¿Necesitas estadísticas avanzadas para hacerte rico invirtiendo?

Question

El profesor de estadística de mi hijo afirma que se necesita la estadística para ganar dinero de forma sistemática con las inversiones. Cita como ejemplos a James Harris Simons y a los quants. Siguiendo mi consejo, le dije a mi hijo que respondiera que muchos inversores multimillonarios como Warren Buffett, Ray Dalio, Kenneth C. Griffin, Israel Englander, Stephen Schwarzmann y David Tepper se hicieron ricos invirtiendo, pero nunca estudiaron matemáticas o estadísticas complicadas. Por complicadas, me refiero a las matemáticas y estadísticas al nivel de James Simons.

La profesora estuvo de acuerdo en que estos hombres en mi respuesta no han estudiado estadísticas complicadas POR SÍ MISMOS, pero argumentó que estos inversores multimillonarios no necesitan hacerlo porque han contratado a quants para que trabajen para ellos. Por lo tanto, su argumento sigue siendo válido.

¿Quién tiene razón?

Answer 1

Gran valor inicial

Para darle un poco de vuelta a esto...

La forma de ganar dinero en la bolsa es tenerlo ya. Si todo el mundo tiene un crecimiento aproximado del 10%, la persona con 1.000.000 en el mercado gana mucho más que la persona con 100.000 en el mercado.

De hecho, alguien con 100.000 y una rentabilidad constante del 15% necesitaría mantener esa alta tasa de rentabilidad durante casi 50 años acabar con más dinero que alguien que empezó con 1M y sólo obtuvo un 10% de rentabilidad.

Y eso supone que no hay contribuciones adicionales. Si el millonario gana mucho, y puede hacer mayores contribuciones a lo largo de su vida, permanecerá por delante durante mucho más tiempo.

Las matemáticas se relacionan con el dinero

Así que, entendiendo que la cantidad invertida es clave, y sabiendo que la gente que trabaja en finanzas tiene altos ingresos, la forma de hacerse rico invirtiendo es clara: trabajar en finanzas. Esto te da un salario mayor que la media, lo que te permite convertir ese crecimiento constante del 10% en más dinero a lo largo del tiempo.

Para trabajar en el ámbito de las finanzas, es necesario tener conocimientos de matemáticas, especialmente de estadística.

Ten en cuenta que esto funciona con muchos trabajos de cuello blanco: los ingenieros, los programadores informáticos, los contables, etc., todos requieren más matemáticas y pagan más dinero que el trabajo medio.

Puede que no sea necesario ser un quant para hacerse rico, pero la mayoría de los quants son más ricos que la media, porque su salario es superior a la media.

Estoy seguro de que esto no es lo que quería decir el profesor de tu hijo, pero aún así creo que es un consejo que vale la pena. ;-)

Answer 2

Todo depende de cómo quieras ganar tu dinero.

Porque decir que sólo hay una forma de ganar dinero en el sector financiero es una locura.

Permítanme utilizar algunos ejemplos muy diferentes, tomados de los escritos de Michael Lewis:

Jamie Mai y Charlie Ledley (antes de la crisis inmobiliaria) hicieron su dinero con una teoría bastante singular: la gente subestimó las probabilidades de un cambio drástico - modelaron que el mundo dentro de 1 año sería muy similar al mundo actual. Así que hicieron una fortuna apostando en sentido contrario: comprando opciones de compra de acciones que sólo se rentabilizarían en caso de oscilaciones drásticas del precio de las acciones. ¿La empresa XYZ está en el limbo legal? El hecho de que sus acciones estén a 30 dólares no significa que las acciones estén realmente vale $30. El actual valor es probable que no valga nada (el caso legal los aplasta) o $70 (legal issues get resolved without much fuss.) The $ 30 es sólo el riesgo que se ha incorporado. Así que si puedes conseguir opciones muy baratas para comprar las acciones por 50 dólares, ¿por qué no lo harías? Puede que no resulte rentable, y si no lo es, perderá una pequeña cantidad de dinero (simplemente la cantidad para comprar la opción; no tiene que comprar realmente las acciones). Pero si resulta rentable, te forrarás. Estos dos usados algunos matemáticas, pero no era Finanzas Cuantitativas o algo así - se podría decir que estaba al nivel del álgebra básica. Lo novedoso no eran las matemáticas, sino la teoría/idea de por qué invertían.

