trọng trong việc khai thác dữ liệu – để cho chu kỳ máy tính thông qua các
dữ liệu, kiểm tra hàng ngàn hoặc hàng triệu kết hợp đầu vào nhằm tìm kiếm
các mô hình lợi nhuận. Mặc dù chi phí thời gian cho máy tính không còn là
một vấn đề, nhưng sự hoang phí trong tính toán như vậy khiến chi phí tăng
nhiều hơn: nó sẽ dẫn đến xu hướng tạo ra mô hình giao dịch (hệ thống) mà
nhìn thì tuyệt vời, nhưng không có khả năng dự đoán − sự kết hợp còn có
thể khiến cho giao dịch tổn thất nặng nề hơn.
Tại sao vậy? Bởi các mô hình có thể được tìm thấy ngay cả trong dữ liệu
ngẫu nhiên. Ví dụ, nếu bạn tung một triệu đồng xu 10 lần mỗi đồng, trung
bình khoảng 977 đồng sẽ tiếp đất bằng cạnh tất cả 10 lần. Rõ ràng, thật là
ngu ngốc khi cho rằng những đồng có nhiều khả năng tiếp đất như vậy
trong tương lai. Kiểu lý luận ngây thơ này chính là những gì mà một số nhà
phát triển hệ thống làm khi họ kiểm tra số lượng lớn các tổ hợp đầu vào
trên dữ liệu giá và sau đó giao dịch theo sự kết hợp có lợi nhất. Nếu bạn
kiểm tra đủ các biến số của bất kỳ hệ thống giao dịch nào, một số trong số
đó sẽ kiếm được lợi nhuận do ngẫu nhiên – cũng như một số đồng xu tiếp
đất bằng cạnh khi bạn tung xu. Shaw né tránh vấn đề khai thác dữ liệu bằng
cách yêu cầu một giả thuyết lý thuyết trước mỗi bài kiểm tra máy tính và
bằng cách sử dụng các biện pháp thống kê nghiêm ngặt để đánh giá tầm
quan trọng của các kết quả.
***
CẬP NHẬT VỀ DAVID SHAW
Các chiến lược vốn cổ phần và liên quan đến vốn cổ phần của tập đoàn D.
E. Shaw đã tiếp tục nổi lên trong những năm gần đây, với kết quả thực sự
được cải thiện bất chấp sự gia tăng đáng kể về tài sản được quản lý trong
những chiến lược này trong giai đoạn này. Các chiến lược đã tăng 58%
trong năm 2000, 23% vào năm 2001, và khoảng 22% trong 9 tháng đầu
năm 2002 (ròng). Kết quả là, lợi nhuận trung bình hằng năm của các chiến
lược này trong lịch sử gần 14 năm của họ đã tăng hơn 24%, áp cho các
