Fooled by Randomness: यादृच्छिकता के धोखे से कैसे बचें और असली बढ़त (Edge) की पहचान कैसे करें

बाज़ारों में सबसे महंगी गलती कोई बुरा ट्रेड नहीं है। यह एक किस्मत भरी लकीर को हुनर समझ लेना है। और बाज़ार एक ऐसी मशीन है जो आपको ठीक यही करने के लिए बनाई गई है।

हर कोई जिसने कभी अपना अकाउंट उड़ाया है, वह किसी न किसी बिंदु पर सही था। उनके पास एक ऐसा सिस्टम था जो काम करता था। हरे हफ़्तों की एक लकीर। एक बैकटेस्ट जो स्वर्ग की सीढ़ी जैसा दिखता था। फिर वह रुक गया, और पैसा भी उसके साथ चला गया।

यहाँ एक असुविधाजनक सच्चाई है जिसे मैं आपको धीरे से समझाना चाहता हूँ, क्योंकि एक बार जब आप इसे देख लेंगे, तो आप इसे अनदेखा नहीं कर सकते, और यह चुपचाप आपको बाज़ार में अधिकांश लोगों से बेहतर बना देगा। बाज़ार ठोस किस्मत बनाने की एक मशीन है। यह बिना किसी एज के लोगों को, शुद्ध संयोग से, लगातार हॉट स्ट्रीक और सुंदर बैकटेस्ट देता है। एक ट्रेडिंग व्यवसाय को स्लॉट मशीन से अलग करने वाला एकमात्र कौशल एक सच्चे एज को एक भाग्यशाली एज से अलग करने की क्षमता है। लगभग किसी के पास यह नहीं है, और यह पूरी तरह से सीखने योग्य है।

मैं आपको दिखाता हूँ कि आपका अपना दिमाग आपके खिलाफ कैसे काम कर रहा है, क्यों गणित गारंटी देता है कि आप मूर्ख बनेंगे, और फिर उन कुछ उपकरणों के बारे में बताता हूँ जो वास्तव में किस्मत को हुनर से अलग करते हैं।

परत 1 — आपका दिमाग ही समस्या क्यों है

फैसला करने वाली मशीन से शुरू करते हैं: आप।

मनुष्य पैटर्न डिटेक्टर हैं जो घास में बाघ देखने के लिए विकसित हुए हैं, और एक झूठे अलार्म की लागत लगभग कुछ भी नहीं थी, जबकि एक चूक की लागत सब कुछ थी। इसलिए हम वहाँ भी पैटर्न खोजने के लिए तैयार हैं जहाँ कोई मौजूद नहीं है। डैनियल काह्नमैन, जिन्होंने इसी का अध्ययन करने के लिए नोबेल जीता, ने इसे नैरेटिव फॉलसी कहा: हम घटनाओं के एक यादृच्छिक बिखराव को लेते हैं और बिना किसी प्रयास या अनुमति के, इसे एक कारण के साथ एक कहानी में बुनते हैं। आपके तीन जीतने वाले ट्रेड भाग्य नहीं थे, आपका दिमाग जोर देता है। वे आपकी पढ़ाई, आपकी सेटअप, आपका हुनर थे।

यह कोई ऐसी खामी नहीं है जिसे आप स्मार्ट होकर दूर कर सकते हैं। काह्नमैन ने पचास साल यह साबित करने में बिताए कि सबसे चतुर लोग भी उतने ही मूर्ख बनते हैं, कभी-कभी उससे भी ज्यादा, क्योंकि वे ठोस कहानियाँ गढ़ने में बेहतर होते हैं। पहला कदम एक साथ विनम्र और मुक्तिदायक है: मान लें कि पैटर्न देखने की आपकी प्रवृत्ति गलत है जब तक कि गणित अन्यथा न कहे।

