на игрушку. Можно производить тысячи, даже миллионы случайных выборочных траекторий, и смотреть на их превалирующие характеристики и особенности. Компьютер незаменим в таких занятиях. Отсылка к Монте-Карло подчеркивает метафору моделирования случайных событий как в виртуальном казино. Один набор условий, которые, как считается, преобладают в действительности, запускает коллекцию моделей возможных событий. Даже не имея математической подготовки, мы можем применить моделирование методом Монте-Карло для 18-летнего христианского ливанца, последовательно играющего в Русскую рулетку на заданную сумму, и увидеть, сколько из этих попыток кончаются обогащением, или сколько времени требуется, в среднем, для того чтобы увидеть его некролог. Мы можем заменить барабан револьвера, чтобы он содержал 500 пулеприемников вместо шести, что, очевидно, уменьшило бы вероятность смерти, и посмотреть результат.

Методы моделирования Монте-Карло стали впервые применяться в военной физике в лаборатории Лос-Аламоса во время подготовки бомбы. Они стали популярными в финансовой математике в 1980-ых, особенно в теориях случайных отклонений цены актива. Ясно, что для русской рулетки не требуется такого мощного аппарата, но многие проблемы нуждаются с силе генератора Монте-Карло.

Дата добавления: 2015-07-15