SNOWBALL SICAV: febrero 2019
La rentabilidad neta de gastos de Snowball acumulada en 2019 es del +11,5%. Asimismo, les recordamos que rentabilidades pasadas no son garantía de rentabilidades futuras.
A continuación, y a modo de referencia, les mostramos la evolución de los principales índices desde principio de año:
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Rentabilidad 2019 |
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EURO STOXX 50* |
10,2% |
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S&P 500* |
11,4% |
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SNOWBALL |
11,5% |
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*incluyendo reinversión de dividendos. |
En esta Newsletter vamos a tratar sobre el pensamiento Bayesiano o, lo que es lo mismo, os presentaremos a grandes rasgos un método objetivo de inducción mediante el cual podréis inferir el grado de creencia en una hipótesis dada.
Es nuestra obsesión tratar de mejorar nuestro proceso de toma de decisiones tanto en nuestra vida privada como sobretodo en el campo de la inversión. Es por ello que recomendamos encarecidamente el Blog de Farnam Street (ver link adjunto) que contiene infinidad de artículos y podcasts con información valiosísima sobre la toma de decisiones.
De la gran cantidad de información que podemos encontrar, queremos destacar el pensamiento Bayesiano. El teorema de Bayes puede involucrar matemática compleja, pero en la base es muy simple. Las estimaciones de probabilidad deberían comenzar con lo que ya sabemos sobre el mundo y luego actualizarse de manera gradual a medida que haya nueva información disponible. Parece muy trivial la aportación, pero no lo es. Veamos un ejemplo en tono jocoso:
Por ejemplo, el teorema de Bayes se puede usar para estimar ahora la probabilidad de que nuestra pareja nos haya sido infiel si hemos encontrado una camisa que no es de nadie conocido en la cesta de la ropa sucia.
Creencia: probabilidad previa (x) de que nuestra pareja nos esté engañando: 5%
Nueva evidencia: una camisa misteriosa se encuentra en la cesta de la ropa sucia.
y: Probabilidad de que la camisa apareciera dado que nos ha engañando: 75%
z: Probabilidad de que la camisa apareciera dado que no nos ha engañado: 10%
Creencia revisada: Probabilidad posterior (Nueva x’) de que nuestra pareja nos engaña.
Nueva x'= x * y / [(x * y) + z * (1 - x)] = (0,05 * 0,75) / [(0,05 * 0,75) + 0,10 * (1 - 0,05)] = 28%
La probabilidad revisada de que nuestra pareja nos esté engañando es ahora del 28%, por encima del 5% anterior, pero muy lejos de la certeza. Frecuentemente la forma de pensar de la gente sería decir que en el 75% (3 de 4) de los casos, la camisa de otro encontrada en su cesto indica que tu pareja nos es infiel. No obstante, Bayes nos enseña que tener una visión más incierta del mundo significa, a pesar de la evidencia de la pieza de ropa aparentemente incriminatoria, que deberíamos ser prudentes y no asumir lo peor, todavía.
A menudo ignoramos la información previa, lo que se conoce como "priors" en lenguaje bayesiano. Podemos culpar a este hábito en parte a la heurística de disponibilidad, pues tendemos a centrarnos en lo que está disponible. En este caso, nos centramos en la información más reciente y la imagen más grande se pierde. Fallamos en ajustar la probabilidad de la información antigua para reflejar lo que hemos aprendido.
La gran idea detrás del teorema de Bayes es que debemos actualizar continuamente nuestras estimaciones de probabilidad a medida que disponemos de nueva información/experiencias de cara realizar la inferencia estadística orientada a aceptar o rechazar la hipòtesis nula.
Para profundizar en el mundo del pensamiento en términos de probabilidades y diseño de escenarios alternativos os recomendamos el libro “Thinking in Bets: Making Smarter Decisions When You Don't Have All the Facts” (ver link adjunto), escrito por una campeona del mundo de póker.
Las decisiones que tomamos en nuestras vidas (negocios, consumo, ahorros y gastos, salud y estilo de vida, relaciones, educación de los hijos, etc.) involucran suerte, incertidumbre, riesgo y engaños ocasionales, todos ellos elementos destacados en el póquer.
El futuro no debe verse como un resultado fijo que está destinado a suceder y que se puede predecir, sino como un abanico de posibilidades que, con suerte, sobre la base de nuestros conocimientos y percepciones sobre sus respectivas probabilidades, nos dan una distribución de probabilidad a partir de la cual podemos tomar decisiones mejor fundamentadas.
Atentamente,
Josep Mussons Caldés
Presidente y Gestor de Snowball Value, SICAV
jmussons@snowballsicav.com
www.snowballsicav.com
Número ISIN: ES0126219007
