L'argomento post hoc e le correlazioni spurie


"Accadde che qualcuno si impegnasse molto per cercare di capire se i fumatori di sigarette ottenessero voti scolastici più bassi dei non fumatori. Risultò che era così. Il dato piacque a molti che ne fecero ampio uso. Sembrava dimostrato che la strada per avere buoni voti partisse da smettere di fumare. E che, portando le conclusioni un passo più avanti, fumare facesse diventare stupidi.

Credo che questo studio fosse svolto come si deve. Con un campione abbastanza grande, correttamente e accuratamente scelto, correlazione altamente significativa, eccetera.

La falsità sta in un problema antico e ben noto che tuttavia ha una forte tendenza a risorgere da analisi statistiche, in cui si traveste con abbondanza di numeri suggestivi.

Si tratta del concetto per cui se B segue ad A vuol dire che A è la causa di B."


Queste righe sono tratte da "Mentire con le statistiche", pagine 113, capitolo: "Il vecchio post hoc ritorna in sella".


E' un libricino di neanche 200 pagine che consiglio vivamente di leggere, anche per chi come me di matematica ne sa poco. La statistica però è un arma potente e usata di frequente dai sistematici quindi è giusto provare a maneggiarla a dovere.


Il passo successivo è capire che l'argomento post hoc si traduce nei fatti con le correlazioni spurie, ovvero correlazioni senza nesso causale. Esempio:


In queste immagini vediamo chiaramente 3 correlazioni:

  1. persone morte cadendo dal letto - avvocati a Puerto Rico

  2. persone morte per strangolamento - avvocati in North Carolina

  3. persone morte per strangolamento - laureati in matematica.

Queste sono 3 esempi di correlazioni spurie, ovvero senza legame di causalità.


Una delle correlazioni spurie più famose è sicuramente quella che lega il calciatore Ramsey a personaggi famosi morti.


Nel trading bisogna fare molta attenzione a trarre conclusioni post hoc, nonostante siano un modo di semplificare il mondo. Esempio: il titolo X è salito a causa di tal news, oppure a causa del rilascio dei dati di disoccupazione.

Ci sono due problemi evidenti nell'uso massivo dell'argomentazione post hoc:

  • il primo l'abbiamo già visto, ovvero che se succede A e dopo succede B, non è detto che A sia la causa di B, va capito sotto altri punti di vista;

  • il secondo problema è la scarsità di informazioni: per semplificare il mondo tendiamo a credere di avere il quadro completo della situazione. La realtà non è così. Molto più spesso di quanto sembri, quando giungiamo a conclusioni causali lo facciamo in assenza almeno parziale di tutte le informazioni che servirebbero per trarre conclusioni.

In cosa si traduce questo, concretamente?


Nella difficoltà oggettiva a interpretare ex-post movimenti di prezzo particolari o in generale qualsiasi evento finanziario.

Invito alla prudenza anche per quanto riguarda le stagionalità, spesso trattate con superficialità. E' vero, le commodities effettivamente rilasciano una quantità di informazioni importanti per giungere a risultati, ovvero è molto probabile che il prezzo del Mais viene influenzato dal meteo, dai prezzi di produzione, da cambiamenti demografici, crescita economica e cambiamenti nella dieta e nei modelli di consumo. Collegare, però, qualsiasi evento riguardante il Mais a questi fattori specifici potrebbe essere comunque scorretto, proprio per l'assenza del quadro completo di informazioni. In altre parole: trattate le stagionalità con prudenza.


Oppure prendiamo i bias.

Ne ho già parlato molte volte ma discutere sulla causa di bias orari e giornalieri lascia veramente il tempo che trova.

La cosa più importante, però, è che non serve.

Non serve capire cosa c'è dietro il meccanismo che fa andare long il Gold dal venerdì alla domenica. Oppure non serve capire cosa c'è dietro questo bias orario:



Il bias in questione va avanti da 15 anni con una regolarità spaventosa.

In più è estremamente frequente, ovvero ha un alta significatività.


La significatività statistica di un risultato è la probabilità che la relazione osservata fra le variabili in un campione sia avvenuta per puro caso (fortuna del sorteggio) e che nella popolazione in cui tale campione è stato definito tale relazione in realtà non esista. (fonte)

Per i bias , ad esempio, il limite massimo di trade è 2 al giorno. Nel momento in cui un sistema è regolare in 10 anni per un numero di trade simile o pari alla quantità massima di trade che posso attendermi, non c'è null'altro che devo sapere. Siamo di fronte a un evento non spiegabile ma felicemente tradabile.



Ieri sera mi sono immaginato questo articolo molto più fluido e invece va così. Spero di avervi dato comunque alcuni spunti di riflessione.

Ciao.



Fonti:

https://it.wikipedia.org/wiki/Post_hoc_ergo_propter_hoc https://it.wikipedia.org/wiki/Correlazione_spuria https://it.wikipedia.org/wiki/Paradosso_di_Simpson https://leganerd.com/2016/01/19/la-maledizione-di-ramsey/ https://tylervigen.com/spurious-correlations https://www.albanesi.it/raziologia/correlazione.htm https://www.albanesi.it/raziologia/errore-di-correlazione.htm

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