Operadores de alta frecuencia. Estos son probablemente las personas en las que piensa el profesor. Donde toman algoritmos avanzados y super-secretos y conexiones más rápidas que las de la gente normal con las distintas bolsas, y utilizan esa información para concebir elaborados algoritmos para afeitar pequeñas fracciones de beneficio de forma no arriesgada del dinero que otras personas invierten. Pero para ello, tienen que ser capaces de modelar con precisión no sólo las conexiones entre todas las bolsas, sino también los diversos enfoques que los corredores podrían utilizar para ocultar su gran orden para una acción en particular. Para ello se necesitan cantidades absolutamente disparatadas de matemáticas e ingeniería.

Dan Spivey. Este tipo hizo una fortuna en las finanzas... construyendo un cable privado de fibra óptica de Chicago a Nueva Jersey. ¿Esos operadores de alta frecuencia? Necesitaban ser más rápidos que su competencia, y tener una vía de 12 milisegundos desde la Bolsa de Chicago hasta la bolsa principal de Nueva Jersey (en lugar de la conexión media de ~17 ms a través de las distintas telecomunicaciones) valía miles de millones al año. Los conocimientos matemáticos que necesitaba eran los básicos de trigonometría y álgebra.

Lew Ranieri. Este tipo ganó dinero con un concepto simple (que refinó aún más): en lugar de suscribir un solo casa y tener a alguien que lo suscriba específico hipoteca, agrupar un montón de hipotecas en un "valor respaldado por hipotecas", básicamente, un bono que cubriera una amplia franja de casas. Así, en lugar de que alguien invierta en una hipoteca de vivienda concreta (que podría ser impagada o pagada antes de tiempo), consigue invertir en un conjunto de esas hipotecas, lo que da un mucho plataforma más estable. Las matemáticas aquí definitivamente no alcanza los niveles de "Quant" (especialmente al principio, antes de que entraran en juego los Tranches, cuando eran relativamente sencillos).

El relato corto: Básicamente, lo más importante es La idea. Algunas ideas requerirán una tonelada métrica de matemáticas. Algunas ideas requerirán muy pocas matemáticas. Tener toda la matemática del mundo no te ayudará si no tienes una idea de cómo quieres aplicarla.

La historia aún más corta: ... pero probablemente deberías aprender las matemáticas, porque ¿qué pasa si tu idea requiere conocerlas?

Answer 3

El profesor de estadística de su hijo se equivoca.

La afirmación "se necesitan estadísticas para ganar dinero de forma consistente con la inversión" es falsa según mi interpretación de la afirmación. Si alguien hubiera invertido en el S&P500 hace 50 años a 95,65, su inversión habría ganado un 8,1% compuesto a lo largo de 50 años al cierre del 19 de octubre de 4519,63. Un 8,1% cada año durante 50 años me parece una ganancia bastante constante. Imagino que lo mismo ocurre con los bonos, con una rentabilidad positiva menor y con menos volatilidad. Todo lo que se necesitaba era una tesis de inversión básica de "creo que las 500 empresas más grandes de Estados Unidos seguirán creciendo". Para eso no hacen falta estadísticas, sólo intuición. Si se amplía el horizonte de la palabra "invertir" más allá de los mercados públicos de renta variable/deuda, entonces se podría mirar a cualquier empresario de éxito que haya arriesgado su propio capital, algunos de los cuales seguramente han tenido éxito durante largos períodos sin utilizar estadísticas.

