Lee esto hasta el final. Esta es una de las mejores historias de aplicación de gestión de riesgos en la vida real por parte de algunos de los mejores gestores de riesgos que he conocido.

Comencé a escribir otro artículo intentando convencer a los gestores de riesgos de que aumenten sus competencias cuantitativas, de que integren el análisis de riesgos en los procesos de toma de decisiones y de que utilicen rangos en lugar de planificaciones de punto único... pero luego pensé... ¿para qué molestarse... por qué no mostrar cómo el análisis de riesgos ayuda a tomar mejores decisiones basadas en riesgos en su lugar?

Después de todo, esto es lo que Nassim Taleb nos enseña. Tener piel en el juego.

Así que envié un mensaje a la comunidad rusa de gestión de riesgos preguntando quién quiere unirse a mí para construir un modelo de riesgo para una decisión de vida típica. 13 personas respondieron, incluyendo a algunos de los mejores gestores de riesgos del país, y nos pusimos a trabajar.

Pregunta a RAW@AI sobre esta publicación o simplemente habla sobre la gestión de riesgos

Decidimos resolver un problema de toda la vida: ¡ganar la lotería!

Con la ayuda de Vose Software gratisModelRisk Nos propusimos hacer historia (realmente no, ya se ha hecho antes, pero aún así es divertido). Aquí hay un poco de contexto

• las loterías son un excelente campo para el análisis de riesgos ya que las probabilidades y el rango de consecuencias son conocidas
• En Rusia, como en la mayoría de los países del mundo, las loterías están estrictamente reguladas
  Hay una regla cuando se acumula una gran cantidad, varias veces al año se divide entre todos los ganadores. Esto se llama descenso.
• si nadie obtiene el premio mayor antes o durante la caída, entonces todo el súper premio se divide entre todos los demás ganadores
• por lo tanto, la probabilidad de ganar es la misma de siempre, pero las ganancias por cada combinación pueden ser significativamente mayores si nadie gana el premio mayor.

Y así nos propusimos poner a prueba nuestras habilidades de gestión de riesgos en un juego de azar.

8.06.2019

Grupo de WhatsApp creado. Comenzó a recopilar datos de juegos pasados. Algunos de los mejores gestores de riesgos del país se unieron al equipo, en total 15: jefe de riesgos de un fondo soberano, jefe de riesgos de una de las mayores empresas mineras, jefe de finanzas corporativas de una empresa de petróleo y gas, gestor de riesgos de una gran empresa de petróleo y gas, jefe de riesgos de una de las mayores empresas de telecomunicaciones, profesionales de seguridad de la información de Monolitoy muchos otros.

9.06.2019

Haciendo pequeñas apuestas para realizar pruebas empíricas.

10.06.2019

El modelo de primer borrador está listo…

11.06.2019 

Creado equipo rojo y equipo azul para modelar simultáneamente estrategias potenciales utilizando 2 enfoques diferentes: de abajo hacia arriba y de arriba hacia abajo. Se crea el segundo modelo…

12.06.2019

Probando si la lotería es justa, por si acaso podemos engañar al sistema sin mucho matemáticas. Sí, algunos números son más frecuentes que otros y parece haber cierta correlación entre diferentes conjuntos de bolas, pero no lo suficiente como para crear una estrategia de apuestas a partir de ello. La conclusión: la lotería parece ser justa, por lo que necesitaremos modelar varias estrategias.

13.06.2019

Actualización constante rojo y azul modelos a medida que investigamos y encontramos más información sobre el cálculo del premio, el pago, las implicaciones fiscales y demás. El equipo ahora está realmente emocionado. Ejecutando numerosas simulaciones usando ModelRisk gratuito.

14.06.2019

No hice nada, porque todos tienen que hacer el trabajo real.

15.06.2019

Después de realizar múltiples simulaciones, seleccionamos una estrategia de bajo riesgo y buen rendimiento. Docenas de simulaciones más tarde, aquí están los resultados preliminares

• utilizó supuestos muy conservadores
• probabilidad de pérdida 9,8%En el peor de los casos, perdemos el 60% del dinero invertido
• probabilidad de ganar 90,2%, el 80% del tiempo ganar sería entre el 50% y el 100% de la cantidad invertida, después de impuestos (esto significa que hay una alta probabilidad de duplicar el dinero invertido con un riesgo relativamente bajo)
• el potencial de ganancia significativamente mayor que el de pérdida

Rojo y azul los modelos de equipo produjeron resultados comparables.

16.06.2019

Comenzó la recaudación de fondos.

Si logramos recaudar más que el presupuesto requerido, decidimos hacer 2 apuestas: una apuesta de gestión de riesgos (estrategia de gestión de riesgos) y una apuesta especulativa con un potencial de ganancia mucho mayor y, como resultado, un mayor riesgo de pérdida (estrategia arriesgada).

El presupuesto completo se recopiló en solo unas horas, en realidad se recolectó casi el doble de la cantidad necesaria y, como se acordó, se separó el 50% de los fondos en la segunda reserva de inversión. Lo llamé estrategia arriesgadaEl equipo separado se propuso desarrollar la estrategia. Mientras era un inversor activo en el estrategia de gestión de riesgosDecidí desempeñar el papel de inversor pasivo en el estrategia arriesgada y solo invirtió un 16% en lo arriesgado, en comparación con la estrategia de gestión de riesgos.