परत 2 — वह नियम जो गारंटी देता है कि आप मूर्ख बनेंगे

अब गणित, और यह वह है जो सब कुछ फिर से परिभाषित करता है।

1989 में सांख्यिकीविद् पर्सी डायकोनिस ने, फ्रेडरिक मोस्टेलर के साथ मिलकर, वह लिखा जिसे उन्होंने ट्रूली लार्ज नंबर्स का नियम (Law of Truly Large Numbers) कहा। यह कुछ सरल और विनाशकारी कहता है: पर्याप्त बड़ी संख्या में परीक्षणों के साथ, कोई भी असंभव चीज़ न केवल संभव है, बल्कि गारंटीकृत है। पर्याप्त लोगों को पर्याप्त मौके दें और कोई न कोई लगातार पंद्रह चित (heads) उछालेगा, दो बार लॉटरी जीतेगा, या एक बेदाग ट्रेडिंग महीना पोस्ट करेगा। इसलिए नहीं कि वे प्रतिभाशाली हैं। बल्कि इसलिए कि लाखों लोगों और लाखों प्रयासों के साथ, दस लाख में एक मौका किसी न किसी पर तो पड़ना ही था।

सोचिए कि बाज़ारों के लिए इसका क्या मतलब है। हजारों व्यापारी हर दिन अपने सिस्टम चलाते हैं। अकेला शुद्ध संयोग गारंटी देता है कि उनमें से कुछ अभी अविश्वसनीय लकीरों पर हैं, बिना किसी हुनर के। जब आप बीस हरे ट्रेडों वाली कोई "प्रतिभा" देखते हैं, तो आप लगभग निश्चित रूप से उस व्यक्ति को देख रहे हैं जिसे बड़ी संख्याओं का नियम हमेशा पैदा करने वाला था। आपका अपना हॉट वीक भी अंदर से वही चीज़ है। यह नियति जैसा लगता है। यह अंकगणित है।

परत 3 — उसी नियम का दूसरा भाग

यहाँ वह मोड़ है जो पूरी चीज़ को उपयोगी बनाता है।

वही गणित जो नकली विजेताओं का निर्माण करता है, वही एकमात्र चीज़ है जो एक वास्तविक विजेता को प्रकट कर सकता है। 1713 में, जैकब बर्नौली ने बड़ी संख्याओं के नियम (Law of Large Numbers) को सिद्ध किया: जैसे-जैसे आप एक दांव को अधिक से अधिक बार दोहराते हैं, आपके देखे गए परिणाम उनके नीचे छिपे सच्चे एज पर अभिसरित होते हैं। दस ट्रेडों पर 51% का एक वास्तविक एज अदृश्य होता है और दस हजार पर निर्विवाद होता है।

इसलिए एक वास्तविक एज और एक भाग्यशाली संयोग दोनों एक छोटे नमूने पर समान दिखते हैं। सौ ट्रेडों में उन्हें अलग बताने का कोई तरीका नहीं है। न ही बेहतर चार्ट से, न ही अधिक आत्मविश्वास से, न ही किसी कहानी से। एकमात्र चीज़ जो हुनर को किस्मत से अलग करती है, वह है इतना बड़ा नमूना कि बर्नौली का नियम शोर पर हावी हो सके। यही कारण है कि जो लोग तीसरे सप्ताह में एक वास्तविक रणनीति को छोड़ देते हैं और जो लोग एक भाग्यशाली लकीर पर सब कुछ दांव पर लगा देते हैं, वे विपरीत दिशाओं से एक ही गलती कर रहे हैं: वे दोनों एक ऐसे नमूने को पढ़ रहे हैं जो कुछ भी कहने के लिए बहुत छोटा है।

परत 4 — बैकटेस्ट झूठा है (और यहाँ ठीक ऐसा क्यों है)

यह वह जगह है जहाँ अधिकांश खुदरा पैसा वास्तव में मरता है, इसलिए इसे गहराई से समझना उचित है।

एक बैकटेस्ट ऑप्टिमाइज़र हजारों पैरामीटर संयोजनों को आज़माता है और आपको वह देता है जो आपके ऐतिहासिक डेटा पर सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है। सोचिए कि वह प्रक्रिया क्या है। आप एक पैटर्न की खोज नहीं कर रहे हैं। आप शुद्ध शोर के माध्यम से तब तक खोज रहे हैं जब तक आपको एक ऐसा आकार नहीं मिल जाता जो अतीत में फिट बैठता हो। पर्याप्त प्रयासों को देखते हुए, आपको एक मिलने की गारंटी है, और वह शानदार दिखेगा, और इसका कोई मतलब नहीं होगा।

