Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения. Кэти О'Нил

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ по кредитным картам достигли рекордных показателей. Человеческие страдания, которые раньше прятались за цифрами, таблицами и уровнем риска, стали видны воочию.

      Разговоры в D. E. Shaw стали крайне нервными. После падения банка Lehman Brothers в 2008 году финансисты начали обсуждать политические последствия. Похоже было, что Барак Обама выиграет выборы 2008 года. Начнет ли он бомбардировать индустрию новыми регулирующими правилами? Поднимет налоги на валовую прибыль? Эти люди не теряли дома и не выкачивали до дна кредиты по своим картам, лишь бы остаться на плаву. Но им тоже было о чем беспокоиться. Единственной возможностью было переждать обвал, позволить лоббистам делать их работу и посмотреть, не удастся ли в конце концов продолжать работу в том же духе, что и дальше.

      К 2009 году стало понятно, что уроки рыночного коллапса не указали миру финансов никаких новых путей и не привили новых ценностей. Лоббисты по большей части одержали успех, и игра осталась прежней: выуживание «глупых денег». За исключением некоторых правительственных ограничений, добавивших новые полосы препятствий, которые предстояло преодолеть, жизнь в общем и целом продолжалась.

      Но меня вся эта драма очень быстро подтолкнула в сторону утраты иллюзий. Особенно я была разочарована той ролью, которая сыграла в этих событиях математика. Мне пришлось столкнуться лицом к лицу с неприглядной правдой: люди сознательно создавали формулы, чтобы произвести впечатление, вместо того чтобы прояснить ситуацию. Я впервые напрямую столкнулась с этой токсичной концепцией, и в результате мне захотелось сбежать, вернуться в прошлое – к миру доказательств и кубиков Рубика.

      И я уволилась из хедж-фонда в 2009 году с намерением работать над обезвреживанием финансового оружия массового поражения. Новые правительственные правила предписывали банкам привлекать независимых экспертов для анализа рисков. Я устроилась на работу в одну из компаний, которая предоставляла банкам таких специалистов: компания RiskMetrics Group располагалась в одном квартале к северу от Уолл-стрит. Наш продукт представлял собой россыпь цифр, которые складывались в предсказание того, как будет вести себя определенный пакет ценных бумаг или вид биржевых в течение следующей недели, следующего года или следующих пяти лет. Когда все ставят на любое движение на рынке, подобные умные расчеты риска идут на вес золота.

      Чтобы просчитать степень риска, наша команда применяла метод Монте-Карло. Вообразите, что вы крутанули колесо рулетки в казино десять тысяч раз и каждый раз тщательно записали результаты. При использовании метода Монте-Карло вы обычно начинаете с истории рынка и прогоняете тысячи тестовых сценариев. Как изучаемый вами портфель ценных бумаг вел себя на рынке каждый день начиная с 2010 года? А с 2005-го? Устоит ли он в самые тяжелые дни краха? С какой вероятностью для него возникнет смертельная опасность в течение следующего года или двух? Чтобы рассчитать эти вероятности, ученые прогоняют тысячи тысяч моделей. СКАЧАТЬ