17.06.2019

Continuó desarrollando el modelo, mejorando las estimaciones cada vez. Pronto sentimos que los miembros del equipo entendían los riesgos financieros y que debíamos ocuparnos de otros asuntos antes del gran día.

Primero, me encargué de riesgos legales y fiscalesRedacté un acuerdo legal que establece claramente los riesgos asociados con la estrategia, la distribución de fondos y las responsabilidades de los miembros del equipo. Cada miembro firmó. Acordaron tener un tesorero independiente.

Luego comenzó a tratar con riesgos operativosAparentemente, transferir grandes sumas de dinero, realizar transacciones importantes y hacer apuestas grandes no es algo sencillo y requirió múltiples aprobaciones, llamadas telefónicas e incluso una entrevista por Skype :)) 5 miembros del equipo estaban revisando las aprobaciones en paralelo en caso de que necesitáramos varias cuentas para ejecutar la estrategia.

Probablemente, el mayor riesgo era la capacidad del sitio web de la lotería para permitirnos comprar los boletos a la velocidad y volumen necesarios para nuestra estrategia de bajo riesgo. Esto resultó ser un problema enorme y encontramos una solución absolutamente ingeniosa. El equipo de seguridad de la información en MonolitoHice algo increíble para resolver el problema, y lo digo en serio, increíble. Nunca he visto algo así. Es un secreto, por desgracia, porque adivinaste, vamos a usarlo de nuevo.

Irónicamente, la estrategia que la compañía de lotería recomienda para apuestas grandes es en realidad mucho más arriesgada que la que nosotros seleccionamos. ¿Cómo lo sabemos? Porque realizamos miles de simulaciones y comparamos los resultados.

18.06.2019

La compañía de lotería cambió ligeramente las reglas del juego. Irónicamente, esto hizo que nuestro intervalo de confianza del 90% y la probabilidad de pérdida mejoraran un poco. Así que gracias, supongo.

Más pruebas y preparación final. La lista de billetes de lotería pendientes de ser ejecutados.

en el verdadero sentido de tener algo en juegoLos miembros del equipo que trabajaron en el modelo real aportaron al menos el doble del dinero de los otros miembros del equipo.

19.06.2019

8 de la mañana. Estábamos a punto de hacer historia en la gestión de riesgos. Mucho dinero para invertir basado en el modelo que desarrollamos y en el que confiamos plenamente. Me sentí realmente emocionado. ¿Una gestión adecuada del riesgo puede conducir a mejores decisiones? Estoy seguro de que otros miembros del equipo también lo hicieron.

Hacia la hora del almuerzo, se ejecutó la estrategia, compramos todos los boletos que planeábamos y ahora teníamos que esperar el partido de las 10 de la noche. No sé sobre los demás, no pude hacer ningún trabajo en todo el día, ni siquiera pude mantenerme quieto, mucho menos pensar con claridad. Endorfinas, dopamina, serotonina y más.

A las 9:30 p.m. realizamos una transmisión en equipo, mostrando el juego de lotería así como nuestras cuentas para monitorear las ganancias, tanto con fines de emoción como de divulgación completa.

Mientras anunciaban los números ganadores, dos de los miembros del equipo lograron introducirlos en el modelo y calcular la ganancia esperada. Teníamos la aproximación antes de que la compañía de lotería supiera ellos mismos.

Aquí hay solo algunas de las caras felices :))

Lo adivinaste, ganamos. Nuestro rendimiento real fue cercano al 189% sobre el dinero invertido después de impuestos (o una ganancia del 89%, recuerde que nuestra estimación era del 50% al 100% de ganancia, por lo que está muy dentro de nuestro modelo). Casi duplicamos nuestras inversiones iniciales. No está mal para la gestión de riesgos. Buena suerte resolviendo este rompecabezas con un mapa de calor :))

20.06.2019

Más emoción, pruebas retrospectivas del modelo y lecciones aprendidas y, esto fue lo más difícil pero no sorprendente, explicar a todos los amigos que no son de gestión de riesgos cuantitativos que no, esto no fue suerte, fue una excelente toma de decisiones. De hecho, nuestro resultado final estuvo cerca del P50, así que, en toda honestidad, en realidad fuimos desafortunados, tanto porque no conseguimos algunas de las combinaciones de premios altos como, lo que es más importante, porque otras 5 personas sí lo hicieron, reduciendo significativamente nuestro pozo de premios.

Déjame repetirlo, tuvimos mala suerte y aún así casi duplicamos nuestro dinero.

21.06.2019

¡Trabajo bien hecho!

...una semana después

Como cualquier buen gestor de riesgos, una vez que se calmó la situación, realizamos una prueba retrospectiva. Curiosamente, el primer hallazgo de nuestra prueba retrospectiva fue que parecía que la compañía de lotería cometió un error de 1,5 millones de dólares al calcular las ganancias y aún nos debía algo de dinero. Inmediatamente escribí al soporte técnico pidiendo aclaraciones.

Una semana más tarde, finalmente descubrimos por qué había una discrepancia. La mala noticia fue que no, la compañía de lotería no nos debía dinero, porque usaron una lógica muy obscura pero no obstante precisa para calcular las ganancias, la buena noticia fue que nuestro modelo mejoró mucho porque hicimos pruebas retrospectivas. ¡La gestión de riesgos es genial!

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P.D. Por cierto, así es como se hace. estudiantes del MIT, el empleado de Goldman Sachs y el familia de matemáticos jubilados Lo hice y gané buen dinero.