गणितज्ञ मार्कोस लोपेज़ डी प्राडो ने, डेविड बेली के साथ, इस पर कठोर संख्याएँ लगाईं। उन्होंने दिखाया कि सिर्फ तीन बैकटेस्ट परीक्षण चलाना पहले से ही एक ऐसी रणनीति तैयार करने के लिए पर्याप्त है जो सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण दिखती है लेकिन शुद्ध ओवरफिटिंग है। कुछ सौ प्रयास करें, जो कोई भी सॉफ्टवेयर सेकंडों में करता है, और आप यादृच्छिक डेटा से लगभग किसी भी शार्प अनुपात (Sharpe ratio) का निर्माण कर सकते हैं जो आप चाहते हैं। उन्होंने इसके लिए एक सुधार बनाया, डिफ्लेटेड शार्प अनुपात (Deflated Sharpe Ratio), जिसका पूरा काम यह पूछना है: आपने कितनी रणनीतियाँ आज़माईं, यह देखते हुए यह परिणाम वास्तव में कितना प्रभावशाली है? आमतौर पर ईमानदार जवाब है: बिल्कुल नहीं।

और गिरावट मापने योग्य है। जब मैकलीन और पोंटिफ़ ने सत्तानवे प्रकाशित बाज़ार-पराजित करने वाली रणनीतियों को ट्रैक किया, तो वास्तविक आउट-ऑफ-सैंपल रिटर्न बैकटेस्ट से 26% कम आए, और प्रकाशन के बाद, एक बार दुनिया को पता चलने पर, वे 58% गिर गए। एज ज्यादातर ओवरफिटिंग था, और जो थोड़ा वास्तविक था उसे आर्बिट्रेज करके हटा दिया गया। बैकटेस्ट कभी खोज नहीं था। यह जाल था।

परत 5 — प्रतिभा हमेशा फीकी क्यों पड़ जाती है

एक और ताकत है जो चुपचाप झूठे एज को मिटा रही है, और विक्टोरियन सज्जन फ्रांसिस गैल्टन ने इसे 1886 में माता-पिता और उनके बच्चों की ऊंचाई मापते हुए पाया।

गैल्टन ने देखा कि असाधारण रूप से लंबे माता-पिता के लंबे बच्चे होते हैं, लेकिन औसतन थोड़े छोटे, बीच के करीब। चरम परिणामों के बाद कम चरम परिणाम आते हैं। उन्होंने इसे माध्य की ओर प्रतिगमन (regression to the mean) कहा, और यह हर जगह है। वह फंड जिसने पिछले साल 200% रिटर्न दिया, वह व्यापारी जो 15 में से 15 गया, लीडरबोर्ड पर सबसे ऊपर की रणनीति: उस चरम पर पहुंचने के लिए, उनके पास लगभग हमेशा अपने किसी भी हुनर के ऊपर किस्मत का एक बड़ा हिस्सा था, और किस्मत दोहराई नहीं जाती। इसलिए अगली अवधि वापस सामान्य की ओर खिसक जाती है, और हर कोई इसे "जादू खोना" कहता है। वहाँ कभी कोई जादू नहीं था। वहाँ एक चरम था, और चरम प्रतिगमन करते हैं।

यही कारण है कि पिछले महीने की सबसे हॉट रणनीति का पीछा करना किस्मत को ठीक उसके खत्म होने से पहले खरीदने का लगभग सही तरीका है।

परत 6 — वे उपकरण जो वास्तव में एज को किस्मत से अलग करते हैं

तो दूसरा पक्ष क्या करता है? एक वास्तविक फंड एक संकेत को भूत से कैसे अलग बताता है? किसी रहस्य से नहीं। पुराने, सार्वजनिक बचावों की एक चेकलिस्ट के साथ, और उन्हें वास्तव में चलाने का अनुशासन।

वे आउट-ऑफ-सैंपल परीक्षण करते हैं। एज को उस डेटा पर काम करना होता है जिसे उसने कभी नहीं देखा है, क्योंकि अतीत में फिट होना तुच्छ है और अदृश्य की भविष्यवाणी करना ही एकमात्र चीज़ है जो मायने रखती है। क्रॉस-वैलिडेशन यही औपचारिक रूप देता है।