Tanto el profesor como usted citan al 0,1% de los inversores de éxito, lo que me parece irrelevante para refutar la afirmación. Pero aun así, pensar que inversores de capital privado de éxito como Warren Buffet y Stephen Schwarzman se basan en matemáticas o estadísticas avanzadas es poco probable (realmente dudo que Warren Buffet haya contratado alguna vez a un quant, y dudo que haya un quant en Blackstone en la parte de capital privado/inmobiliario del negocio). Tengo experiencia en inversiones de capital privado y en financiación de proyectos, y me cuesta recordar cuándo se han utilizado matemáticas o estadísticas avanzadas. Hay muchos modelos financieros complicados, pero siempre implican aritmética.

En mis inversiones privadas en mercados públicos, suelo utilizar la Teoría Moderna de la Cartera (que usted y el profesor probablemente consideran basada en la estadística), que considero extremadamente útil para determinar la asignación de activos. Sin embargo, nunca dicta mi decisión.

¿Cómo podría modificar el enunciado para que sea correcto, pero manteniendo el máximo de espíritu posible?

• Una tesis de inversión puede basarse únicamente en matemáticas y estadísticas avanzadas y tener éxito durante largos periodos de tiempo. (El Renacimiento es la prueba evidente de esta afirmación. Nota al margen: realmente no se pueden definir las matemáticas y la estadística a ese nivel. Son matemáticas y estadísticas avanzadas que el profesor probablemente no entiende).
• Un conocimiento práctico de la estadística es beneficioso para la inversión en acciones y deuda pública. (esto es probablemente lo menos controvertido)
• El conocimiento de las estadísticas es fundamental para invertir con éxito en una cartera de deuda pública individual o de instrumentos derivados (Esto es probablemente cierto. La naturaleza y la relación de la deuda y/o de los instrumentos derivados con una cartera pueden ser altamente matemáticas muy rápidamente. Es poco probable que alguien tenga un éxito consistente sin la comprensión integral de los instrumentos financieros que las matemáticas avanzadas pueden dar)

Answer 4

Me sorprende que nadie lo haya mencionado, pero hay una diferencia entre invirtiendo y comercio .

Tengo entendido que para tener éxito en el comercio a nivel institucional se requiere mucho conocimiento estadístico y matemático, junto con una tecnología impresionante para aprovechar ese conocimiento en forma de algoritmos. Las estrategias que elaboran los quants no tienen por qué funcionar más allá de unas pocas semanas, por lo que las empresas de negociación por cuenta propia tienen que elaborar constantemente nuevas estrategias.

En cambio, la inversión es (casi por definición, según Benjamin Graham) a largo plazo y no especulativa. La gente invierte en una empresa basándose en la valoración de su negocio y en el atractivo del precio de sus acciones en ese momento en comparación con esa valoración. La matemática que se utiliza para valorar una empresa es muy básica, y Benjamin Graham incluye una sección en su venerado libro "El Inversor Inteligente" en la que advierte al inversor aficionado que no se deje llevar por complicados modelos matemáticos que predicen. a largo plazo rendimiento de las acciones (énfasis en el largo plazo).

Todos los inversores de mayor éxito tienen sus filosofías de inversión personales, pero todas ellas tienen en común el hecho de estar formuladas en un inglés fácil de entender que no apela a muchas más matemáticas que las necesarias para comprender los flujos de caja.

Yo diría que el profesor tiene parte de razón y parte de error, pero definitivamente confundido y muy engreído.

Answer 5

Hay un problema fundamental con el uso de cualquier lógica particular para invertir: si es cierta, entonces otras personas la descubrirán, y sus compras y ventas cambiarán el precio, de manera que la técnica dejará de funcionar. El mercado de valores es una máquina de hacer que los precios sean imprevisibles.

A no ser que seas muy, muy bueno en matemáticas, ya hay mejores matemáticos que tú trabajando en los bancos. Así que un enfoque basado en las matemáticas sufre este problema más que la mayoría.

Para hacerlo tan bien como la tendencia del mercado, invierta en un fondo de seguimiento. Para hacerlo mejor, debe tener razón en algo en lo que la mayoría de los inversores estén equivocados. Por ejemplo, si crees que la mayoría de la gente sigue subestimando el cambio climático, invierte en los pocos valores que lo harán mejor en un clima cambiante.