वे ईमानदारी से सांख्यिकीय महत्व की मांग करते हैं। रोनाल्ड फिशर ने एक सदी पहले दुनिया को इसके लिए मशीनरी दी थी, पी-वैल्यू और महत्व परीक्षण, यह पूछने का एक तरीका कि "क्या अकेला यादृच्छिक भाग्य इसे उत्पन्न कर सकता था?" लेकिन, और लोपेज़ डी प्राडो का पूरा बिंदु, वे इसे समायोजित करते हैं कि उन्होंने कितनी रणनीतियाँ आज़माईं, क्योंकि एक हजार विचारों का परीक्षण करके पाया गया महत्व बिल्कुल भी महत्व नहीं है।

वे नमूना आकार का सम्मान करते हैं। दो सौ ट्रेडों पर एक परिणाम एक अफवाह है। वे बर्नौली के नियम द्वारा वास्तव में आवश्यक हजारों पुनरावृत्तियों की प्रतीक्षा करते हैं।

और वे सर्वाइवरशिप बायस (survivorship bias) का शिकार होते हैं, वह जाल जिसके बारे में नसीम तालेब ने फ़ूल्ड बाय रैंडमनेस (Fooled by Randomness) में अपना करियर बनाया। विजेता जोर से होते हैं और उड़ाए गए खाते चुप होते हैं, इसलिए केवल उत्तरजीवियों से बनी कोई भी तस्वीर एक कल्पना है। कब्रिस्तान को भी गिना जाना चाहिए।

इनमें से कोई भी उपकरण विदेशी नहीं है। फिशर, 1920 के दशक। गैल्टन, 1886। बर्नौली, 1713। वे मुफ्त हैं, हर सांख्यिकी पाठ्यपुस्तक में हैं, और वे ठीक वही उबाऊ कदम हैं जिन्हें लगभग हर खुदरा व्यापारी एक बैकटेस्ट के प्यार में पड़ने के रास्ते में छोड़ देता है।

वह भाग जो वास्तव में मायने रखता है

अब इसे एक साथ रखें, क्योंकि संश्लेषण ही पूरा बिंदु है।

एक पैटर्न खोजना बेकार है, बाज़ार उन्हें मुफ्त देता है, एक दिन में हजारों, उनमें से ज्यादातर शोर। एक ठोस बैकटेस्ट बेकार है, तीन परीक्षण इसे नकली बना सकते हैं। एक हॉट स्ट्रीक सबूत के तौर पर बेकार है, बड़ी संख्याओं का नियम गारंटी देता है कि कोई न कोई एक पर है। प्रतिभा फीकी पड़ जाती है क्योंकि चरम प्रतिगमन करते हैं। हर आसान संकेत जिस पर आपका दिमाग भरोसा करने की भीख माँग रहा है, ठीक वैसा ही है जैसा गणित संयोग से पैदा करता है।

एज कभी पैटर्न नहीं था। एज संदेह है। यह वह अनुशासन है कि आप यह मान लें कि आप भाग्यशाली थे जब तक कि एक बड़ा, आउट-ऑफ-सैंपल, ईमानदारी से परीक्षण किया गया सबूत आपको यह स्वीकार करने के लिए मजबूर न कर दे कि शायद आप नहीं थे। इस पूरे खेल में यह सबसे दुर्लभ चीज़ है, और यह एकमात्र चीज़ है जो पूरी तरह से आपके नियंत्रण में है। शीर्ष फंड में क्वांट आपसे ज्यादा चालाक नहीं है। वे खुद के प्रति आपसे ज्यादा संशयग्रस्त हैं।

बाज़ार को वह व्यक्ति नहीं हरा सकता जो अपनी जीत की लकीर पर विश्वास करने के लिए सबसे अधिक उत्सुक है। यह चुपचाप उसे सौंप दिया जाता है जो उस पर संदेह करने के लिए काफी शांत है।

यहाँ एक प्रश्न है जिस पर मैं चाहूँगा कि आप विचार करें। यदि एक वास्तविक एज और शुद्ध भाग्य किसी भी छोटे नमूने पर समान दिखते हैं, और आपका अपना दिमाग भाग्य को "हुनर" कहने के लिए बना है, तो "क्या मेरा सिस्टम काम करता है?" का एकमात्र ईमानदार उत्तर लगभग हमेशा "मेरे पास अभी तक पर्याप्त सबूत नहीं है" होगा। तो क्या बदलेगा यदि, अपने अगले ट्रेड से पहले, आप अपने सबसे अच्छे विचार को तब तक भाग्यशाली मानें जब तक कि संख्याएँ इसे निर्दोष साबित न कर दें?